资料机器人游中国路径规划仿真系统的设计.ppt
移动机器人路径规划(共19张PPT)
路径(lùj或由直线段
序列组成 • 路径平滑：依据机器人运动学或动力学约
束形成机器人可跟踪执行的运动轨迹 • 如果(rúguǒ)考虑机器人运动学约束，则路
径轨迹的一阶导数应连续 • 如果(rúguǒ)考虑动力学约束，则路径轨迹
的二阶导数应连续
第五页，共19页。
路径(lùjìng)规划
• 基于地图(dìtú)的全局路径规划 • 环境已知的离线全局路径规划 • 环境未知的在线规划 • 基于进化算法 • 基于广义预测控制 • 基于传感器的局部路径规划 • 增量式构造当前可视区域路径图的规划方
法 • 基于近似单元分解的局部路径规划方法 • 基于微分平坦系统理论的运动规划方法
Brooks R, Robis A. Layered Control System for a Mobile Robot. IEEE Trans on Robotics & Automation. 1986, 2(1):14-23
第二页，共19页。
路径(lùjìng)规划
• 以C表示机器人的位形空间，以F表示无碰 撞的自由位形空间。给定机器人初始位形 qinit和目标位形qgoal，在F中寻找一条连接 这两点的连续曲线，满足某些性能指标， 如路径最短、行走时间最短、工作 (gōngzuò)代价最小等。
• Dijkstra算法：通过枚举求解两点间距离最 短
• A*算法：通过代价评估加快搜索(sōu suǒ)
• 梯度法：由起点到目标点距离下降最大梯 度方向搜索(sōu suǒ)，不能保证全局最短， 可能陷入局部最小点
• 距离变换法：逆向的梯度法，保证全局最 短，但搜索(sōu suǒ)效率随栅格和障碍物
• 衍生算法：退火遗传算法、改进遗传算子等
第七章 智能机器人自主导航与路径规划ppt课件
（3）无地图的导航：是在环境信息完全未知的情况下，可 通过摄像机或其他传感器对周围环境进行探测，利用对探测
的物体进行识别或跟踪来实现导航。
4．卫星导航
移动机器人通过安装卫星信号接收装置，可以实现自身定
位，无论其在室内还是室外。
精选
5
7.1.2 导航系统体系结构
智能机器人的导航系统是一个自主式智能系统，其主要任 务是如何把感知、规划、决策和行动等模块有机地结合起来。 下图给出了一种智能机器人自主导航系统的控制结构。
对于不同的室内与室外环境、结构化与非结构化环境，机 器人完成准确的自身定位后，常用的导航方式主要有磁导航、 惯性导航、视觉导航、卫星导航等。
1. 磁导航 磁导航是在路径上连续埋设多条引导电缆，分别流过不同 频率的电流，通过感应线圈对电流的检测来感知路径信息。
2. 惯性导航 惯性导航是利用陀螺仪和加速度计等惯性传感器测量移动 机器人的方位角和加速率，从而推知机 going？”—— 目标识别；
（3）“How do I get there？”——路径规划。
为完成导航，机器人需要依靠自身传感系统对内部姿态和
外部环境信息进行感知，通过对环境空间信息的存储、识别、
搜索等操作寻找最优或近似最优的无碰撞路径并实现安全运
动。
精选
3
7.1.1 导航系统分类
相对定位只适于短时短距离运动的位姿估计，长时间运动 时必须应用其它的传感器配合相关的定位算法进行校正。
精选
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1. 里程计法
里程计法是移动机器人定位技术中广泛采用的方法之一。 在移动机器人的车轮上安装光电编码器，通过编码器记录的 车轮转动圈数来计算机器人的位移和偏转角度。
里程计法定位过程中会产生两种误差。
移动机器人路径规划 ppt课件
来反映。根据欧姆定律和电的基本性质，
在电路中电阻最小的支路上电流最大，而
