基于超声波网络定位系统的机器人全局路径规划
机器人自主导航技术的路径规划和避障策略
机器人自主导航技术的路径规划和避障策略机器人自主导航是指机器人能够在无人干预的情况下，根据外部环境和自身感知信息，自主地决策和规划路径，以达到预定目标的能力。
路径规划和避障是机器人自主导航中两个重要的技术环节，下面将对这两个方面的技术进行全面的介绍和探讨。
路径规划是指机器人通过一系列算法和决策机制，在环境中找到一条最优或次优的路径，以达到目标点。
路径规划主要有两种方法，一种是基于图算法的方法，另一种是基于采样的方法。
基于图算法的路径规划方法主要有最短路径算法和搜索算法。
其中最常使用的最短路径算法是A*算法和Dijkstra算法。
A*算法是一种适用于有向图的寻路算法，通过综合考虑启发式评估函数和实际路程代价，能够在保证最佳路径的同时，有效地减少搜索空间。
Dijkstra算法则主要用于无向图的单源最短路径求解，通过不断更新路径的距离估计值，可以找到起点到各个顶点的最短路径。
这两种算法结合启发式评估函数等方法，可以在复杂的环境中高效地规划路径。
另一种基于采样的路径规划方法是通过对环境进行采样，然后利用采样数据进行路径搜索。
常见的算法有RRT算法和PRM算法。
RRT算法通过随机采样和迭代生成一棵树形结构，再根据目标点进行路径搜索。
PRM算法则是先进行采样，然后建立一个具有连接关系的节点集合，最后根据环境中的障碍物信息进行检查和优化。
这两种采样算法具有较强的鲁棒性和适应性，对于不确定的环境可以依然能够找到一条较为合适的路径。
除了路径规划，避障也是机器人导航中一个非常关键的环节。
机器人在移动过程中需要不断对周围环境进行感知，以避免碰撞和采取必要的规避动作。
避障主要有两种策略：基于传感器的避障和基于模型的避障。
基于传感器的避障策略是依靠机器人的传感器获取周围环境的信息，并基于这些信息做出避障决策。
常用的传感器有激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达可以通过扫描环境，获取障碍物的距离和形状信息，从而判断机器人行进的安全路径。
机器人自主环境建模与路径规划方法
机器人自主环境建模与路径规划方法随着人工智能技术的发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
机器人的自主环境建模与路径规划是实现机器人智能化和自主化的关键技术之一。
在本文中，将探讨机器人自主环境建模与路径规划的方法和相关技术。
一、机器人自主环境建模方法机器人自主环境建模是机器人感知和理解周围环境的过程，主要通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等获取环境数据，然后进行数据处理和建模。
目前常用的机器人自主环境建模方法主要包括基于栅格地图的建模方法和基于点云地图的建模方法。
1. 基于栅格地图的建模方法基于栅格地图的建模方法是将环境划分为一个个固定大小的栅格，并根据传感器数据在相应栅格中表示不同的物体和障碍物。
这种方法简单直观，在实时性和速度上优于其他方法。
常见的基于栅格地图的建模方法有占据栅格地图和网格地图。
占据栅格地图是一种二维数组，表示环境中每个栅格的状态，如占据、可通行或未知。
机器人通过激光雷达等传感器获取环境信息，并将信息映射到占据栅格地图中，以实现对环境的建模。
网格地图则是将环境划分为一系列正方形或矩形网格，每个网格中包含了与环境相关的信息。
机器人根据传感器数据将环境信息映射到网格地图中，以实现环境的建模。
2. 基于点云地图的建模方法基于点云地图的建模方法是通过激光雷达等传感器获取的点云数据进行环境建模。
点云地图是将点云数据转换成三维模型表示的环境地图。
点云数据中每个点的坐标包含了环境中物体的位置和形状信息。
机器人通过对点云数据进行滤波、分割和配准等处理，将点云数据转换为环境模型，以实现环境建模。
二、机器人路径规划方法机器人路径规划是指机器人在建模好的环境中，根据任务要求和环境约束制定路径规划策略，实现从起点到终点的安全、高效的路径。
常用的机器人路径规划方法主要包括基于图搜索的算法、基于规划器的算法和基于深度学习的算法。
1. 基于图搜索的算法基于图搜索的算法是一种经典的路径规划方法，主要包括A*算法、Dijkstra算法和RRT算法等。
AGV移动机器人的五种定位技术介绍
AGV移动机器人的五种定位技术介绍导语：随着传感技术、智能技术和计算技术等的不断提高，智能移动机器人一定能够在生产和生活中扮演人的角色。
那么，AGV移动机器人的定位技术主要涉有哪些呢？1、超声波导航定位技术超声波导航定位的工作原理也与激光和红外类似，通常是由超声波传感器的发射探头发射出超声波，超声波在介质中遇到障碍物而返回到接收装置。
通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时间差及传播速度，计算出传播距离S，就能得到障碍物到机器人的距离，即有公式：S=Tv/2式中，T—超声波发射和接收的时间差;v—超声波在介质中传播的波速。
由于超声波传感器具有成本低廉、采集信息速率快、距离分辨率高等优点，长期以来被广泛地应用到移动机器人的导航定位中。
而且它采集环境信息时不需要复杂的图像配备技术，因此测距速度快、实时性好。
2、视觉导航定位技术在视觉导航定位系统中，目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的导航方式。
