为满足在多种地形下更好地完成任务的需求,设计了一种具有行走模式、越障模式和半折叠模式、并可根据不同地形改变运动模式的四足多模式移动机器人。当机器人处于行走模式时,可在普通较平坦路面行走;处于越障模式时,可通过提升腿部高度翻越障碍物;处于半折叠模式时,通过平台的折叠,可缩短轴距,用于较狭窄路况。利用螺旋理论对机构的平台以及腿部进行了自由度分析;运用D-H参数法求解了四足机器人的正运动学方程;利用Adams仿真软件对机器人的3种模式进行了仿真。结果表明,该机器人可完成行走、越障、半折叠平台通过一定宽度通道的任务,实现了机器人的多运动模式。

针对当前变形轮式移动机器人的变形轮姿态调节、下台阶缓冲等问题,基于机械自锁原理,设计了一款新颖的变形轮式移动机器人。借助“推杆”与“平面螺旋副”间的自锁作用,设置升降式万向轮机构,有效地解决了变形轮“轮片回缩现象”,优化了系统的机构控制。该机器人具备可升降的万向轮机构,可有效保证系统的越障能力,降低下台阶过程中的冲击作用。通过对轮子半径、中心距等关键结构尺寸进行设计,提高了机器人的越障稳定性。仿真分析验证了设计方案的有效性。

针对移动机器人运动过程中姿态解算精度较低的问题,提出一种基于三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁力计的改进梯度下降算法并应用于移动机器人姿态解算中。改进梯度下降法具有计算量小、解算精度较高的优点,其通过引入动量对梯度下降过程进行加速,提升了原算法的收敛速度。通过引入加速度计信任度,有效降低了加速度计因外界因素造成的剧烈变化而带来的误差。实验结果表明:在加速度计有干扰与未有干扰的情况下,改进算法相较于传统算法的精度分别约提高了3°与0.5°。

在移动机器人的相关技术中,局部路径规划技术是一项关键技术。对于自主配送机器人在配送某些易碎物品或是对运动较为敏感的物品时,为了保证被运输物品的安全性,在路径规划中还要考虑到机器人车体的离心力大小。动态窗口算法是局部路径规划的一种常用算法,针对经典动态窗口算法不能兼顾到机器人在运动过程中的离心力大小,提出了改进的动态窗口算法。在经典动态窗口算法的目标函数中加入离心力的评价项,防止机器人在转向过程中离心力过大导致车体运行不稳定。实验表明:当目标函数中离心力评价项占比更重时,机器人运行的转向半径更大,多数情况下沿直线运行,且在整个导航过程中离心力的最大值更小。

针对PRM算法运行速度慢、难以针对狭窄通道采样的问题,提出一种栅格概率路径图算法。用栅格划分地图,并根据栅格内障碍物面积,划分栅格威胁等级,并依此使用不同采样策略。提出一种采样点落在障碍物内的重采样方法,提升了采样效率,增加了在狭窄通道内的采样。同时,改变连接策略,连接采样点时,不再遍历所有点,只与附近栅格进行连接,减少算法耗时。生成路径后,对路径进行优化与平滑,提升路径质量,使之符合移动机器人运动约束。通过仿真分析得到

针对双轮差速移动机器人轨迹跟踪问题，提出一种基于前馈运动学和带有干扰观测器的解耦动力学的混合控制算法。首先，对双轮差速移动机器人的运动学、动力学以及位姿误差进行数学建模。其次，为保证移动机器人轨迹跟踪的快速收敛，采用前馈控制并结合位姿误差设计出运动学控制器；为保证移动机器人在速度上的跟踪性能，采用前馈解耦补偿器，加入干扰观测器，运用具有积分链式结构的微分器，设计出动力学控制器；将动力学控制器加入到运动学控制器中，设计了前馈运动学和带有干扰观测器的解耦动力学的混合控制器，并用Lyapunov函数直接法证明了系统的收敛性和稳定性。最后，通过仿真和样机验证，机器人稳定运行时左右摆差可达±9mm，证明了该混合控制算法的有效性和可行性。

移动机器人在模块化重组构建中，其本身结构、机械惯性以及不同模块之间的相对运动和信号传输特性等都会发生不同程度的改变，且所处环境的动态变化性，增加了机器人精确模型建立的困难性，导致传统模型控制方法的难以适用。因此，提出一种PID控制方法和迭代反馈整定（Iterative Feedback Tuning，IFT）方法相结合的方法，通过给定PID形式控制器结构并作用于被控系统，根据相应的梯度闭环实验所获取的I/O数据实现PID控制器参数的自整定过程。仿真结果表明，采用PID与IFT结合的控制器参数自整定方法，不但避免了PID控制方法的缺陷，同时使得控制器参数能够在迭代更新过程中有效提高系统控制性能。

为了能让移动机器人在动态环境中安全无碰撞并且全局最优和局部最优兼并,减少路径规划时间,提出了一种基于双重A*算法的移动机器人路径规划方法。该方法采用A*算法分别进行全局路径规划和局部路径规划。首先在移动机器人运动前采用A*算法进行全局最优路径规划;当机器人运动过程中遇到障碍物时,再一次采用A*算法进行局部路径规划。所提出方法通过仿真结果验正有效可行,该方法不仅能让机器人在动态环境中安全无碰撞运动,而且能减少路径规划时间。

提出的一种STEDF的可视图建模方法,可有效的提高环境模型建模效率,并且使移动机器人在路径规划的算法更加高效。在环境模型中通过删减融合一些不必要障碍物的手段,利用机器人所在的起始点、目标点和障碍物之间的关系,在不对路径规划的结果有影响的情况下建立一种极大程度下减少可视边的可视图。该方法在前期的环境建模中由于可视边是移动机器人的路径的原因,所以节约了很多环境建模的时间。根据有效的仿真结果可知,这里的方法极大程度的使路径规划算法的速率在原来的基础上取得了非常大的进步。

针对在危险环境下对移动机器人的运动要求，设计了一种简易的具有避障功能的小型地面移动机器人，阐述了其机构设计及其控制实现。