三轮全向移动机器人的航迹推算定位方法
论述全向轮机器人三位一体的定位方法
论述全向轮机器人三位一体的定位方法在各大比赛中，轮式机器人车轮一般都选用全向轮。
基于全向轮的底盘定位大多是码盘定位。
机器人在行走的过程中有平动，也有转动，仅靠码盘来定位存在很大的误差，定位和姿态角计算也比较困难。
因此，本文提供一种新式的定位方法。
1 码盘-编码器码盘其实是一種全向轮，可以实现任意方向上的行走。
编码器主要用于测量机器人走过的路程和当前的速度。
综合考虑，我们选增量式编码器。
增量式编码器每转一圈会输出固定的脉冲，脉冲数由光栅的分辨率和倍频决定，可以实现多圈无限累加计数。
2 陀螺仪用高速回转体的动量矩敏感壳体相对惯性空间绕正交于自转轴的一个或两个轴的角运动检测装置称为陀螺仪。
主要用于检测角位移和角速度，具有很高的灵敏度。
陀螺仪存在误差，所以使用前需要校正。
陀螺仪的线性误差可以通过实验测量测出。
即把陀螺仪放在旋转平台上一定角度，观测其返回的值，判断是否有误差。
若有误差，则可以多次测量进行线性补偿。
3 激光雷达激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。
工作原理：向目标发射探测信号（激光束），然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，目标进行探测、识别。
利用激光雷达的这个原理，可以用它发出激光束扫射场地上固定位置的物体，通过返回来的激光束来测量机器人到固定位置物体距离，从而得出机器人在场地上的坐标。
4 定位算法本定位方案采用双码盘-陀螺仪-激光雷达三位一体定位方式。
两个码盘安装在相互垂直的两个方向上，用于测量机器人沿这两个方向的位移。
陀螺仪用于测量机器人行走时的角位移。
由于码盘长距离行走存在较大的误差，当机器人到达预定位置附近（主要是码盘定位不准）时，激光雷达用于辅助定位。
在程序中设定采样周期是5ms，每5ms读取一次码盘和陀螺仪数据。
因为5ms内机器位移和角度变化量很小，可以近似用直线来处理。
机器人的导航与定位方案
机器人的导航与定位方案随着科技的发展，机器人在日常生活中扮演着越来越重要的角色。
机器人的导航与定位是机器人能够准确感知和移动的关键技术之一。
本文将介绍几种常见并且可行的机器人导航与定位方案。
一、视觉导航与定位视觉导航是一种基于机器视觉技术的导航与定位方案。
该方案利用机器人配备的相机和图像处理算法，通过识别环境中的特征物体、地标或者二维码来进行导航与定位。
相对于其他导航与定位技术，视觉导航需要的硬件成本相对较低，并且能够较为准确地感知环境。
然而，视觉导航容易受到光照、遮挡等外界因素影响，对环境要求较高。
二、惯性导航与定位惯性导航与定位是一种以惯性传感器为基础的导航与定位方案。
通过使用陀螺仪和加速度计等惯性传感器，机器人可以感知自身的加速度、角速度等信息，并通过积分计算出机器人的位置和姿态。
惯性导航与定位不依赖于外界参考，对环境的要求较低，且具有较高的精度和实时性。
但是，由于惯性传感器的误差会随着时间的推移而积累，因此需要结合其他导航与定位技术进行纠正，以提高定位的精度。
三、激光雷达导航与定位激光雷达导航与定位是一种基于激光雷达扫描地图和传感器测距原理的导航与定位方案。
机器人搭载激光雷达设备，通过发射激光束扫描周围环境，并根据激光束的反射情况构建地图。
利用地图信息和机器人当前位置的估计值，可以进行导航与定位。
激光雷达导航与定位具有较高的精度和可靠性，适用于复杂的室内和室外环境。
然而，激光雷达设备价格昂贵，使用成本较高，且不适用于某些特殊环境，如强光环境或者雨雪天气。
四、超声波导航与定位超声波导航与定位是一种基于超声波传感器的导航与定位方案。
机器人使用超声波传感器发射超声波，通过测量超声波的传播时间和反射情况，可以计算出物体与机器人的距离和方位，从而实现导航和定位。
超声波导航与定位具有成本较低、实时性较好的优点，适用于室内环境中的障碍物避开和目标搜索。
然而，由于超声波传感器测量范围有限，并且容易受到噪声的干扰，导致其定位精度相对较低。
机器人运动轨迹规划的说明书
机器人运动轨迹规划的说明书一、引言机器人运动轨迹规划是为了确保机器人在执行任务时能够高效、安全地完成所设计的一项关键技术。
本说明书将介绍机器人运动轨迹规划的基本原理、方法和步骤，以及相关的应用和注意事项。
二、机器人运动轨迹规划原理机器人运动轨迹规划的目标是将机器人从起始位置移动到目标位置，并避开可能存在的障碍物。
在进行轨迹规划时，需要考虑以下原理：1. 机器人定位：通过使用传感器和定位系统对机器人进行准确地定位和姿态估计。
2. 地图构建：利用激光雷达或其他传感器收集环境信息，生成机器人所在环境的地图。
3. 障碍物检测：根据地图信息，识别出机器人可能遇到的障碍物，并进行有效的障碍物检测。
4. 路径规划：根据机器人的起始位置、目标位置和障碍物信息，确定一条安全可行的路径。
5. 运动控制：通过动力学模型和运动规划算法，控制机器人的速度和姿态，使其按照规划的轨迹进行运动。