在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。
视觉导航定位系统的工作原理简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理，先用摄像头进行图像信息采集，将采集的信息进行压缩，然后将它反馈到一个由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际位置联系起来，完成机器人的自主导航定位功能。
3、GPS全球定位系统如今，在智能机器人的导航定位技术应用中，一般采用伪距差分动态定位法，用基准接收机和动态接收机共同观测4颗GPS卫星，按照一定的算法即可求出某时某刻机器人的三维位置坐标。
差分动态定位消除了星钟误差，对于在距离基准站1000km的用户，可以消除星钟误差和对流层引起的误差，因而可以显着提高动态定位精度。
4、光反射导航定位技术典型的光反射导航定位方法主要是利用激光或红外传感器来测距。
机器人自主导航与路径规划
机器人自主导航与路径规划随着科技的不断进步，机器人技术在各个领域得到了广泛应用。
其中，机器人的自主导航与路径规划是实现机器人智能行动的重要关键。
本文将探讨机器人自主导航的原理以及路径规划的方法。
一、机器人自主导航的原理机器人自主导航是指机器人能够在未知环境中自主感知、定位和规划路径，达到预定目标的能力。
实现机器人自主导航的关键在于融合感知、定位和规划等多个技术。
1. 感知技术机器人的自主导航首先需要通过各种传感器感知周围环境，包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
这些传感器可以获取环境中的障碍物、地图信息以及其他机器人的位置等数据。
2. 定位技术机器人在未知环境中需要实时获得自身的位置信息，才能进行相应的路径规划。
常用的定位技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和视觉定位等。
这些技术可以精确地定位机器人在地图中的位置。
3. 路径规划技术路径规划是机器人自主导航的核心技术之一。
机器人需要根据当前位置、目标位置以及环境中的各种障碍物信息，选择最优路径进行行动。
常用的路径规划算法包括A*算法、D*算法、RRT算法等，这些算法可以高效地搜索最优路径。
二、路径规划的方法路径规划是机器人自主导航的关键，不同的环境和任务会使用不同的路径规划方法。
下面介绍几种常用的路径规划方法：1. 经典的图搜索算法经典的图搜索算法包括A*算法、D*算法等。
这些算法通过建立环境地图的图模型，并根据启发式函数评估节点的代价值，从起点到终点搜索最优路径。
它们适用于规划静态环境下的机器人路径。
2. 随机采样算法随机采样算法如RRT算法是一种适用于复杂动态环境的路径规划算法。
RRT算法根据机器人当前的位置和目标位置，在机器人周围进行随机采样，并逐步扩展树形结构，直到找到一条连接起点和终点的路径。
这种算法适用于环境变化频繁的情况。
3. 混合路径规划算法混合路径规划算法是将多种规划方法综合运用的一种策略。
例如，可以将经典的图搜索算法与RRT算法相结合，先使用图搜索算法在静态环境下找到一条路径，然后使用RRT算法在动态环境下进行路径优化。
工业机器人的定位与路径规划
工业机器人的定位与路径规划工业机器人是一种在生产线上进行自动化操作的设备，广泛应用于制造业的各个领域。
而机器人的定位与路径规划则是机器人能够准确并高效地执行任务的基础。
本文将探讨工业机器人的定位与路径规划的原理与方法。
一、定位技术在工业机器人中，定位技术主要有以下几种：1. 视觉定位：通过摄像头或激光扫描仪等设备获取工作环境的图像信息，利用计算机视觉算法实现机器人的定位。
常见的方法有特征点匹配、SLAM（同步定位与地图构建）等。
2. 激光测距：利用激光束测量目标物体与机器人之间的距离，通过激光传感器获取位置信息。
这种方法具有精度高、适用范围广等优点。
3. GPS定位：通过卫星定位系统获取机器人的全球位置信息。
然而，在工业场景中，GPS信号受到建筑物和设备的遮挡，精度通常较低，故很少应用于工业机器人的定位。
二、路径规划算法路径规划算法是指机器人在已知环境中，找到一条能够到达目标位置的最短路径的方法。
以下是几种常见的路径规划算法：1. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，通过评估距离综合代价函数来选择下一步的行动，从而找到最短路径。
2. Dijkstra算法：Dijkstra算法是一种广度优先的搜索算法，它通过计算每个节点到起点的代价来选择下一步的行动，直到找到目标。
3. RRT算法：RRT（快速随机树）算法利用树形结构来表示可行路径，并通过随机采样和扩展的方式逐步构建树，最终找到最优路径。
三、定位与路径规划的结合在实际应用中，定位和路径规划通常需要结合起来，以实现机器人的自主导航。
以下是一种典型的定位与路径规划的结合方法：1. 环境建模：通过传感器获取工作环境的三维点云或二维地图信息，并利用算法对其进行处理和分析，建立准确的环境模型。
2. 定位更新：机器人根据实时获取的传感器数据，通过定位算法估计自身的位置，并将其更新到环境模型中。
3. 路径规划：基于准确的环境模型和定位信息，机器人使用路径规划算法选择一条最短路径，并生成路径点序列。
自动驾驶与机器人中的SLAM技术阅读随笔
《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》阅读随笔1. SLAM技术概述随着科技的飞速发展，自动驾驶和机器人技术已经逐渐渗透到我们的日常生活中。