串联电阻少且并联电阻多的支路即最大电 流通路。
• 优点：在规划最短路径的同时考虑了路径 宽度
ppt课件
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运动控制
• 基于路径规划的移动机器人路径跟踪控制
– 非完整控制系统的镇定方法
• 非连续定常镇定化 • 时变镇定化
移动机器人路径规划技术
ppt课件
1
体系结构
• 基于功能的分层式体系结构
– 功能：感知->建模->规划->行动
• 基于(传感器)行为的反应式体系结构
– 如Brooks包容式体系结构 – 机器人行为控制器构造优化方法
• 基于模糊逻辑及神经网络的监督学习 • 基于传感器信息的局部运动规划
• (前两种)混合式
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基于模糊逻辑的方法
• 模糊逻辑：构造二维隶属度函数，模糊综 合评价
• 该方法在环境未知或发生变化的情况下， 能够快速而准确地规划机器人路径，对于 要求较少规划时间的机器人是一种良好的 导航方法。
• 缺点是当障碍物数目增加时，该方法的计 算量会很大，影响规划结果
ppt课件
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基于神经网络的方法
• 衍生算法：退火遗传算法、改进遗传算子等
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其它智能机器人路径规划方法
• 蚂蚁算法：一种全局优化算法，模仿蚂蚁 搜索食物的行为，是一种通用型随机优化 方法
ppt课件
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基于电路地图的路径规划方法
• 将环境建模成电路图。规划路径与电流相 似，即路径的长度以电路中某条通路中串
联电阻的多少来反映，路径的宽度以电路
机器人游中国路径规划仿真系统的设计
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全文总结
本文章主要介绍了从结构设计、功能设计和界面设计 等方面对所设计的“机器人有中国”大赛路径规划仿 真系统进行了介绍，在VC++的仿真环境下，编辑 MFC工程，分别建立机器人类、环境显示类、窗口访 问类、干扰信息设置类、数据存储类的结构，应用 ADO数据访问技数据文件，简单地实现了各功能的建 立。另外，还对仿真系统的工作流程和工作方式进行 了介绍，以便有更多功能和算法的加入。
仿真系统各部分基本关系
用户管理与安全保护
采用Recordset对象对数据库文件进行访问 实现用户的登陆、添加、修改、删除等功能
地图数据文件的读取
使用Open函数打开文件 使用GetPathNam函数获取文件名和文件路径 地图文件数据格式：点个数
点坐标
界面的设计
基本界面显示 菜单设置 干扰信息的设置界面 景点信息显示 机器人显示
陈述完毕 谢谢各位老师！
机器人游中国路径规划仿真系统的设计
专业：自动化 学号：52070502 学生姓名：赵海香 指导教师姓名：洪伟
课题背景简介
机器人游中国是指针对固定地图信息，在预定 的假期时间内游历尽量多的景点，完成计划中 的游历，并回到出发地点的一种最优规划活动。 机器人路径规划是要在工作空间中为各移动机 器人找到连接起点和终点的最优无碰路径。此 问题属于已知环境中的路径规划问题。
《移动机器人》课件-第7章 移动机器人路径规划
问题是研究者需要重点研究的问题。
移动机器人
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7.2 全局路径规划
• 全局路径规划是指机器人在障碍环境下，按照一种或多种性能指