三、机器人运动轨迹规划方法根据不同的环境和任务需求，机器人运动轨迹规划常用的方法包括但不限于以下几种：1. 经典搜索算法：如A*算法、Dijkstra算法等，通过搜索问题空间找到最优路径或者近似最优路径。
2. 采样优化算法：如RRT（Rapidly-Exploring Random Trees）算法，通过随机采样和优化策略生成路径。
3. 动态规划方法：将问题分解为子问题，并根据最优子结构原理逐步求解。
4. 人工势场法：将机器人视为粒子受力的对象，根据势场计算出最优路径。
5. 机器学习算法：如强化学习和神经网络等，通过对历史数据的学习来生成路径规划策略。
四、机器人运动轨迹规划步骤机器人运动轨迹规划一般包括以下步骤：1. 获取环境信息：使用传感器和定位系统获取机器人所在环境的地图和障碍物信息。
2. 设定起始和目标位置：根据任务需求，设定机器人的起始位置和目标位置。
3. 地图建模与预处理：对获取的环境信息进行地图构建和去噪等预处理操作，以便后续规划使用。
机器人导航系统中的路径规划算法教程
机器人导航系统中的路径规划算法教程导语：随着人工智能的快速发展，机器人已逐渐成为我们日常生活中的一部分。
而机器人导航系统中的路径规划算法则是机器人能够在未知环境中自主导航的关键。
本文将介绍机器人导航系统中常用的路径规划算法及其原理。
一、Dijkstra算法Dijkstra算法是一种常用的单起点最短路径算法，被广泛应用于机器人导航系统中。
该算法通过计算起点到其他所有节点的最短路径，找到离起点最近的节点，然后以该节点为中间节点继续遍历，直到遍历到终点为止。
Dijkstra算法的基本步骤如下：1. 初始化：设置起点的最短路径为0，其他节点的最短路径为无穷大。
2. 选择最近的节点：从距离起点最近的未访问节点中选择一个节点作为当前节点。
3. 更新最短路径：对于当前节点的相邻节点，如果通过当前节点到达相邻节点的路径比已知最短路径短，则更新最短路径值。
4. 标记当前节点为已访问节点，并回到第2步，直到遍历到终点节点。
二、A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，能够在保证最优解的情况下提高搜索效率。
该算法通过估计当前节点到终点的距离，选择最有希望通向终点的节点进行下一步搜索。
A*算法的基本步骤如下：1. 初始化：设置起点节点的启发式值为0，其他节点的启发式值为无穷大。
2. 选择最有希望的节点：对于每个未访问节点，计算启发式值（一般使用曼哈顿距离或欧几里得距离），选择启发式值最小的节点作为当前节点。
3. 更新节点的启发式值和代价：对于当前节点的相邻节点，如果通过当前节点到达相邻节点的路径比已知最短路径短，则更新最短路径值和启发式值。
4. 标记当前节点为已访问节点，并回到第2步，直到遍历到终点节点。
三、RRT算法RRT（Rapidly-Exploring Random Tree）算法是一种基于随机采样的快速探索算法，被广泛运用于机器人导航系统中。
该算法通过随机采样、生成树的方式构建一颗探索树，从而找到起点到终点的路径。
机器人的定位方法
机器人的定位方法
机器人的定位方法可以分为以下几种：
1. 使用传感器：机器人可以通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等传感器获取周围环境的信息，然后通过对这些信息进行处理和分析，得出自己在空间中的位置。
2. 使用里程计：机器人可以通过测量自身轮子的转动情况，以及轮子与地面之间的摩擦力等信息，来推测自己在空间中的位移和方向变化。
3. 使用地标：机器人可以在环境中设置一些固定的地标，例如特定的标志物或者二维码等，然后通过识别和跟踪这些地标，来确定自己的位置。
4. 使用地图：机器人可以事先建立一个环境的地图，在移动过程中通过与地图进行比对，来确定自己的位置。
这种方法常用于室内导航和自动驾驶等场景。
5. 使用全球定位系统（GPS）：一些机器人可以通过接收卫星信号来确定自身的地理位置，但是由于GPS信号在室内或者复杂环境下会受到干扰，所以这种方法在室内定位中并不常用。
以上是一些常见的机器人定位方法，不同机器人根据任务和环境的不同，可能会采用不同的组合或者其他定位方法。
机器人如何准确定位
影响准确定位的，一个是所处的位置， 另一个是移动的速度。
我们知道棋盘都是由正方形的方格所组 成，如果机器人能够清楚自己所处第几个方格， 那么就能够清楚知道需要做的动作。这就需要 实时记录格子的数量（计算横线数就可以）。 知道自身所处位置后，再根据需要走到需要停 下来的横线处（后面介绍了避免一条横线多计 数的算法，我们就可以利用这种算法来计数横 线数，即格子数，这样就使机器人非常清楚的 知道自己所在位置了）。
如果当时机器人的速度很快，马上刹车， 会由于其自身的惯性使其向前滑行一段距离， 严重影响定位的准确性，为避免这种由于机器 人速度过快造成定位不准的现象发生，为此设 计了这样一种的
算法流程图如图 1。 准确定位算法：
switch (counter)
GPBDAT.bit.GPIOB1;
// 检测左侧第一个传感器的值