在这一领域中，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）技术发挥着至关重要的作用。
SLAM技术是一种基于传感器数据的定位方法，它通过实时采集环境信息，实现机器人在未知环境中的自主导航和路径规划。
SLAM技术的核心在于同时处理机器人的定位和地图构建两个任务。
在定位方面，SLAM系统利用激光雷达、超声波、红外等传感器获取环境信息，并通过算法计算出机器人的经纬度坐标。
在地图构建方面，SLAM系统通过滤波算法和优化方法，将传感器数据融合，实现对环境的全局感知和局部映射。
这种结合使得机器人能够在复杂环境中实现自主导航，完成各种任务。
随着深度学习、计算机视觉等技术的快速发展，SLAM技术在算法和性能上取得了显著的提升。
这使得自动驾驶和机器人技术在物流、安防、智能家居等领域具有广泛的应用前景。
SLAM技术在处理复杂环境和动态变化场景时仍面临诸多挑战，如传感器的性能受限、环境变化的不确定性等。
未来研究需要继续深入探索SLAM技术的创新方法和应用场景，以推动自动驾驶和机器人技术的不断发展。
1.1 SLAM的定义和发展历程SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与地图构建)技术是一种在未知环境中实现自主导航和地图构建的方法。
它通过同时进行定位和地图构建，使机器人能够在没有外部参考系的情况下，根据传感器数据实时更新自身的位置信息和环境地图。
SLAM 技术的发展经历了几个阶段，从最初的基于滤波器的SLAM方法，到基于图优化的SLAM方法，再到近年来的深度学习SLAM方法。
20世纪80年代，美国马里兰大学的研究团队首次提出了SLAM 的概念。
他们主要研究如何在移动机器人的环境中实现定位和地图构建。
智能机器人的路径规划技巧
智能机器人的路径规划技巧智能机器人在实现自主导航和路径规划方面起到了至关重要的作用。
路径规划是指机器人在确定目标位置后，通过分析环境信息和考虑机器人自身的能力，选择一条最优路径来达到目标位置。
为了实现高效、安全的路径规划，智能机器人需要掌握一些关键技巧。
1. 环境感知与地图构建在路径规划过程中，机器人需要准确感知周围环境，并构建一个地图。
为了实现准确的环境感知，智能机器人通常使用多种传感器，如摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
通过这些传感器获取到的环境信息，可以生成基于格网的地图或者拓扑地图。
这些地图为机器人路径规划提供了重要的基础数据。
2. 路径搜索算法路径搜索是路径规划的核心问题之一，常见的路径搜索算法包括A*算法、Dijkstra算法和广度优先搜索算法等。
A*算法是一种广泛应用的启发式搜索算法，通过估算每个节点到目标节点的代价，并考虑已走过的路径代价，确定最优路径。
Dijkstra算法是一种贪婪算法，通过不断选择最短路径的节点来实现路径搜索。
广度优先搜索算法则按照层次逐层扩展，以找到最短路径。
机器人需要根据实际情况选择适合的路径搜索算法，以获得最佳路径规划效果。
3. 避障与路径优化在实际导航中，机器人需要避免障碍物，以确保路径的安全性和有效性。
为了实现避障功能，智能机器人通常使用障碍物检测和避障算法。
障碍物检测包括基于传感器的实时障碍物检测和预测障碍物检测等技术。
机器人根据检测到的障碍物信息，通过路径重规划或调整运动轨迹来避免碰撞。
路径优化则可以通过改变路径的选择或调整运动速度等方式，以实现更高效的路径规划。
4. 动态环境适应动态环境下的路径规划是一项具有挑战性的任务。
在人流密集的环境中，机器人需要及时调整路径，以避免与行人发生碰撞。
为了实现动态环境适应，智能机器人可以采用实时感知技术，并结合机器学习算法进行路径规划。
机器人通过实时感知周围的环境变化，并根据已有的经验或学习到的规律，迅速做出决策，以避免碰撞和实现高效路径规划。
机器人领域中的路径规划与避障算法研究
机器人领域中的路径规划与避障算法研究随着人工智能和机器人技术的发展，机器人在日常生活和工业领域扮演着越来越重要的角色。
而机器人在执行任务时需要能够在复杂的环境中自主进行路径规划和避障。
这就需要机器人领域中的路径规划与避障算法的研究与开发。
路径规划是指机器人在给定起点和终点的情况下，如何找到一条最优路径来实现目标。
在机器人领域中，路径规划算法可以分为离散和连续两类。
离散路径规划算法将环境划分为网络或栅格，通过搜索算法如A*算法、Dijkstra算法等来找到最优路径。
连续路径规划算法则更多地针对连续空间中的机器人路径规划问题，如基于采样的路径规划方法、模型预测控制方法等。
离散路径规划算法中，A*算法是一种常用的启发式搜索算法。
它通过估计从当前位置到目标位置的代价，并使用代价函数选择下一个最有希望的节点进行搜索。
A*算法的路径规划效果较好且效率较高，被广泛应用于机器人导航中。
Dijkstra算法则是一种无启发式搜索算法，其将图中的所有节点标记为未访问状态，然后逐一计算起始节点到每个节点的最短路径，并找到全局最短路径。
虽然Dijkstra算法保证可以找到最优路径，但在实际应用中，由于需要对所有节点进行遍历和更新，计算速度较慢。
连续路径规划算法中，基于采样的路径规划方法是一种常用的方法。
该方法将连续空间离散化为有限个采样点，并利用离散的采样点进行路径搜索和规划。