标（如：最短路径等），寻找一条起点到终点的最优无碰撞路径。
全局规划首先要建立环境模型，在环境模型里进行路径规划。环
划。
• 行为执行层：结合上层发送的指令以及路径规划，给出移动机器人的当前行
为。
移动机器人
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7.1 引言
• 作为移动机器人研究的一个重点领域，移动机器人路径规划算法
的优劣很大程度上决定了机器人的工作效率。随着机器人路径规
划研究的不断深入，路径规划算法也越来越成熟，并且朝着下面
的趋势不断发展中：
• 从单一机器人移动路径规划算法向多种算法相结合的方向发展。目前的路径
资源。除栅格法外，还有构型空间法、拓扑法、Dijkstra算法、
A*算法等。下面将着重介绍一下Dijkstra算法和A*算法。
移动机器人
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7.2 全局路径规划
• 7.2.1 Dijkstra算法
Dijkstra 算法是由荷兰计算机科学家 E.W.Dijkstra 于 1956 年提出。
Dijkstra 算法是一种贪心算法，使用宽度优先搜索解决权有向图的
解决方案。而启发式算法能在较短的时间内寻找高质量的解决方案。
• 地图知识：移动机器人路径规划基本上是依靠现有的地图作为参考，来确定
初始位置和目标位置以及它们之间的联系。地图的信息量对路径规划算法的
设计起着重要的作用。根据对环境的了解情况，路径规划可以分为全局路径
规划和局部路径规划。其中，全局路径规划需要知道关于环境的所有信息，
机器人导航与路径规划系统设计
机器人导航与路径规划系统设计导言机器人导航与路径规划是现代机器人技术中的关键问题之一。
随着机器人应用领域的不断扩大，如工业生产、物流仓储、医疗辅助等，机器人导航与路径规划系统的设计变得更加重要。
本文将介绍机器人导航与路径规划系统的设计原理与方法，并讨论其在实际应用中的挑战和解决方案。
一、机器人导航系统设计1. 环境感知与建模机器人导航系统首先需要准确地感知周围环境，并将其建模。
常用的环境感知技术包括激光雷达、摄像头、红外传感器等。
通过使用这些传感器，机器人可以获取到周围物体的位置、形状等信息，并将其转化为数字化的地图。
基于这些地图，机器人可以对环境进行理解与认知。
2. 位置估计与定位在导航过程中，机器人需要准确地知道自己的位置。
位置估计与定位是指根据感知到的环境信息，计算机器人的准确位置。
常见的定位方法包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）以及视觉定位等。
同时，机器人导航系统还需要实时更新和修正机器人的位置，以应对环境变化或者误差累积的情况。
3. 自主路径规划机器人导航系统需要根据环境信息和目标位置，自主地生成合适的运动路径。
对于复杂的环境，传统的路径规划算法（如A*算法）可能无法满足要求。
因此，近年来，人工智能技术如深度学习等得到广泛应用于机器人导航与路径规划领域，提高了系统的智能化水平。
4. 动态避障与路径更新在实际环境中，障碍物的位置和形状会随着时间的推移而变化。
因此，机器人导航系统需要能够实时感知到新出现的障碍物，并进行相应的路径更新。
典型的方法包括避障传感器（如红外传感器、超声波传感器）和运动控制算法等。
二、机器人导航系统的挑战与解决方案1. 复杂环境下的导航机器人导航系统在复杂环境中面临许多挑战，如狭窄通道、不规则地形、随机障碍物等。
针对这些情况，可以采用以下方法进行优化：- 使用多传感器融合技术，综合利用各种传感器的信息，提高环境感知的准确性和鲁棒性；- 结合深度学习等人工智能技术，使机器人能够学习和推理，提高导航的智能化水平；- 采用自适应控制算法，根据环境的变化实时调整机器人的运动策略。