if(underarm!=1&&underarm1!=1) { flag2=1; //
flag2 为机械臂动作标志 }
flag2 为机械臂动作标志 {
GPBDAT.bit.GPIOB11;
while(flag2)//
eye=GpioDataRegs. eye<<=3;
• 电子技术 Electronic Technology
图 2：读取传感器值的算法流程图
case 6: right52(); // 调 用 左 转 动 5 度 的 PWM 波
程序 break;
case 12:
right302(); // 调用左转动 30 度的 PWM 波
break; }
underarm=GpioDataRegs. G P B D AT. b i t . G P I O B 9 ; u n d e r a r m 1 = G p i o D a t a R e g s . G P B D AT. b i t . GPIOB1;
全向舵轮移动机器人控制算法
全向舵轮移动机器人控制算法
全向舵轮移动机器人的控制算法主要包括以下几个方面：
1.路径规划：根据机器人的目标点和环境信息，规划出一条从起点到终点的
最优或次优路径。
常见的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法、模糊逻辑算法等。
2.速度控制：根据机器人的当前位置、目标位置和环境信息，计算出机器人
的行进速度，使得机器人能够以最短的时间或最优的路径到达目标位置。
常见的速度控制算法有PID控制算法、模糊控制算法等。
3.方向控制：根据机器人的当前朝向和目标朝向，计算出机器人的转向角度，
使得机器人能够以最短的时间或最优的路径到达目标位置。
常见的方向控制算法有比例控制算法、模糊控制算法等。
4.避障控制：根据机器人周围的环境信息，判断是否存在障碍物，并计算出
机器人的转向角度或行进速度，以避免与障碍物发生碰撞。
常见的避障控制算法有超声波传感器避障算法、红外传感器避障算法、激光雷达传感器避障算法等。
总之，全向舵轮移动机器人的控制算法需要考虑多个方面，包括路径规划、速度控制、方向控制和避障控制等。
需要根据实际应用场景和机器人自身特点选择合适的算法，以达到最优的控制效果。
移动机器人导航算法的应用教程与室内定位精度评估
移动机器人导航算法的应用教程与室内定位精度评估移动机器人导航算法是指通过传感器、地图和路径规划等技术，使机器人能够在未知环境中自主规划路径、避开障碍物并达到目标位置的一种算法。
在现如今的智能机器人领域，在室内环境中的自主导航能力成为了一个重要的研究方向。
下面将以 ROS（机器人操作系统）为例，介绍移动机器人导航算法的应用教程。
ROS是一个非常流行的机器人开发框架，其导航功能包（Navigation）提供了适用于各种移动机器人的导航算法和工具。
下面将以ROS-Melodic版本为例，简要介绍移动机器人导航算法的应用教程。
1. 安装ROS和Navigation包首先，要在您的机器上安装ROS和Navigation包。
可以通过ROS官方网站的教程找到相应的安装步骤，并按照步骤一步步安装。
安装完成后，确保Navigation软件包也已经安装。
2. 配置机器人模型接下来，需要配置机器人的模型。
在ROS中，机器人模型使用URDF（Unified Robot Description Format）来描述，常见的有多轮差动底盘和全向轮底盘。
通过编辑URDF文件，将机器人的传感器、底盘和关节等信息进行描述。
3. 构建地图在进行导航前，需要先获取室内环境的地图。
ROS提供了用于构建地图的工具，如GMapping和Cartographer等。
可以通过搭载激光雷达和机器人定位系统，使用其中的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法，即时生成地图。
4. 设置导航参数导航参数包括机器人的尺寸、导航速度、路径规划算法等。
可以通过ROS参数服务器或者参数文件来进行设置。
5. 启动导航功能打开终端，输入以下命令启动导航功能：```$ roslaunch robot_navigation unch```该命令将启动机器人的驱动节点、导航节点，并加载刚刚生成的地图。
此时，机器人将会处于导航准备状态。
机器人定位中的航迹推算
航迹推算是一种使用最广泛的定位手段，特别适于短时短距离定位，精度很高。
对于长时间运动的，可以应用其他的传感器配合相关的定位算法进行校正。
利用陀螺仪和加速度计分别测量出旋转率和加速度，再进行积分，从而可求出走过的距离和航向的变化，进而分析出机器人的位置和姿态。
超声波传感器可用于测距，从而探测路标（设置为室内墙壁或天花板），计算位置，来纠正陀螺仪和编码器的定位误差。
的轮距。
因为我们用了陀螺仪可以测出转过的角度，所以没有必要用上面的公式，但上式可用于修正陀螺仪测出的角度值。
注：必然要求陀螺安装在机器人不活动的部件上，并且陀螺的安装只能与车体固连在一起。