其中，RRT（Rapidly-exploring Random Tree）和PRM （Probabilistic Roadmap）是两种常用的基于采样的路径规划算法。
RRT算法通过对采样点进行快速扩展来生成树状结构，从而找到路径。
PRM算法则是通过构建一个随机采样点的图来表示环境中的自由空间，然后通过连接有效样本点来寻找路径。
这两种算法都在实践中得到了广泛应用。
避障算法则是机器人在路径规划过程中必须考虑的另一个重要问题。
机器人需要能够在环境中检测和避开障碍物，以确保安全和效果的路径规划。
基于低成本移动机器人设计的超声SLAM
基于低成本移动机器人设计的超声SLAM 超声SLAM是一种基于超声波传感技术的同时定位与地图构建方法，适用于低成本移动机器人。
本文将从超声SLAM的原理、算法、应用以及未来的发展方向等方面进行详细阐述。
一、超声SLAM的原理与算法超声SLAM的原理是通过超声波传感器获取环境的距离信息，并结合机器人的运动控制信息，利用计算机算法实时估计机器人的位置和构建地图。
常用的超声波传感器包括二维扫描传感器和多段探测传感器。
二维扫描传感器可以通过旋转测量环境中各个方向的距离信息，而多段探测传感器则通过多个固定的超声波传感器探测离机器人一定距离处的障碍物。
超声SLAM的算法通常采用粒子滤波器（Particle Filter）和扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter）两种方法。
粒子滤波器是一种基于蒙特卡洛采样的非线性滤波算法，适用于非高斯分布的状态估计问题。
扩展卡尔曼滤波器则是一种线性化的滤波算法，适用于高斯分布的状态估计问题。
二、超声SLAM的应用超声SLAM在室内导航、环境建模、自主探测和人机交互等方面具有广泛的应用。
在室内导航方面，超声SLAM可以帮助机器人在未知环境中实现定位和路径规划，以便完成室内巡航、自主清扫等任务。
在环境建模方面，超声SLAM可以根据采集到的超声波数据实时构建机器人周围的环境地图，为后续的自主导航提供依据。
在自主探测方面，超声SLAM可以通过超声波传感器检测环境中的障碍物，以及对障碍物的距离进行估计，从而实现智能避障和环境感知。
在人机交互方面，超声SLAM可以帮助机器人定位和识别人体，提高机器人与人类的互动效果。
三、超声SLAM的未来发展方向超声SLAM在低成本移动机器人领域具有广阔的应用前景，未来还有以下几个方向可以进一步发展。
1.算法优化：超声SLAM的算法需要不断优化和改进，提高定位和地图构建的精度和稳定性。
例如，可以将深度学习等机器学习方法引入超声SLAM，提高对环境和障碍物的自动识别和分类能力。
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。
基于_UWB_自动定位系统的自动跟随搬运机器人
基于UWB自动定位系统的自动跟随搬运机器人文/钟佳伊 苏煜丹智能化时代，人们对自动跟随定位技术的需求也越来越多。
据调查，现有机器人在跟随中存在精度不高（大多跟随机器人采用GPS定位技术，室内定位效果不佳）以及易受环境干扰等问题。
为了进一步提高机器人的定位精度和跟随稳定性，为智能制造和智能物流提供更多的支持和保障。
本项目采用超宽带（UWB）定位技术、电机控制技术、物联网技术、TOF、TDOA和AOA等多种技术与定位跟随方法，实现精准定位、自动跟随、智能搬运、自动避障。
统功耗。
第七，时间分辨率高，同时能够准确地分辨出多个路径：超宽带技术通过使用短暂的脉冲信号进行通信，因此它具有精确的时间分辨能力，可以在纳秒级别上准确地分辨出多个路径。
超宽带技术在解析多径信号方面具备明显的优越性。
除此之外，超宽带系统的抗多径性能出众，这是由于超宽带信号对信道衰减的不敏感性所导致的。
第八，高机密性和高安全性：由于超宽带信号具有大带宽和低功率等特点，因此超宽带信号更容易混杂在许多干扰信号中，从而使系统的保密性更高。
除此之外，超宽带系统还具备多种扩频技术，只有当接收端使用与信号发射端相匹配的扩频码时，系统才能成功接收信号，因此系统具备极高的安全性和保密性。
根据以上总结，超宽带信号具有传输速率高、抗干扰与抗多径衰落能力较强的优点，同时还有良好的穿透性；另一方面，超宽带系统的信道容量大、功耗低，还具有良好的安全性和保密性。
从这一事实可以看出，相对于传统的通信技术，超宽带技术更适合在复杂的工作环境中对移动目标进行测距和定位，因此在自动跟随搬运机器人中，UWB 定位技术具有广阔的应用前景和良好的市场前景。
此外，它还可以实现搬运机器人的精确定位和路径规划，从而大大提高了搬运机器人的操作效率和安全性能。
自动跟随搬运机器人的研究现状相关研究综述及应用领域随着当今社会人工智能和物联网的飞速发展，一个国家机器人的技术发展水平已经成为衡量高端制造业发达程度的重要标志之一。
《基于ROS的智能移动机器人路径规划算法研究》
《基于ROS的智能移动机器人路径规划算法研究》一、引言随着科技的飞速发展，智能移动机器人在工业、医疗、军事、服务等领域的应用越来越广泛。
路径规划作为智能移动机器人的核心任务之一，其算法的优化与改进对机器人的性能和效率具有重要影响。
近年来，基于ROS（Robot Operating System）的智能移动机器人路径规划算法得到了广泛研究。
本文旨在探讨基于ROS的智能移动机器人路径规划算法的研究现状、方法及未来发展趋势。
二、ROS系统及其在路径规划中的应用ROS是一种为机器人提供硬件抽象、设备驱动、库资源、消息传递等功能的开源软件系统。