机器人路径规划算法设计与仿真
机器人路径规划算法设计与仿真1.引言机器人在现代社会中应用广泛，其自动化行为需要依赖于有效的路径规划算法。
机器人路径规划是指确定机器人从起始点到目标点的最佳路径，其中包括环境建模、路径搜索以及路径优化等步骤。
本文将会介绍机器人路径规划算法的设计与仿真，包括最常见的A*算法、Dijkstra算法和RRT算法。
2.背景路径规划算法的设计与仿真是机器人技术领域中的热门研究方向。
机器人路径规划问题包含了很多挑战，例如环境的不确定性、动态障碍物的存在以及快速响应的要求等。
因此，设计一种高效、准确的路径规划算法对于机器人的自主导航至关重要。
3. A*算法A*算法是一种基于图搜索的启发式搜索算法，广泛应用于机器人路径规划领域。
该算法通过综合考虑启发式函数和累积代价函数，在保证最优路径的基础上，同时具备较高的搜索效率。
A*算法适用于静态环境下的路径规划问题。
4. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种经典的单源最短路径算法，也可以应用于机器人路径规划。
该算法通过动态维护最短路径集合，逐步扩展路径长度，直至到达目标点为止。
Dijkstra算法适用于任何具有非负权重的路径规划问题。
5. RRT算法RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种适用于非确定性环境下的路径规划算法。
该算法通过随机生成机器人探索树形结构，快速探索环境中的可行解。
RRT算法的优势在于对复杂的环境具有较强的鲁棒性和搜索效率。
6. 算法设计与仿真路径规划算法的设计与仿真需要遵循一定的步骤。
首先，需要建立机器人的运动模型和环境模型，对机器人的动力学和环境特征进行建模。
其次，选择合适的路径规划算法，根据实际需求确定启发函数、代价函数以及其他参数。
然后，进行路径搜索和路径优化，确保所得到的路径满足约束条件，并且具有最佳代价。
最后，使用仿真工具对所设计的算法进行测试和评估，包括路径长度、搜索时间以及机器人的行为效果等指标。
机器人技术机器人的轨迹规划PPT课件
7.1 机器人规划的定义和作用
7.1.1 概述
机器人学中的一个基本问题是为解决某个预定的任务而规划 机器人的动作，然后在机器人执行完成那些动作所需的命令时 控制它。这里，规划的意思就是机器人在行动前确定一系列动 作(作决策)，这种动作的确定可用问题求解系统来解决，给定 初始情况后，该系统可达到某一规定的目标。因此，规划就是 指机器人为达到目标而需要的行动过程的描述。
由初始点运动到终止
路径约束
点，所经过的由中间
形态序列构成的空间 路径设定
曲线称为路径。这些
轨迹规划器
形态序列即是曲线上
的“点”。
.
动力学约束
6
规划操作机的轨迹有两种常用的方法：
➢ 第一种方法：要求使用者在沿轨迹选定的位置点上(称为结 节或插值点)显式地给定广义坐标位置、速度和加速度的一组 约束(例如，连续性和光滑程度等)。然后，轨迹规划器从插值 和满足插值点约束的函数中选定参数化轨迹。显然，在这种 方法中，约束的给定和操作机轨迹规划是在关节坐标系中进 行的。
任务规划有三个阶段：建立模型、任务说明和操作机程序综
合。任务的世界模型应含有如下的信息:(1)任务环境中的所有
物体和机器人的几何描述；(2)所有物体的物理描述；(3)所有
连接件的运动学描述，(4) 机器人和传感器特性的描述。在世
界模型中，任务状态模型还必包括全部物体和连接件的布局。
.
5
7.2 机器人轨迹规划的一般性问题
其前二阶时间导数，以便描述操作机的预定运动。在笛卡尔空
间规划中，要规划操作机手部位置、速度和加速度的时间函数，
而相应的关节位置、速度和加速度可根据手部信息导出。
.