微机械陀螺作为重要的传感器，它的输出信号是一个与转动角速率基本成线性关系的模拟电压值，通过采集其输出的模拟电压值，经过AD 转换为数字信号，对转换完的信号进行标度变换得到其转动的角速率，再积分即可得到角度值[16]。
根据以上假设，车体被简化成了一个具有两个平移自由度(纵向和侧向)和一个转动自由度(横摆)的单质量刚体。
机器人在全局坐标系中的姿态如图2.3所示。
其中，坐标系OXY 为全局坐标系，P 点为机器人上的一个参考点，坐标系Y X O '''为以P 点为原点的车体固连坐标系，X '轴与X 轴的夹角为θ。
机器人的姿态（Posture ）可以用P 点在全局坐标系中的坐标（x ，y ）和θ表示，即可用三维矢量T y x ),,(θξ=表示。
同时，还可以得到由全局坐标系到车体固连坐标系的坐标旋转矩阵如下：图2. 1 轮式移动机器人的姿态示意图cos sin 0()sin cos 0001R θθθθθ-⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭XYOθO X ' x yP Y '本系统在设计时主要参考DR 航位推算[13]，DR 的图解如图2.5。
图2. 2 航位推算算法(DR)的原理其原理是以地球表面某点作为当地坐标系的原点，利用里程计输出的距离信息和特定传感器输出的角度信息，计算确定自主车当前的位置。
轮式移动机器人航向跟踪预估控制算法
轮式移动机器人航向跟踪预估控制算法龚建伟 黄文宇 陆际联(北京理工大学机器人中心，北京 100081)摘 要：本文提出了一种轮式移动机器人航向跟踪预估控制算法，航向预估量根据机器人前轮偏角和纵向速度实时得出，预估量与机器人实际航向之和作为控制反馈航向.仿真和实验时用PID 控制器和航向预估算法结合进行航向跟踪，结果表明该算法与常规PID 算法相比，对机器人纵向速度适应范围较宽，能有效地改善控制器的动态特性，表现出了较好的自适应能力.关键词：轮式移动机器人；自主车；侧向控制；航向跟踪；预估控制1 引言 Introduction轮式移动机器人是一个具有大延迟、高度非线性的复杂系统，建立精确的数学模型十分困难，在进行航向跟踪控制时，参数的变化对系统模型影响较大，其中纵向速度的变化影响最为明显.轮式移动机器人航向跟踪一般控制方法是把期望航向与机器人实测航向之差作为控制器输入偏差，控制器输出控制量为机器人的前轮偏角.轮式移动机器人的航向与其纵向速度、横向速度、前轮偏角、机器人绕其重心的转动惯量、重心位置、前后轮侧偏系数以及实际道路情况等诸多因素有关，在常规控制方法中，只考虑了期望航向与实际航向的偏差，而未能包含其它因素的影响，因此难以达到满意的控制效果，当系统参数特别是某些敏感参数发生变化时，就必须重新设定控制器参数.例如，我们用常规PID 控制器进行航向跟踪实验，在某一纵向速度下整定好PID 控制参数，当纵向速度发生很小变化时，必须重新整定PID 参数，否则控制性能变坏，超调较大，甚至出现振荡.表现在路径跟踪实验中，则是在该速度下能较好地完成弯道或急弯等路径跟踪任务，而速度变化后，跟踪误差变大或出现大幅度振荡.因此，在轮式机器人航向跟踪控制中，控制方法应该能对纵向速度等影响因素有一定的自适应能力，航向跟踪预估控制方法就是在这一背景下提出的.2 二自由度轮式移动机器人动力学模型 T wo Degrees of Freedom Dynamic Model for Wheeled Mobile Robot当横向加速度和横摆角速度较小时，常采用经简化的二自由度轮式移动机器人动力学模型1,2，其微分方程如下：r f r f r f zz C aC v U bC aC r U C b C a r I 2)(2)(222=-+++ （1）f f r f r f s s C v U C C r U bC aC U M v M δ2)(2)(2=++⎥⎦⎤⎢⎣⎡-++ （2）其中：I zz ：轮式机器人绕重心的转动惯量(kgm 2)； M s ：轮式机器人质量(kg)；C f 、C r ：分别为前、后轮侧偏系数(N/rad)；U ：轮式机器人纵向速度(m/s)；v ：轮式机器人横向速度(m/s)；a 、b ：前后车轴到重心的距离(m)；r ：轮式移动机器人横摆角速度.将轮式移动机器人转向机构视为一个惯性环节，则有：d f f δδδτ=+ (3)其中：τ：惯性时间常数；δd ：期望前轮偏角.在航向跟踪控制过程中，可以令道路曲率为零，即不计实际路径的影响，航向变化率即为机器人的横摆角速度3，即：r =ϕ(4) 其中：ϕ为轮式移动机器人航向与期望航向的偏差角.(1)、(2)、(3)、(4)式联立即可得出以横摆角速度、横向速度、航向偏差角、前轮偏角即X=（r ,v ,ϕ,δf ）为状态变量的系统状态空间表达式.3 航向预估算法原理 Heading Prediction Algorithm在实际的航向控制过程中，控制器根据期望航向与采样航向得到航向偏差，再计算控制量，而当执行机构执行这一控制量时，要经过一个采样周期，这时机器人的实际航向已经改变，即控制量执行时已有一个采样周期的滞后，而且，采样周期一定时，机器人纵向速度或其它影响因素不同，航向的变化量也不一样.