在路径规划中，ROS通过提供丰富的工具和库，为智能移动机器人的开发提供了便捷的条件。
在ROS系统中，路径规划算法主要依赖于机器人的传感器数据，结合环境信息，计算出从起点到终点的最优路径。
三、智能移动机器人路径规划算法研究（一）传统路径规划算法传统路径规划算法主要包括基于规则的方法、势场法、栅格法等。
这些算法在简单环境下具有较好的性能，但在复杂环境中，由于缺乏对环境的全局理解，往往难以找到最优路径。
（二）基于人工智能的路径规划算法随着人工智能技术的发展，基于神经网络、遗传算法、强化学习等人工智能技术的路径规划算法逐渐成为研究热点。
这些算法能够根据机器人的传感器数据和环境信息，通过学习和优化，找到最优路径。
其中，强化学习在智能移动机器人路径规划中具有较好的应用前景。
四、基于ROS的智能移动机器人路径规划算法实现（一）环境建模在ROS系统中，环境建模是路径规划的基础。
通过激光雷达、摄像头等传感器获取环境信息，利用ROS提供的PCL（Point Cloud Library）等库进行环境建模。
（二）路径规划算法实现在环境建模的基础上，结合机器人的运动学模型和传感器数据，选择合适的路径规划算法进行实现。
例如，基于A算法、Dijkstra算法等传统算法，或基于强化学习等人工智能技术的算法。
机器人智能导航与路径规划算法设计
机器人智能导航与路径规划算法设计随着科技的发展，机器人智能导航和路径规划算法成为了当前研究的热点。
机器人智能导航与路径规划算法是一种利用智能计算机系统来帮助机器人自主地规划和导航行走路径的技术。
在这篇文章中，我们将探讨机器人智能导航和路径规划算法设计的相关概念、方法和挑战。
机器人智能导航与路径规划算法设计的目的是使机器人能够在不同环境中自主地进行导航，并选择最优路径以达到目标位置。
这要求机器人具备感知环境、规划路径和执行行动的能力。
因此，在设计机器人智能导航与路径规划算法时，需要考虑以下几个关键问题：1. 感知环境：机器人必须能够准确地感知和理解环境。
这可以通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等感知设备来实现。
感知环境的准确性和实时性对于路径规划的可行性和安全性至关重要。
2. 地图构建：机器人需要根据感知到的环境数据来构建地图。
地图可以是二维或三维的，可以包括静态障碍物、动态障碍物、路径限制等信息。
地图的准确性和实时性会直接影响机器人导航的效果。
3. 路径规划算法：路径规划算法是机器人智能导航的核心。
传统的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法等。
近年来，随着人工智能的发展，基于深度学习和强化学习的路径规划算法也取得了很大的进展。
这些算法不仅能够规划出最短路径，还可以适应复杂环境和动态障碍物的要求。
4. 路径执行与控制：路径规划只是机器人导航的一部分，机器人还需要能够执行规划好的路径。
这涉及到机器人的动力学模型、控制算法和传感器数据的融合。
路径执行的准确性和鲁棒性对于机器人的行动安全和效率至关重要。
然而，在机器人智能导航与路径规划算法设计过程中还存在着一些挑战和问题。
首先，环境的复杂性会给算法设计带来很大困难。
例如，在室内环境中，地图可能包括各种家具、走廊、门和窗户等。
机器人需要能够识别和理解这些环境元素，并据此进行导航规划。
其次，障碍物的动态性会增加路径规划算法的复杂性。
在现实情况下，障碍物可能会移动，或者新的障碍物可能会突然出现。
超声波绝对定位的全方位移动机械手导航研究
ｎ ｐ ｌｔ ｒ （ ｉｕａ ｏ ＯＤＭ Ｍ ） ｈ ｌｒ ｓ ｎｃａ ｓ ｌ ｔ－ ｏ ｉｉｎｎ ｔ ａｅ ｙｉ ｒ ｐ ｓ ｄ， ｈ ｒ ｈ ｖ －ｏ ，ｔ ｅｕ ｔａ ｏ ｉ－ ｂ ｏｕ ｅ ｐ ｓｔ ｉ ｇｓｒ ｔｇ ｐ ｏ ｏ ｅ ｗ ｅ ｅｔ ｅｍｏ ｅｔ － ｏ ｓ
ｇ ａ ｅ ａ ｉ ｒａ ｄ ａ ｏｄ ｏ ｓａ ｌ ｅ ａ ｉｒ ｂ ｏ ｌ ｈ ｖｏ ｎ ｖ ｉ— ｂ ｔ ｃｅｂ ｈ ｖｏ ａ ｅ ｎ ａ ｓ ｌ ｔ ｏ ｉｉ ｉ ｇ ａ ｅｉ ｖ ｌ ｅ ． ｂ ｏ ｍ ａｅ ｗｉｈ ｔ ｅｃ ｎ ｅ ｔｏ ａ ａ ｉａｉ ｎ ｓｒ ｔｇ ｅ ，ｔ ｅｓｒ ｔ ｇ ｓｅ ｄ ｗｅ ｉ ｈ ｕ ｅ ｉｒ ｉｓ ｕ ｈ ｔ ｈ ｏ ｖ ｎ ｉｎ ｌｎ ｖｇ ｔ ｔａ ｅ ｉｓ ｈ ｔａ ｅ ｙ ｉ ｎ ｏ ｄ ｗ ｔ ｔ ｅｓ ｐ ｒ ｉ ｅ ，ｓ ｃ ｏ ｈ ｏ ｔ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｏ ｉ ｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｎ ｖ ｇ ｔ ｎ ｅｆ ｉｎ ｙ ａ ｄ ｐ ｅ ｉｉ ｎ ｏ ｈ ｍ ｎ— ｉｅ ｔ ｎ ｌｍｏ ｉ ａ ｓｒ ｃ ： ｍ ｒ ｖ ｈ ａ ｉａ ｉ ｆｉ ｅ ｃ ｎ ｒ ｃｓｏ ｆｔ ｅｏ ｉ ｒｃ ｉ ａ ｂｌ ｍ — ｏ ｃ ｄ ｏ ｅ
维普资讯
第４ ２卷
第３ 期
西 安
交
通
大
学 学 报
Ｖ０ ． ２ № ３ １４
Ｍ ａ． ２ ０ ｒ ０８
２０ ０ ８年 ３月
Ｊ ＯＵＲ ＮＡＬ ＯＦ ＸＩ ＡＮ Ｉ ＪＡＯＴ ＯＮＧ ＵＮＩ Ｒ Ｉ ＶＥ Ｓ ＴＹ
超 声 波 绝 对 定 位 的 全 方 位 移 动 机 械 手 导 航 研 究
赵杰 ，蒋林 ，闫继宏 ，朱延河
（ 哈尔滨 工业 大学机器人研究所 ，１０ ８ ，哈尔滨 ） ５０ ０
工业机器人的自主导航与路径规划