机器人路径规划与导航系统设计
机器人路径规划与导航系统设计概述：在现代科技的推动下，机器人技术已经广泛应用于各个领域。
机器人的导航和路径规划系统是实现机器人自主移动、定位和执行任务的关键。
本文将介绍机器人路径规划与导航系统设计的基本原理、算法和应用。
1. 系统设计原理机器人路径规划与导航系统的设计旨在实现机器人在复杂环境中的自主导航和路径规划。
系统设计的基本原理包括环境感知、地图构建、路径规划算法和执行控制。
1.1 环境感知：机器人路径规划与导航系统首先需要对周围环境进行感知，以获取必要的信息。
常用的环境感知技术包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
这些传感器可以帮助机器人获取障碍物的位置、形状和距离等相关信息，以帮助机器人进行路径规划和避障。
1.2 地图构建：地图构建是机器人路径规划与导航系统设计中的重要一环。
通过环境感知获取的信息，机器人可以构建出环境的地图以进行路径规划。
常用的地图构建技术包括基于激光雷达的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法、视觉SLAM算法等。
地图的建立需要准确的环境感知和精确的位置估计。
1.3 路径规划算法：路径规划算法是机器人路径规划与导航系统设计中的核心算法。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、RRT（Rapidly-Exploring Random Trees）算法等。
这些算法根据机器人当前位置、目标位置和地图信息等因素，找到一条最短、最安全的路径供机器人导航使用。
1.4 执行控制：执行控制是机器人路径规划与导航系统设计中的最后一步。
一旦机器人获取了路径规划的结果，就需要通过执行控制来指导机器人的移动。
执行控制可以通过电机驱动、步进电机、舵机等方式实现，控制机器人按照路径规划的结果进行移动。
2. 系统设计算法机器人路径规划与导航系统的设计中，常用的算法有以下几种。
2.1 A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，它可以在图或者网络中寻找一条最短路径。
机器人路径规划(精品资料)PPT
可得机器人所受合力为： Ftotal =Fatt + Fobs
(7-5)
这样，我们就在环境地图中定义了机器人的引力场
因此，机器人的路径规划问题被转化为点在引力场中的运动问题。
而点在引力场中的运动问题在物理学和数学中已经研究得非常清楚，可以 比较方便地进行求解。
算法优点：
①简单方便，可以实时规划控制，并能考虑多个障碍，连续移动。
因此，移动机器人路径规划可以简化为在扩张了障碍物的地图上，点机器 人的路径规划问题。
2
障碍点 O Fatt
目标点 G
人工势场方法
机器人
位置点 p
Ftotal
人工势场的根本思想是构造目标位置引力场和 障碍物周围斥力场共同作用下的人工势场。
搜索势函数的下降方向来寻找无碰撞路径。
下面给出各种势场的定义
①目标引力场
为了完成整个运动，工具坐标系必须通过中间点所描述的一系列过渡位姿。
称路径的起点、中间点和终点为路径点。 通常都期望机械臂的运动过程是平滑的，因此一般要求规划的路径是光滑
的，至少具有连续的一阶导数，甚至要求二阶导数也是连续的。
一阶导数对应机械臂的运动速度，二阶导数对应加速度。
光滑性要求就是要使机械臂的运动更加平稳，防止突然的剧烈加速或者
缺点： ①栅格粒度影响较大。划分细时，存贮大和搜索时间长。 ②得到的是折线，需要光滑处理。
6
机械臂路径规划
在实际问题当中，一般用工具坐 标系{T}相对工作台坐标系{S}的运动 来描述机械臂的运动。
当用工具坐标系{T}相对工作台坐标系{S}的运动来描述机械臂的路径时， 使得路径规划与具体的机械臂、末端执行器和工件相别离。
机器人按此路径运动。 图7-3给出了栅格法路径规划的示意图。
机器人可视化仿真系统的建立PPT学习教案
4.1 几何变换
几何变换是建立模型的基础，通过它我们才能把模型的
各个部分画在正确的位置并对模型进行位置与姿态的控制
。基本的几何变换有平移、旋转和缩放。
1. 平移变换
OpenGL中的平移变换命令为glTranslatef(x,y,z), 其对应
的变换矩阵为
1 0 0 x T 0 1 0 y
cos( ) 0 sin( ) 0
R
y
(
)
0 sin(
)
1 0
0 cos( )
0 0
0
0 0 1
cos( ) 0 sin( ) 0
R
1 ( )
0
1
0
0