航向预估算法的基本思想是预测机器人航向变化趋势，并将其计入控制偏差，这样航向变化趋势就可以影响控制器的输出，即轮式移动机器人的前轮偏角.本文介绍的是一种在简化模型基础上提出的预估算法，预估模型原理如图1所示，图1中：R 为机器人绕运动中心点O 运动半径(m)，δf 为前轮偏角(rad)，B 为轴距(m).由式(4)可知，只要求出轮式机器人的横摆角速度，就能得到航向偏差角变化率，航向偏差角变化率与采样周期的乘积即机器人在一个采样周期内的航向变化量.若设控制器采样周期为T c (s)，纵向速度以前轮速度近似，则轮式移动机器人航向在一个控制周期的变化量h ∆(rad)可以近似地计算为：R UT h c /=∆ (5)其中: f B R δsin /= (6)∙ ∙ 称为轮式移动机器人在一个控制周期内的航向变化预估量，以下简称航向预估量.在控制算法中，把轮式移动机器人当前航向与航向预估量之和作为航向反馈量，期望航向与航向反馈量的差值作为控制器的输入偏差，航向预估控制框图如图2所示. 4 PID 控制算法 PID Control Algorithm在仿真和实验中，航向预估控制方法和与之对比的常规控制方法的控制器均采用增量PID 算法，且两者的比例、积分和微分系数一样.增量PID 算法如式(7)所示：)1()(--=∆k u k u u)]2()1(2)([)()]1()([-+--++--=k e k e k e K k e K k e k e K d i p (7)其中：K p 、K i 、K d 分别为比例、积分和微分放大系数，u (k )表示第k 个采样时刻的控制量,e (k )表示第k 个采样时刻的航向输入偏差.图1 二自由度轮式移动机器人航向预估模型 图2 航向跟踪预估控制框图Fig.1 Two degrees of freedom model f or heading predi ction Fig.2 Heading prediction control 5 仿真结果 Simulation Results仿真实验在MATLAB/SIMULINK 图形仿真环境下进行.将初始航向偏差设置为20º(0.35rad)，进行航向跟踪阶跃响应实验.与实际系统一致，轮式机器人前轮偏角最大设为35º，因此控制器最大输出绝对位置控制量为0.611rad,控制器采样周期为0.064s,每一控制周期输出增量最大为0.0224rad.仿真时系统参数选取如下：I zz ：8890kg .m 2；M s ：3000kg ；C f 、C r ：分别为48000N/rad 和42000N/rad ；a 、b ：分别为1.56m 和2.0m ，τ：0.5s .仿真时取2组纵向速度：4m/s 和6m/s ，2组纵向速度下的PID 控制系数相同，比例、积分和微分系数分别取为0.8、0.025和1.0.纵向速度为4m/s 有、无航向预估量的航向阶跃响应曲线如图3和图4所示，纵向速度为6m/s 有、无航向预估量航向阶跃响应曲线如图5和图6所示.图3 速度4m/s 时有预估量航向阶跃响应曲线 图4 速度4m/s 时无预估量航向阶跃响应曲线Fig.3 Step response of prediction method (u=4m/s) Fig.4 Step response of general PID (u=4m/s)图5 速度6m/s时有预估量航向阶跃响应曲线图6 速度6m/s时无预估量航向阶跃响应曲线 Fig.5 Step response of prediction method (u=6m/s) Fig.6 Step response of general PID (u=6m/s)从仿真结果可以看出，纵向速度为4m/s时有、无航向预估量时轮式移动机器人航向阶跃响应曲线基本相同，但当速度变为6m/s时，航向预估控制方法的阶跃响应曲线较为理想，而用常规控制方法则出现了较大的超调，纵向速度更高时，两种方法的差别更明显.仿真结果说明有航向预估的PID控制器适应的速度范围较宽，控制系统的鲁棒性比常规控制方法强.6 实验结果 Experimental Results实验平台为一辆奔驰厢式货车改装而成的轮式移动机器人，方向盘、油门踏板和制动踏板均由交流伺服电机通过减速器用钢丝绳牵引，机器人航向由惯性导航系统给出，航向精度为0.1º，纵向速度由速度控制系统进行控制，实验时能稳定在±0.2m/s以内,与仿真一样采用2组纵向速度进行：4m/s和6m/s.实验在平坦开阔的场地进行，实验时所用PID参数与仿真实验相同.实验一航向阶跃实验 Exp.1 Heading step reponse开始由轮式移动机器人跟踪一给定航向，达到期望速度且航向稳定后，给出20º（0.35rad）的阶跃偏差.纵向速度为4m/s时，有、无航向预估量的航向阶跃响应曲线如图7和图8所示，纵向速度为6m/s有、无航向预估量的阶跃响应曲线如图9和图10所示.实验结果与仿真结果基本一致，纵向速度为4m/s时，两种方法的阶跃响应曲线基本相同，但预估控制响应典线较为平滑，纵向速度为6m/s时，预估控制方法控制效果与速度为4m/s时差别不大，但常规控制方法阶跃响应典线则出现了明显的振荡.