工业机器人的自主导航与路径规划工业机器人的自主导航和路径规划在现代制造业中起着重要的作用。
随着科技的不断进步，机器人在工厂生产线上扮演着越来越重要的角色，自主导航和路径规划技术的应用使得机器人能够更加智能地执行任务，提高生产效率。
本文将探讨工业机器人的自主导航和路径规划的原理及应用。
一、自主导航技术的原理工业机器人的自主导航是指机器人在复杂的环境中能够自动感知并规划路径，实现精确的导航。
其原理主要包括以下几个方面：1. 传感器技术：自主导航的关键是机器人能够感知周围环境的信息。
通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等传感器装置，机器人能够获取周围的物体、障碍物等信息，并进一步进行处理。
2. 地图构建：机器人在导航过程中需要构建环境地图，包括障碍物的位置、尺寸、形状等信息。
通过传感器获取环境数据后，机器人利用算法将这些数据转化为地图信息，为后续的路径规划提供依据。
3. 定位技术：机器人导航还需要准确的定位。
通过使用全球定位系统（GPS）、惯性导航系统、视觉定位等技术，机器人能够在地图上准确定位，并根据自身位置进行路径规划。
二、路径规划技术的原理路径规划是工业机器人自主导航中的一个重要环节。
其目的是使机器人能够找到一条最优的路径，避开障碍物并快速到达目的地。
路径规划技术的原理包括以下几个方面：1. 算法选择：路径规划算法根据具体的应用场景来选择。
常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法、遗传算法等。
这些算法根据目标函数、约束条件和环境信息等因素进行优化，找到最优路径。
2. 障碍物避免：机器人在路径规划过程中需要避开各种障碍物，包括其他机器人、设备、工件等。
通过传感器获取的环境信息，机器人可以识别并规避这些障碍物，从而确保安全和高效的导航。
3. 实时更新：工厂生产环境常常发生变化，机器人需要能够实时感知并更新路径规划。
当有新的障碍物出现或环境发生变化时，机器人可以根据传感器获取的新数据更新路径规划，以适应新的情况。
机器人智能控制系统中的路径规划与避障技术
机器人智能控制系统中的路径规划与避障技术机器人在现代社会中扮演着越来越重要的角色，它们不仅在工业自动化中发挥着巨大作用，还在日常生活中提供服务。
为了更好地完成任务，机器人需要具备智能控制系统，并能够进行路径规划与避障。
本文将介绍机器人智能控制系统中的路径规划与避障技术。
路径规划是机器人在给定环境中找到从起点到目标点的最佳路径的过程。
在路径规划中，机器人需要考虑多个因素，包括地图信息、机器人的动力学、环境中的障碍物等。
最常见的路径规划算法是A*算法，它通过综合考虑路径的代价和启发式信息来选择下一步的行动。
此外，Dijkstra算法、最小生成树算法和深度优先搜索算法等也经常被用于路径规划。
这些算法可以帮助机器人在复杂环境中避免碰撞并快速到达目标位置。
避障技术是机器人智能控制系统中的另一个重要组成部分。
机器人在执行任务的过程中可能会遇到各种障碍物，如墙壁、家具、人群等。
为了确保机器人的安全，并能够顺利完成任务，机器人需要能够实时感知障碍物并做出相应的避让行为。
机器人避障技术的实现离不开传感器技术的支持。
常见的传感器包括激光雷达、超声波传感器和红外传感器等。
这些传感器能够感知周围环境中的障碍物，并向智能控制系统提供相应的信息。
智能控制系统根据传感器的反馈信息，对机器人的行动进行实时调整，以避免与障碍物发生碰撞。
除了传感器技术，机器人避障还可以借助于机器视觉技术。
通过摄像头采集环境图像，并对图像进行处理和分析，机器人可以更加准确地感知到障碍物的位置和形状。
利用机器学习算法，机器人可以通过大量的训练数据学习到识别不同类型的障碍物，并根据识别结果做出相应的避让决策。
还有一种常见的避障技术是躲避行为。
机器人可以通过编程实现一些基本的躲避行为，如避让方向的调整、速度的调整等。
当机器人检测到障碍物时，它可以根据障碍物的位置和运动方向，做出相应的躲避决策，从而避免与障碍物碰撞。
除了单个机器人的路径规划和避障，还有一些研究将多个机器人的路径规划和避障进行了集成。
视觉定位导航超声波定位导航
2. 超声波定位导航
超声波定位导航的工作原理是由超声波传感器发射探头发射出 超声波,超声波在介质中遇到障碍物而返回接收装置。通过接收自身 发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时间差及传播速
优点： 是目前最稳定、最可靠、最高性能的定位导航方法； 连续使用寿命长，后期改造成本低。 缺点： 工业领域的激光雷达成本比较昂贵。 在激光测距中，激光雷达凭借良好的指向性和高度聚焦性，使得 激光雷达+SLAM 技术相结合的激光 SLAM 成为主流定位导航方式。 SLAMTEC—思岚科技的自主定位导航技术采用的就是激光+SLAM 技术。 RPLIDAR A2 采用三角测距原理，配合自主研发的 SLAMWARE 核心算法，让机器人实现自主定位导航与路径规划。主要应用于服务 机器人导航与定位、需要长时间连续工作的服务机器人、工业领域、 环境扫描与 3D 重建等领域。
RPLIDAR T1 采用的是时间飞行法（TOF）中的脉冲测距法，以 满足高速度和远距离的测距要求。主要应用在工业 AGV、服务机器 人或轻量级无人驾驶产品中。
7. SLAM 简介
SLAM（及时定位与地图构建）技术是机器人在自身位置不确定 的条件下，在完全未知环境中创建地图，同时利用地图进行自主定位 和导航。并且，在实时定位中由于通过机器人运动估计得到的位置信 息通常具有较大的误差，一般需要使用测距单元探测的周围环境信息 来更正位置。
