智能移动机器人的超声避障研究
Research of intelligent mobile robot＇s obstacle avoidance based on ultrasonic sensor
杨东鹤 刘喜昂
智能移动机器人是机器人研究领域的重要方向,是当前机器人领域中最活跃的研究主题之一。在分析了智能移动机器人避障常用传感器的基础上,提出了基于多超声传感器的移动机器人的超声避障系统。介绍了超声避障系统的模糊控制规则和非模糊化,并给出了实验结果。实验结果表明,模糊控制机理和策略易于接受和理解,便于应用开发,模糊避障算法对环境有很大的适应性,机器人在不同的环境条件下实现了避障。
用于移动机器人避障的超声波测距系统
杨东燕
文章介绍了一种用于移动机器人避障的超声波测距系统。具体设计了基于单片机控制的8路超声波测距系统的软件和硬件，并阐述了该系统的构成和工作原理。
海底采矿移动机器人的避障研究
韩庆珏 刘少军 金燕
移动机器人是深海采矿系统中最为关键的子系统之一，由于海底固有地形特点的影响，以及海底采矿移动机器人自身结构和运动等因素的制约，因此研究海下移动机器人的避障问题有着重要意义。基于海底复杂地形的特点，在充分考虑了障碍物宽度以及移动机器人自身宽度和传感器偏差等因素的影响下，本文提出了基于预定路径的单障碍避障算法，使移动机器人可以顺利避障，并通过仿真实验验证了该算法的可靠性，为集矿车的控制算法研究提供了一定的参考。
温室移动机器人避障功能研究
Study on Obstacle Avoidance to Mobile Robot in Greenhouse
阎勤劳 邢作常 冯涛 薛少平
为了实现移动机器人在温室内的避障，应用虚拟力场法建市了避障模型，描述了目标点的虚拟引力和障碍物的虚拟斥力之间的关系及其功能设计，实现了从机器人运动班杯值到控制量的转变。结果证明，机器人在多变的周边环境中能够实现避障的功能。
关于足球机器人避障控制的研究
陈波 杨宜民
介绍了足球机器人避障控制的特点，障碍物的数学描述和检测方法，把人工势场理论引人到足球机器人避障控制中，并分析了人工势场法的优点和不足。
移动机器人动态避障算法
Dynamic obstade avoidance Algorithm for the mobile robot
李彩虹 李贻斌 范晨
把滚动规划和径向基函数神经网络（RBFNN）预测相结合，提出一种动态不确定环境下移动机器人局部路径规划过程中，针对动态障碍物的新的混合避障算法．利用摄像镜头采集动态障碍物的移动轨迹，提取形心序列，利用RBFNN建立预测模型．在移动机器人实时规划时，根据当前位置在超声波传感器的扫描范围内建立滚动窗口．当检测到动态障碍物进入滚动窗口以后，才开始进行预测计算．根据动态障碍物相邻时刻的三个时间序列值，来预测障碍物下一时刻的运动轨迹，从而把动态障碍物的避障问题转化为瞬时静态障碍物的避障问题，实现实时规划．这种算法能够提高动态避障的安全性和规划的实时性．仿真结果证明了算法是可行、高效的．
温室移动机器人导航和避障模糊控制
谢守勇 鲍安红 等
对适用于温室农业生产的移动机器人导航和避障进行了研究，采用模糊控制技术对温室移动机器人的控制算法进行研究。利用单片机作为控制核心，研制了一种模糊控制器，并在移动机器人模型上进行了实验。实验证明，该模糊控制算法在一定程度上能够满足温室移动机器人控制的需要。
移动机器人模糊逻辑控制系统避障研究
Fuzzy Control of Obstacle Avoidance for Mobile Robot
庞思红 李维 李春书 富大伟 许波
本文对全区域覆盖的局部路径规划，采用了一种模糊控制算法，利用模糊控制算法自身所具有的鲁棒性和基于生物学上的感知一动作的行为相结合。对于移动机器人的避障系统提出了充分接近障碍的避障策略，并对相关理论和实现方法作了深入的研究。
六足机器人避障功能的研究
Research on obstacles avoiding ability of hexapod walking biologically robot
肖文科 陈振中 李秀莹
通过将红外线传感器安装在腿部最后一个肢节上，实现了六足机器人避障功能。同时对使用的红外线距离传感器的结构、传感器的探测空间以及对传感器干扰的处理进行了分析讨论。实验证明，该传感器布局方案简单、经济实用、性能可靠。
多障碍物环境下机器人的连续避障策略
A continuous obstacle avoidance strategy under multi obstacles environment
黎陟 蔡自兴
本文针对多障碍物环境下,机器人避障过程中又出现障碍物这一情况,设计了一种避障策略,来实现机器人的连续避障并到达指定目标点的功能。在该策略中,设计了一套基于避障状态的方向选择规则,并提出了一种象限法,来决定机器人的当前行为。实验证明,该策略实现简单,并可较大限度地降低避障行为的盲目性和重复性。