同时，从图7和图8的直线跟踪阶段曲线（即阶跃响应之前的曲线）可以看出，纵向速度为4m/s时，航向预估控制方法的跟踪典线较为平滑，速度为6m/s时也有同样的效果.图7速度为4m/s时有预估量航向阶跃响应曲线图8 速度4m/s时无预估量航向阶跃响应曲线 Fig.7 Step response of prediction method (u=4m/s) Fig.8 Step response of general PID (u=4m/s)图9 速度6m/s时有预估量航向阶跃响应曲线图10 速度6m/s时无预估量航向阶跃响应曲线 Fig.9 Step response of prediction method (u=6m/s) Fig.10 Step response of general PID (u=6m/s)实验二航向连续跟踪实验 Exp.2 Heading continually following实验过程中，每5个控制周期(5X0.064s)期望航向减少1º，减少20º后期望航向保持不变.设计本实验的目的是模拟弯道跟踪.实验时纵向速度保持在6m/s,有、无预估量的航向响应曲线分别如图11、图12所示.图11 纵向速度6m/s 时有预估量航向连续跟踪响应曲线 图12 纵向速度6m/s 时无预估量航向连续跟踪响应曲线Fig.11 Step response of prediction method (u=6m/s) Fig.12 Step response of general PID (u=6m/s) 从图中可以看出，航向预估控制方法的响应曲线较为平滑，且无超调，能很好地完成连续跟踪任务，而常规控制方法则出现了大幅振荡，且曲线不平滑.7 结论 Conclusion本文提出一种轮式移动机器人航向跟踪预估控制算法，根据机器人前轮偏角和纵向速度来计算航向的变化量作为航向预估量，并将航向预估量与机器人实际航向之和作为控制的反馈航向，航向预估量对机器人航向变化趋势作了预测.由于在航向预估量中考虑了机器人纵向速度和实时前轮偏角的影响，因而控制器对机器人纵向速度变化的适应范围较宽.算法简单实用，实时性非常好.仿真实验和实车实验中，用航向预估算法和PID 控制算法结合进行轮式移动机器人的航向跟踪实验，结果表明这种算法有效地改善了控制性能，适应的速度范围较常规控制方法要宽，对系统参数变化的敏感性较低，减少了控制器对移动机器人模型的依赖，提高了控制器的鲁棒性.。
轮式移动机器人轨迹跟踪的pid控制方法
轮式移动机器人轨迹跟踪的pid控制方法随着轮式移动机器人自主导航技术的发展，轨迹跟踪成为了一个重要的问题。
PID控制器是一种常用的控制器，在轮式移动机器人的轨迹跟踪中也有着广泛的应用。
本文将介绍一种基于PID控制的轮式移动机器人轨迹跟踪方法。
首先，我们需要确定轮式移动机器人的轨迹跟踪目标，即期望路径。
一般情况下，期望路径可以是一条直线或者一条曲线。
在本文中，我们以一条曲线为例进行说明。
其次，我们需要获取轮式移动机器人的当前位置信息。
这可以通过机器人上安装的传感器实现，如GPS、陀螺仪等。
在获取到当前位置信息后，我们需要将其与期望路径进行比较，得到偏差值。
然后，我们利用PID控制器对偏差值进行控制，从而使机器人能够跟随期望路径行驶。
PID控制器的输入是偏差值，输出是校正量，其计算公式如下：
校正量 = Kp ×偏差值 + Ki ×积分项 + Kd ×导数项
其中，Kp、Ki、Kd是PID控制器的参数，需要通过实验进行调整。
积分项和导数项分别表示偏差值的累积量和变化率，可以有效地消除偏差值的漂移和抖动。
最后，我们将校正量转化为机器人的控制指令，如电机驱动信号。
这样，机器人便可以根据PID控制器的输出实现轨迹跟踪。
综上所述，基于PID控制的轮式移动机器人轨迹跟踪方法能够实现精准的路径控制，具有较高的应用价值。
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法移动机器人是一类具有自主行动能力，能够感知环境并执行任务的智能化设备，广泛应用于生产制造、仓储物流、医疗辅助等领域。
而移动机器人的核心技术之一，就是路径规划和轨迹跟踪算法。
移动机器人的路径规划指的是，在特定环境下，根据机器人的任务和环境特征，通过算法确定机器人移动的行进路径和速度，以达到最优的任务完成效果。
路径规划是机器人行动中最为基本的技术之一，其优良或者差劣直接影响到机器人的执行效率和工作质量。
路径规划算法可以分为全局路径规划算法和局部路径规划算法。
全局路径规划算法通常用于确定目标的长期路径规划，比如在无人驾驶车辆中应用得较多。
局部路径规划算法则需要根据当前机器人的位置和周围环境实时进行决策。
比如在仓储物流中，移动机器人需要在仓库内部传输货物，就需要根据货物的位置、周围的物品布局、机器人当前位置等因素制定实时的行进路线。
现在，人们已经研究出了许多不同的移动机器人路径规划算法，如A*、RRT、Dijkstra等等。
其中，A*算法是比较常见的一种，在实际的移动机器人应用中也比较常见。