度，计算出传播距离 S，就能得到障碍物到机器人的距离，即有公式： S=Tv/2
T—超声波发射和接收的时间差； v—超声波在介质中传播的波速。
优点： 成本低廉； 可以识别红传感器识别不了的物体，比如玻璃、镜子、黑
AI机器人的路径规划与导航
AI机器人的路径规划与导航近年来，随着人工智能技术的不断发展，AI机器人在各个领域获得了广泛的应用。
其中，路径规划与导航是AI机器人最为重要且常见的功能之一。
本文将探讨AI机器人在路径规划与导航中的应用和挑战，并介绍其相关技术和发展趋势。
一、路径规划与导航的重要性AI机器人的路径规划与导航是其能够准确完成任务和避免障碍的基础。
路径规划是指AI机器人在已知的环境中，通过算法寻找最佳路径的过程。
导航则是指AI机器人在路径规划的基础上，实际进行移动的过程。
在各种应用场景中，如物流配送、无人驾驶等，路径规划与导航的准确性和高效性直接决定了AI机器人的工作效果和用户体验。
二、路径规划与导航的技术方法1. A*算法A*算法是一种常用的路径规划算法，其基本思想是通过估算目标点的距离，选择最短路径。
A*算法综合了广度优先搜索和贪婪最优优先搜索的特点，能够在保证准确性的同时提高搜索效率。
2. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种经典的最短路径算法，适用于无权图和有权图的路径规划。
其核心思想是通过连续的松弛操作，逐步更新起始点到各个顶点的最短路径值，直至得到最终的最短路径。
3. RRT算法RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种常用于机器人路径规划的算法。
其通过随机采样并生成树状结构，逐步扩展搜索空间，直到找到目标点或近似找到最优路径。
4. SLAM技术SLAM（同时定位与地图构建）技术是一种基于传感器数据的自主定位和环境建模技术。
通过激光雷达、摄像头等传感器获取环境信息，并结合机器学习算法实现路径规划与导航。
三、AI机器人路径规划与导航的挑战和应对措施1. 环境复杂性现实世界的环境往往是复杂多变的，有着各种动态和静态的障碍物。
为了准确规划路径和避免碰撞，AI机器人需要能够实时感知和分析环境信息，应对复杂的场景。
2. 实时性要求在某些场景中，AI机器人需要实时规划路径和导航，以应对突发情况。
AGV路径规划分析
AGV路径规划一、路径规划路径规划: 按照某一性能指标搜索一条从起始状态到目标状态的最优或近似最优的无碰路径;1、路径规划可分为两种类型：1.全局路径规划：完全掌握作业环境的地图信息2.局部路径规划：2、需考虑的问题：行走避开障碍物二、环境信息路径信息、工作站点信息、充电站点信息、停靠站点信息、任务信息确定车辆自身位置、目标位置及可行路径1.如何获取系统环境信息单元分解法栅格建模法：将系统环境离散化;如果栅格大小选择较小,对环境分辨率较高,栅格的数量就会增多,计算机实时处理和储存的数据也相应增加,同时,规划路径时干扰也就增多,对移动机器人的决策工作难度加大,使得整个规划过程缓慢；而栅格大小选取较大时,虽然抗干扰能力有所提高,决策速度加快,但当环境比较复杂时,可能得不到合理有效的路径;结合上面两种情况,我们选择车辆的几何长度作为栅格的基本单位;2.障碍物处理：将栅格地图中的障碍物进行膨化处理1栅格中若存在障碍物,则将该栅格视为障碍物栅格；2地图四周的边界外围视为障碍物;三、路径引导：1. 引导方式1固定式引导：电磁感应引导式AGV：在地面上,沿预先设定的行驶路径埋设电线,在其中通以高频电流,导线周围便产生电磁场;AGV通过检测磁场来跟随导线路径;AGV上左右对称安装有两个电磁感应器,它们所接收的电磁信号的强度差异可以反映AGV偏离路径的程度;缺点：路径修改困难2非固定式引导：激光\红外\超声波引导式AGV：AGV上安装有可旋转的激光扫描器,扫描激光定位标志安装在运行路径沿途的墙壁或支柱上,有高反光性反射板,接受由定位标志反射回的激光束,车载计算机计算出车辆当前的位置以及运动的方向,通过和内置的数字地图进行对比来校正方位;若将激光扫描器更换为红外发射器、或超声波发射器,则激光引导式AGV可以变为红外引导式AGV和超声波引导式AGV;2.路径引导系统：1单向路径引导系统：引导路径只允许车辆沿固定方向行驶,不能变向或返回,应用广泛2串行路径引导系统：整个地图由多个事先划分完毕的区域构成,其实质是每台运输车辆负责一个区域,每个区域内是不重叠的循环路径,不同区域的物料交换通过车辆间的交互进行;在该系统中,为完成一项运输任务,可能需要多台不同区域的运输车了互相配合传递物料;缺点是：系统容错性弱,且增加了运输距离及时间四、最优路径算法分析：算法：经典的最短路径搜索算法;解决起点终点已知的单源最短路径问题;2. Floyd算法：求解全源最短路径问题3. A算法：计算的节点数量比Dijkstra少许多,效率高,可得最优解;。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基 于超 声 波 网络定 位 系统 的 机 器 人 全 局 路 径 规 划
孙 莹莹， 张 磊
（ 中国海洋大学 工程学院 ， 山东 青岛 ２ ６０ ６ １０） （． ｙ ｙｎ８ ６ ．ｏ ） ｓ．ｉ ｌ８ ＠１ ３ ｃｒ ． ｎ
摘
要 ： 出一种基于超声波 网络定位 系统的全局路径规 划方法， 提 解决 了移动机 器人在 室 内环境 中的位置信 息获