y
sin( ) 0 cos( ) 0
0
0
0
1
相应的逆阵可以由glRotatef(-θ,0,1,0) 得出。 绕z轴的旋转表示为：glRotatef (θ,0,0,1 )。
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2）计算出各关节的DH参数，确定关节变量
所谓D-H（Denevie-Hartenberg）参数最初是在解决由关节变 量定手部位姿的机器人运动学正问题提出来的，它包括4个 基本参数，如下图所示。
轴i
ai 从Zi到Zi1沿Xi测量的距离（杆件长度）
轴i 1
连杆i 1
Zi1 Yi1 ai1 X i1
Gldouble centerx, GLdoubleentery, Gldouble centerz, GLdouble upx, GLdouble upy, GLdouble upz); 它有三组参数集合，分别定义视点的位 置、瞄 准的参 考点并 标识向 上的方 向。改 变这三 组参数 ，我们 就可以 从不同 的位置 来观察 物体了 。
机器人导航及路径规划系统的设计与实现
机器人导航及路径规划系统的设计与实现机器人技术的快速发展，对机器人导航及路径规划系统提出了更高的要求。
这种系统可以让机器人在无人干预的情况下，完成人类任务，如工厂生产和时间安排等。
设计一个机器人导航和路径规划系统有许多挑战，其中一个就是如何让机器人理解其环境和确定最短的路径。
这个问题通常称为SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建），它使用传感器数据，比如激光雷达和摄像头，来感知机器人周围的环境。
使用这些数据，机器人可以确定自己在哪里，并构建一个环境地图，以此计算出应该行进的路径。
为了实现这个功能，机器人需要进行路径规划。
路径规划是一种算法，可以在机器人和目标之间找到最短且避免障碍物的路径。
这种算法有两种基本类型：全局路径规划和局部路径规划。
全局路径规划包括从机器人的起点到目标的完整路径规划。
局部路径规划是响应机器人周围环境的变化，更新路径规划以避免障碍物。
这两种路径规划方法的最终目标都是让机器人尽快到达目标，同时避开可能存在的障碍物或危险区域。
为实现机器人导航和路径规划系统，我们需要设计和实现一些基本组件和技术。
这些组件可以大致分为传感器、制导算法、规划和控制模块。
1. 传感器激光雷达和摄像头是最常用的传感器，用于SLAM和环境感知。
激光雷达还经常用于局部路径规划，以检测机器人周围障碍物和障碍物的运动状态。
2. 制导算法用于处理激光雷达和摄像头数据返回的情况，以确定机器人周围环境的状态。
这些数据可以用于识别障碍物和生成环境地图。
机器人应根据环境地图计算出从当前位置到目标位置的最短路径。
此外，机器人还需要考虑其他因素，例如机器人的运动限制，它的最大速度，转弯半径和车轮位置等。
3. 规划和控制模块机器人导航和路径规划系统的核心是规划和控制模块。
根据SLAM和制导算法，规划和控制模块计算机器人应该行进的最短路径，并调整机器人的行进速度使其达到目标。
自主移动机器人教学课件第4章 导航规划 1 概述及路径规划
熊蓉
浙江大学 控制科学与工程学院
4.1 概述
导航规划
目标
规划
执行
定位
地图
感知
机器人
地图构建
导航规划
在给定环境的全局或局
部知识以及一个或者一
系列目标位置的条件下，
使机器人能够根据知识
和传感器感知信息高效
可靠地到达目标位置
导航方式
固定路径导引：
有人工标识导引
无轨导航：
个单元，以单元为顶点、以单元之间的相邻关系为边构成一张连通图；
其次，在连通图中寻找包含初始姿态和目标姿态的单元，搜索连接初始
单元和目标单元的路径；
最后，根据所得路径的单元序列生成单元内部的路径
主要方法
精确单元分解
近似单元分解
2.1 精确单元分解
单元边界严格基于环境几何形状分解，所得单元完全空闲
位置，规划一条使机器人
到达目标位置的路径
轨迹规划
根据机器
人的运动
学模型和
约束，寻
互
互补
找适当的
补
避障规划
控制命令，
将可行路
根据所得实时传感器测量
径转化为
信息，调整轨迹以避免发
可行轨迹
生碰撞
机
器
人
执
行
4.2 路径规划
4.2.1 基本概念
路径规划
根据所给定的地图和目标位置，规划一条使机器人到达目标
U att (x) U rep ( x)
Fatt (x) Frep (x)
力的方向就是机器人运动方向，大小可以对应加速度控制
3. 人工势场法
第五章工业机器人路径规划PPT课件