A*算法对于高维度状态空间的搜索有较高的效率和优秀的搜索结果。
算法的寻路速度很快，而且比较通用，能够在各种不同的小车、机器人上进行规划。
轨迹跟踪算法则是指在确定了机器人的运动路径之后，计算机如何通过控制机器人的实际运动轨迹来执行任务的算法。
在实际的移动机器人任务中，精确的轨迹跟踪能够保证任务的准确完成，提高机器人的运动效率和稳定性。
常用的轨迹跟踪算法包括PID算法、自适应控制算法等。
其中，PID算法是一种非常经典的算法，被广泛应用于控制系统中。
PID算法根据给定的误差值和变化率，计算出控制量并作出反馈控制，以达到控制目标。
在多机器人系统中，多个机器人协作实现任务是不可避免的。
针对多机器人协作路径规划问题，现在提出的一些算法包括负载均衡策略、虚拟领队等。
负载均衡策略是一种全局性的算法，将机器人的负载均衡分配到整个队列中；而虚拟领队则是将任务分配给其中一个机器人，其他机器人则根据虚拟领队的运动轨迹进行协调。
机器人导航定位技术方法与实践
机器人导航定位技术方法与实践机器人的导航定位技术是现代机器人领域的重要研究方向之一。
借助导航定位技术，机器人能够在复杂环境中进行自主导航，并能够精确定位自身的位置。
本文将介绍机器人导航定位技术的方法和实践，并探讨其在实际应用中的重要性和挑战。
一、机器人导航定位技术的方法1.1 视觉导航定位技术视觉导航定位技术是一种基于机器人对环境中视觉信息的感知、处理和分析来实现导航定位的方法。
该方法通常依赖于摄像头等设备来捕捉环境中的图像，并通过图像处理算法提取出环境特征，如边缘、角点等。
通过比对已知环境模型和实际捕捉到的图像特征，机器人能够确定自身的位置和姿态。
1.2 激光雷达导航定位技术激光雷达导航定位技术是一种利用激光雷达设备测量环境中物体的距离和方向，从而实现机器人导航定位的方法。
激光雷达通过发射脉冲激光束，并测量其返回时间来计算物体与机器人之间的距离。
通过多个激光雷达的组合，可以获取到环境中物体的三维位置信息，并实现机器人的导航和定位。
1.3 超声波导航定位技术超声波导航定位技术是一种基于超声波传感器的方法，通过测量声波的反射和传播时间来实现机器人的导航定位。
超声波传感器发射超声波信号，并测量其返回时间，从而计算出障碍物与机器人之间的距离。
通过多个超声波传感器的组合，可以实现机器人在复杂环境中的导航和定位。
二、机器人导航定位技术的实践2.1 室内导航定位实践在室内环境中，机器人导航定位技术的实践非常广泛。
通过视觉导航定位技术，机器人可以利用室内摄像头捕捉环境图像，并通过图像处理算法来实现自主导航和定位。
同时，激光雷达和超声波传感器也可以在室内环境中提供更精确的定位信息。
通过将这些导航定位技术相结合，机器人在室内环境中能够自主避障、制定路径规划并实现精确导航。
2.2 室外导航定位实践在室外环境中，机器人导航定位技术的实践面临更多的挑战。
室外环境通常具有更复杂的天气条件和地形地貌。
为了应对这些挑战，机器人导航定位技术需要更强大的感知和决策能力。
轮式移动机器人轨迹跟踪的pid控制方法
轮式移动机器人轨迹跟踪的pid控制方法轮式移动机器人是一种常见的移动机器人，其行动方式类似于小车，通过轮子的转动来实现移动。
轮式移动机器人的轨迹跟踪是其重要的控制问题之一，PID控制方法是常用的控制方法之一。
PID控制方法是一种基于反馈的控制方法，其主要思想是通过对系统输出与期望值之间的误差进行反馈控制，来调整系统输入，使得系统输出能够接近期望值。
PID控制器包括三个部分：比例控制器、积分控制器和微分控制器。
比例控制器根据误差的大小来调整输出，积分控制器根据误差的积分来调整输出，微分控制器根据误差的变化率来调整输出。
对于轮式移动机器人的轨迹跟踪问题，可以将其看作是一个控制问题，即通过调整机器人的轮子转速来使其行进的轨迹接近期望轨迹。
具体来说，可以将期望轨迹表示为一系列的路标点，机器人需要沿着这些路标点行进。
对于每个路标点，可以计算出机器人当前位置与期望位置之间的误差，然后通过PID控制器来调整机器人的轮子转速，使得误差逐渐减小，最终达到期望位置。
具体的PID控制方法如下：1. 比例控制器：根据当前误差计算出比例项，即误差乘以一个比例系数Kp，得到比例输出。
2. 积分控制器：将误差进行积分，得到积分项，即误差积分乘以一个积分系数Ki，得到积分输出。
3. 微分控制器：将误差进行微分，得到微分项，即误差变化率乘以一个微分系数Kd，得到微分输出。
4. 将比例输出、积分输出和微分输出相加，得到总输出。
5. 将总输出作为机器人的轮子转速，使机器人向期望位置移动。
需要注意的是，PID控制器中的比例系数、积分系数和微分系数需要根据具体的控制问题进行调整，以达到最优的控制效果。
总之，PID控制方法是一种常用的控制方法，可以应用于轮式移动机器人的轨迹跟踪问题中。
通过合理地调整比例系数、积分系数和微分系数，可以实现机器人的精准控制，使其沿着期望轨迹行进。
