學位論文
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Item 融合雷射掃描及視覺資訊之TEB演算法應用於無人搬運車防碰撞策略開發(2023) 徐培恩; Hsu, Pei-En隨著無人搬運車(AGV)在倉儲、物流和製造業等領域的普及,使用機器人在運輸和操作物品方面的效率和安全性受到越來越多的關注。然而,當AGV操作場域複雜或不確定環境時,其運動控制和防碰撞設計仍然存在挑戰。為了實現避障,本論文採用Timed-Elastic-Band (TEB)演算法,在多個選擇路徑中選擇最佳路徑,並使用動態控制策略實現平順移動。此外,針對雷射掃描無法有效偵測之空間障礙物,本論文整合影像辨識來輔助TEB演算法的防碰撞策略,以增強無人搬運車進行導航任務的運動控制和避障能力。透過攝影機即時偵測AGV前方的環境影像,並利用機器學習技術識別空間障礙物的相對位置資訊,透過座標轉換將空間障礙物座標投影在代價地圖上,使TEB局部路徑規劃器可以將其納入計算避障路徑。本論文所開發的防撞策略先於ROS Stage模擬驗證後再將其實現於AGV平台進行實車驗證,透過融合影像偵測資訊與雷射掃描資訊的TEB避障演算法,經由實驗結果驗證能在導航過程中安全完成障礙物閃避。本論文採用之AGV平台及測試場域與業界緊密合作,顯示所提出防撞策略已成功整合於導航軟體架構與實際產業上之需求潛力。Item 利用合作式基因最佳化法之機器人路徑規劃(2014) 劉奕君機器人路徑規劃功能需考慮:最短路徑、避免與障礙物碰撞、平滑的路徑以及快速的運算處理,基本上是一最佳化的問題。故本論文提出一最佳路徑規劃的作法,利用基因演算法(Genetic Algorithm)所具備之最佳化搜尋能力,配合菁英化策略與路徑優化處理,有效提高收斂效率以及導航成功率。實驗結果證明,本論文所提出的路徑規劃法有效改進了傳統基因演算法,實現更安全、更高效率的機器人路徑規劃。以及考慮到近年來智慧型手機應用程式的普及化,本文將改良後的基因演算法實現在Android系統並應用於室內行動機器人導航,發展出讓人類與機器人的互動更為貼近的室內行動機器人導航App。Item 使用分散式計算之室內環境探索機器人(2017) 魏楷燁; Wei, Kai-Yeh本論文提出一台以機器人作業系統(ROS)架構下 Gmapping結合環境探索和路徑規劃之機器人的設計與實現,使機器人能在未知環境中自主運用環境探索演算法、路徑規劃演算法和運動學控制器探索環境,並在探索環境的同時使用 Gmapping 建置二維平面地圖,使之完成自主探索環境並建置地圖的功能。環境探索演算法中使用的是本論文提出的「分群式邊界偵測法」,使機器人能先把周圍環境探索完畢後才繼續探索新的環境。而路徑規劃使用的的是本論文提出的「改良權重A*演算法」,能使機器人避開障礙物且規劃完整的路徑。由於本實驗室想設計一個輕量化的設備來取代笨重的電腦,但速度卻不會比電腦慢太多的方法,所以採用機器人作業系統(ROS)架構實作在多塊 Udoo Quad 板上,其分散式架構剛好符合要求,能把系統的架構分散開來,使單一程序可以完全使用一個 Udoo 板的效能。為了驗證系統的性能與效能,本論文利用室內環境進行諸多實驗,而由實驗結果可知,本論文設計的機器人導航系統確實能達到分散式處理之輕量化之導航與探索功能的目的。Item 應用類電磁演算法於路徑規劃(2016) 黃仕華; Huang, Shih-Hua本論文提出一個新的類電磁路徑規劃演算法,透過類電磁演算法的改造與改良使該演算法可以應用在路徑規劃上。本研究使用不同的地圖編碼處理方式來解決傳統路徑規劃問題在預處理步驟會遇到的權衡問題。為了避免路徑規劃演算法產生使載具無法順利通行的尖銳角度路徑,本研究採用三次樣條插值方法來平滑路徑,同時亦比較了貝茲曲線以及三次樣條插值方法,以找出較適當整合至類電磁演算法的方法。最後,將本研究所提出的類電磁路徑規劃演算法和同是啟發式演算法的粒子群集路徑規劃演算法來進行比較,以驗證所提出的演算法之效能。Item 跨樓層文件傳遞機器人之設計與實現(2016) 龔彥丞; Kung, Yen-Cheng本論文提出一擁有跨樓層文件傳遞功能之機器人的設計與實現,使輪型機器人能夠在一已知地圖的大樓中自主導航,並搭配影像及機械手臂,使機器人能夠搭乘電梯上下至目的地樓層,再配合開發於手機上的應用程式,讓使用者可以藉由使用者介面傳遞目的地資訊給機器人,使其前往目的地。針對定位演算法,本文提出「嵌設錯誤修正向量之蒙地卡羅定位法」,使傳統的蒙地卡羅定位的感測器資訊不僅僅只用來判別粒子的好壞與否,更可進一步得知下一刻時間的參考向量。路徑規劃部分本文提出了「改良型A*混合多重骨架路徑規劃演算法」,以改善傳統骨架繞路的問題,並搭配搜尋上下載點的策略,使其規劃出一條遠離障礙物並安全的路徑,不管在路徑長度還是規劃時間都較傳統A*混合骨架演算法來得優異。在電梯按鈕辨識部分,本篇論文使用輪廓提取的方式,對建立好的模組進行比對,使機器人得知電梯按鈕的座標。手臂控制方面,主要是搭配單攝影機,將三維正逆向運動學的數學模型簡化為二維,可使較不精準的機器手臂如同人類的手臂一樣,朝向按鈕伸直,並觸碰按鈕。最後再將使用者介面實現於Android智慧裝置上,搭配TCP/IP通訊,以及語音辨識工具,讓使用者可以用簡單的使用手機應用程式,命令機器人前往目的地。本論文最後以多個實驗結果驗證所提出之方法的可行性。