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五、人工势场法
第五章 机器人路径规划
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第五章 机器人路径规划
五、人工势场法 2.人工势场法的两个问题：
（1)非点形障碍物
普通的障碍物的形状不是一个点，如何确定一个障碍物对机器 人的排斥力呢？
方案1：计算障碍物内所有点斥力的合力。 方案2：用离障碍物最近的点进行计算。
（2)死锁（dead lock）现象
上图中灰色区域为障碍物
. 上图黄色路线为该算法得到的最优路1径1
第五章 机器人路径规划
五人工势场法是一种虚拟力法。它模仿引力斥力下的物体运动， 目标点和运动体间为引力，运动体和障碍物间为斥力，通过建立 引力场斥力场函数进行路径寻优。优点是规划出来的路径平滑安 全、描述简单等，但是存在局部最优的问题，引力场的设计是算 法能否成功应用的关键。
随机覆盖法不用定位、也没有环境地图，也无法对 路径进行规划，所以其移动路径基本依赖于内置的算法， 算法的优劣也决定了其清扫质量与效率的高低。
.
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二、扫地机器人——ROOMBA
第五章 机器人路径规划
随机覆盖法不用定位、也没有环境地图，也无法对 路径进行规划，所以其移动路径基本依赖于内置的算法， 算法的优劣也决定了其清扫质量与效率的高低。
器人真正与环境中的物体产生碰撞，也非
毫无章法的在地板上随机移动。随机覆盖法是指机器人根据一定的
移动算法，如三角形、五边形轨迹尝试性的覆盖作业区，如果遇到
障碍，则执行对应的转向函数。这种方法是一种以时间换空间的低
成本策略，如不计时间可以达到 1. 00%覆盖率。
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二、扫地机器人——ROOMBA
第五章 机器人路径规划
1.基于先验完全信息的是全局路径规划；全局路径规划 属于静态规划( 又称离线规划)。全局路径规划需要掌握所 有的环境信息，根据环境地图的所有信息进行路径规划。
机器人轨迹规划(PPT71页)
取一个杯子 找到水壶
打开水壶
把水倒入杯中 把水送给主人
提起水壶到杯口上方 把水壶倾斜 把水壶竖直 把水壶放回原处
手部从A点移到B 点
关节从C点移到D点
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-6-
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工业机器人技术基础
上述例子可以看出，机器人的规划是分层次的，从高 层的任务规划，动作规划到手部轨迹规划和关节轨迹规划 。在上述例子中，我们没有讨论力的问题，实际上，对有 些机器人来说，力的大小也是要控制的，这时，除了手部 或关节的轨迹规划，还要进行手部和关节输出力的规划。
图4.6 圆弧插补
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2020
工业机器人技术基础
• 设v为沿圆弧运动速度；ts为插补时时间隔。 • (1) 由P1、P2、P3决定的圆弧半径R。
• (2) 总的圆心角=1+2，即
1 arccos
( X2
X1)2
Y2
Y1 2
2R2
/
2R2
2 arccos
( X 3
打开水壶
把水倒入杯中 把水送给主人
然后再针对每一个子任务进行进一步的规划。以“把水倒入杯中”这
一子任务为例，可以进一步分解成为一系列动作，这一层次的规划称为
动作规划，它把实现每一个子任务的过程分解为一系列具体的动作。
把水倒入杯中
提起水壶到杯口上方 把水壶倾斜 把水壶竖直 把水壶放回原处
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智能化程度越高，规划的层次越多，操作就越简单。
轨迹规划的目的是将操作人员输入的简单的任务描述变
为详细的运动轨迹描述。
例如，对一般的工业机器人来说，操作员可能只输入机
械手末端的目标位置和方位，动的时间和速度等。这里所说
机器人轨迹规划实验ppt课件
0 =a0 &0 a1
&&0 2a2
f
a0 a1t f
a2t
2 f
a3t
3 f
a4t
4 f
a5t
5 f
&f a1 2a2t f
3a3t
2 f
4a4t
3 f
5a5t
4 f
&&f
2a2
6a3t f
12a4t
2 f
20a5t
3 f
.