化为栅格地图 ， 应用 Ａ 搜 索算法计算 出路径 ， 从而控制 机器
图 １ 超 声波 定 位 系 统
根据三边 测量技术 ， 当调整接 收 网络 中接收器 配置 的 适
人实现室 内 自主运动 。
距离间隔 ｄ 就能保证 接此 收 网络 中至少 有三个 接收 器接 ， 收到从机器人身上的超声波发射器 （ ， Ｙ）发出的超声波 ，
取问题 ， 通过栅格法 实现 了机器人的 自主运动。通过仿真和 Ｍ — ＴＲ机 器人的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 内运动 实验， 证明 了该方法的有效性。
关键词 ： 声波 网络 ； 超 定位 系统 ； 移动机 器人 ； 全局路径规划 ； 算 法 Ａ％
中图分类号 ： Ｐ ４ ． ； Ｐ ８ Ｔ ２ ２ ３ Ｔ １ 文献标志码 ： Ａ
环境位置信息和如何利用 位置信息 实现机器 人 的 自主运 动。 如果采用机器视觉 、 雷达探测等技术 ， 机器人大多需 携带多种 设备 ， 不但成本高而且对计算速度 和精度 的要求较高 ， 获取环 境信息有限 ， 很大程度上 限制 了机器人 的在室 内环境 中的广
泛应用。 作为解决这些问题 的一 个途径 ， 本文提 出 了利 用定位 系
０ 引 言
随着 机器人技术 的迅速发展 ， 开发面 向家庭 的服务机 器
人 能够感 知环 境 ， 必须知道获取室 内障碍物 的位置 坐标 （ ， Ｙ） 。 和机器人的位置坐标 （ ， ） 来完成 。 系统模型结构如 图
１ 示。 所
人已是必 然的趋势 ， 其核心 问题是 如何获取 真实有 效的室 内
第３ Ｏ卷 增 刊 １
２１ ０ ０年 ６月
计 算机 应 用
Ｊ ｕｎ ｌｏ ｏ ｕｅ ｐｉａｉｎ ｏ ｒ ａ ｆＣ ｍｐ ｔｒＡｐ ｌ ｔ ｓ ｃ ｏ
Ｖｏ ． ｐ １ １ １ ３０ Ｓｕ ｐ ．
Ｊｎ Ｏ０ ｕ ｅ２ １
文章编号 ：０ １— ０ １ ２ １ ） １ ０ ８ ０ １０ ９ ８ （０ ０ ｓ — ０６— ２
从 中选 出三个接 收器分 别表示为 Ｒ ， ， ， 。 它们 的坐标值 分
另 为 Ｒ ＝ （ ， ， ，ｎ ＝ （ ， 日） Ｒ ＝ （ｏ Ｙ ， ０ ｎ ， Ｈ）Ｒ ， Ｙ ， ，。 ，ａ 日）
ｌ 超 声波定位 系统
超声波传感器 具有 小型 化 、 使用 方便 简单 、 响应 速度 快、 成本低 的优点 ， 通过信 息融合 可 以准 确反映外 部环境 ， 因
Ｒｏ ｏ ｌｂａ ｔ ａ ｉ ａ ｅ ｎ ｌｒ ｓ ｎ ｃ ｎ ｔｌｃ ｔｏ ｓ ｓｅ ｂ ｔｇｏ ｌｐａ ｈ ｐｌｎｎ ｎｇ ｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｔ ａ ｏ ｉ ｅ ｏ ａ ｉｎ ｙ ｔｍ
ＳＵＮ ｎ — ｉｇ， Ｙｉ ｇ ｙｎ ＺＨＡＮＧ ｅ Ｌｉ
（ ｏｅ ｅｆＥ ｇｎｅ ｎ，Ｏ ｅｎＵ ｉ ｒｔ ｆ Ｃ ｉ ，Ｑｎａ， Ｓ ａ ｄｎ ６ １０ Ｃ ／ａ Ｃｌｇ ｎ ｉｅｒ ｇ ｃａ ｎｖ ｓｙｏ ｈｎ ｌ ｏ ｉ ｅｉ ａ ｉ ， ｈ ｎｏｇ２ ６ ０ ， ｎ ） ｇ ｏ ｈ
ａ ｃ ｓ ｏ ｐ ｓｔ ｎ ｉｆ ｒ ｔ ｎ ｏ ｅ ｍｏ ｉ ｏ ｏ ｎ ｏ ｒｅ ｖｒ ｎ ｎ ，ａ ｄ ａ ｈｅ ｅ ｈ ｕ ｏ ｏ ｕ ｖ ｍｅ ｔｏ ｅ ｒ ｂ ｔ ｃ ｅ ｓｔ ｏ ｉ ｏ ｏ ｍａ ｉ ｆｔ ｂ ｌ ｒ ｂ ｔｉ ｉ ｄ ｏ ｎ ｉ ｍｅ ｔ ｎ ｃ ｉｖ ｄ ｔ ｅ ａ ｔ ｎ ｍｏ ｓ ｍｏ ｅ ｎ ｆ ｈ ｏ ｏ ｉ ｎ ｏ ｈ ｅ ｎ ｏ ｔ
Ａｂｓｒ ｃ ： Ｔｈ ｓｐａ ｅ ｒ ｐ ｓ ｄ ａｇｏ ｌｐ ｔ ｌｎｎｎｇｍｅ ｈ ｄ ｂａ ｅ ｎ ｕｔａ ｏ ｉ ｅ ｏ ａｉｎ ｓ ｓｅ ｔ ｏ ｖ ｈｅｉｓ ｅｏ ｔａ ｔ ｉ ｐ ｒｐ ｏ ｏ ｅ ｌｂａ ａ ｈ ｐａ ｉ ｔ ｏ ｓ ｄ ｏ ｌｒ ｎ ｃｎ ｔｌ ｃ ｔｏ ｙ ｔｍ ｏ ｓ ｌ ｅｔ ｓ ｕ ｓ ｆ
而在智能移动机器人 中获得 了广泛 的应用 。本文的超声波 网
（ ２。 图 ）接收器 Ｒ ，： ３ 预先 配置的 ， Ｒ ， 是 Ｒ 因此它们 的坐标 值 已知 。 根据 三 点测 位 原理 ， 声 波发 射 器 的坐标 值 （ ， 超 ，
ｗ ｔ ｈ ｄ ｍｅ ｈ ｄ ｉ ｔｅ ｈ ｔ ｏ ．Ｔ ｅ ｍｅ ｈ ｓｅ ｅ ｔ ｅ ｔｒ ｕ ｈ ｓｍｕ ａ ｏ ｎ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｏ — ｒ ｂ ｔ ｎ ｏ ｒｍｏ ｅ ｎｓ ｈ ｔ ｏ ｉ ｆ ｃｉ ｈ ｏ ｇ ｉ ｌ ｆ ｎ ａ ｄ ｅ ｐ ｒ ｎ ｓ ｆＭＴ Ｒ ｏ’ ｉｄ ｏ ｖ ｍｅ ｔ． ｄ ｖ ｉ ｉ ｏ ｓ Ｋｅ ｒ ｓ ｌｔａ ｏ ｉ ｅ ；ｌ ａｉ ｎ ｓ ｓｅ ｙ ｗｏ ｄ ：ｕ ｒ ｎ ｃｎ ｔ ｏ ｔ ｙ ｔｍ；ｍｏ ｉ ｏ ｏ； ｇｏ ａ ａｈ ｐ ａ ｎ ｎ ；Ａ ｝ａ ｇ ｒｔｍ ｓ ｃ ｏ ｂ ｌ ｒｂ ｔ ｌ ｂ ｐ ｔ ｌｎ ｉ ｇ ｅ ｌ ｌ ｏｉ ｈ
４５ ８ 总线
统获取被跟踪对象不同时刻的定位信息 ， 绘制运动轨迹 ， 以 并 此为依据推算其在未来一段 时 间里 的运动趋 势 ， 协助机 器人
感知环境的变化 ， 进而利用智能算法规划安全路径 ， 而实现 从
自主运动的方法。定位系统 采用性 价 比较高 、 硬件 容易维 护 的超声波 网络获取室内环境 的位置 信息 ， 将这些 位置信 息转