5
2 关节空间轨迹规划
机器人轨迹规划实验
➢ 设计实验
基于PUMA560机器人，以五次多项式插值为例实现轨迹规划。给定起始点和目标点参数， 在满足一定约束的条件下输出最终路径轨迹和关节运动曲线
?实现方式通常分为关节空间轨迹规划和笛卡尔空间轨迹规划两类?实验内容设定任务轨迹实现机器人操作臂末端对轨迹的跟踪?实验目的熟悉机器人正逆运动学求解掌握机器人轨迹规划方法22关节空间轨迹规划4?基本原理对各关节的运动进行规划选取参数化轨迹将关节变量表示为时间的函数使之依次通过所有路径点最终到达目标点
机器人轨迹规划实验
角位移
角加速度
.
角速度 12
4 实验总结
机器人轨迹规划实验
➢ 关节空间轨迹规划
大量工作是针对于关节变量的插值运算，计算简单、容易，几乎能达到实时规划，不会发生 机构的奇异性问题。但难于确定机器人在运动过程中末端的实际位置
➢ 笛卡尔空间轨迹规划
概念上直观，规划的路径准确，涉及到运动学反解导致计算量增大，容易出现多解、奇异问题 ，控制间隔较长。
对末端手的位姿轨迹进行规划，依靠逆运动学不断求将直角坐标转换为关节角度，得出关 节信息，循环过程为：
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专业：自动化 学号：52070502 学生姓名：赵海香 指导教师姓名：洪伟
1
优选
课题背景简介
机器人游中国是指针对固定地图信息，在预定 的假期时间内游历尽量多的景点，完成计划中 的游历，并回到出发地点的一种最优规划活动。 机器人路径规划是要在工作空间中为各移动机 器人找到连接起点和终点的最优无碰路径。此 问题属于已知环境中的路径规划问题。
2
优选
仿真系统各部分基本关系
3
优选
用户管理与安全保护
采用Recordset对象对数据库文件进行访问 实现用户的登陆、添加、修改、删除等功能
4
优选
地图数据文件的读取
使用Open函数打开文件 使用GetPathNam函数获取文件名和文件路径 地图文件数据格式：点个数
点坐标
5
优选
界面的设计
智能性 、 3
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并行性 、
使用概率
搜索技术 、
鲁棒性 、
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非定向性 、
整体优化
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优选
37 4
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53235 Nhomakorabea36
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优选
全文总结
本文章主要介绍了从结构设计、功能设计和界面设计 等方面对所设计的“机器人有中国”大赛路径规划仿 真系统进行了介绍，在VC++的仿真环境下，编辑 MFC工程，分别建立机器人类、环境显示类、窗口访 问类、干扰信息设置类、数据存储类的结构，应用 ADO数据访问技数据文件，简单地实现了各功能的建 立。另外，还对仿真系统的工作流程和工作方式进行 了介绍，以便有更多功能和算法的加入。
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陈述完毕 谢谢各位老师！
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优选
基本界面显示 菜单设置 干扰信息的设置界面 景点信息显示 机器人显示
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图像存储
Ai,
邻j接 矩10 阵（若若A（d（jvaivc,ive, vjn）j） cy或或Mavtirv,iixv,）vj j不是是EE(G(G)中)中的的边边
class CNode 存储节点
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优选
应用遗传算法的路径规划