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法在当今科技迅速发展的时代，移动机器人正逐渐成为各个领域的重要工具，从工业生产中的自动化运输，到医疗领域的服务机器人，再到家庭中的智能清洁设备，它们的身影无处不在。
而要让这些移动机器人能够高效、准确地完成任务，路径规划和轨迹跟踪算法就显得至关重要。
路径规划，简单来说，就是为移动机器人找到一条从起始点到目标点的最优或可行路径。
这就好像我们出门旅行，需要规划出一条既省时又省力的路线。
而轨迹跟踪，则是让机器人能够按照预定的路径或轨迹准确地移动，避免偏离“既定路线”。
在路径规划方面，有许多不同的方法和策略。
其中，基于地图的规划方法是比较常见的一种。
就好比我们在手机上使用地图导航，机器人也需要一个对其工作环境的“地图”认知。
这个地图可以是事先通过传感器获取并构建的，也可以是根据机器人在运行过程中的实时感知不断更新完善的。
例如，栅格地图法将工作空间划分为一个个小的栅格，每个栅格都有相应的状态标识，比如是否可通行。
通过对这些栅格的分析和计算，机器人就能找到可行的路径。
这种方法简单直观，但对于复杂环境可能会出现精度不够或者计算量过大的问题。
另外，还有基于几何形状的规划方法。
比如，利用圆形、矩形等简单几何图形来描述机器人和障碍物的形状和位置，通过几何运算来确定可行路径。
这种方法在一些规则环境中效果较好，但对于形状不规则的障碍物处理起来可能就比较棘手。
除了这些传统方法，近年来随着人工智能技术的发展，一些基于深度学习的路径规划算法也逐渐崭露头角。
通过让机器人学习大量的环境数据和路径样本，它能够自动生成适应不同环境的路径规划策略。
轨迹跟踪算法则致力于确保机器人能够精准地沿着规划好的路径移动。
常见的轨迹跟踪算法包括 PID 控制算法、模型预测控制算法等。
PID 控制算法是一种经典的控制算法，它通过比例、积分和微分三个环节的作用，来调整机器人的控制输入，从而使机器人的实际轨迹尽量接近预定轨迹。
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法在当今科技飞速发展的时代，移动机器人已经在众多领域得到了广泛的应用，从工业生产中的自动化物流搬运，到家庭服务中的智能清洁机器人，再到医疗领域的辅助手术机器人等等。
而要让这些移动机器人能够高效、准确地完成各种任务，关键就在于其路径规划和轨迹跟踪算法的有效性。
路径规划，简单来说，就是为移动机器人找到一条从起始点到目标点的最优或可行路径。
这就好像我们在出门旅行前规划路线一样，要考虑距离、路况、时间等诸多因素。
对于移动机器人而言，它所面临的环境可能更加复杂多变，比如充满障碍物的工厂车间、人员密集的商场等。
因此，路径规划算法需要具备强大的计算能力和适应能力。
常见的路径规划算法有很多种，比如基于图搜索的算法，像 A 算法。
A 算法通过对地图进行网格化，并为每个网格节点赋予一个代价评估值，从而逐步搜索出最优的路径。
它的优点是能够快速找到较优的路径，但在处理大规模地图时，计算量可能会较大。
还有基于采样的算法，如快速扩展随机树（RRT）算法。
RRT 算法通过在空间中随机采样，并逐步扩展生成树的方式来探索路径。
这种算法在高维空间和复杂环境中的适应性较强，但可能得到的路径不是最优的。
另外，基于人工势场的算法也是一种常用的方法。
它将目标点视为吸引源，障碍物视为排斥源，通过计算合力来引导机器人运动。
这种算法计算简单，但容易陷入局部最优。
轨迹跟踪则是在已经规划好路径的基础上，让机器人能够准确地按照预定的路径进行运动。
这就要求机器人能够实时感知自身的位置和姿态，并根据与目标轨迹的偏差进行调整。
在轨迹跟踪中，PID 控制器是一种常见的方法。
它通过比例、积分和微分三个环节的作用，对偏差进行修正。
PID 控制器简单易用，但对于复杂的非线性系统，其控制效果可能不够理想。
为了提高轨迹跟踪的精度和鲁棒性，现代控制理论中的模型预测控制（MPC）也得到了广泛应用。
MPC 通过预测未来一段时间内的系统状态，并优化控制输入，来实现更好的跟踪性能。
机器人运动轨迹控制算法
机器人运动轨迹控制算法1. 引言机器人已经成为了现代工业的必备设备，它可以完成许多重复性工作，提高生产效率和品质。
机器人运动轨迹控制是机器人运动的基础，它直接关系到机器人的精度和效率。
因此，研究机器人运动轨迹控制算法具有非常重要的实际意义和理论价值。
2. 机器人运动轨迹控制原理机器人的轨迹控制通常使用前馈控制和反馈控制相结合的方式。
前馈控制是根据目标轨迹和物体运动学模型计算出机器人的期望轨迹，从而控制机器人运动。
反馈控制则是通过传感器获得实时位置信息，将其与期望轨迹进行比较，从而修正机器人的运动轨迹，以实现精细控制。
3. 机器人运动轨迹控制算法3.1 PID控制算法PID控制算法是一种广泛应用的控制算法，可以控制对象的位置、速度和加速度。
PID控制算法由比例控制、积分控制和微分控制组成。
比例控制反映了目标值和当前位置的差距，积分控制反映了目标值和当前位置的时间积分，微分控制反映了目标值和当前位置的变化率。
PID控制算法可以应用于任何机器人运动轨迹控制场合，具有广泛的适用性。
3.2 动态规划算法动态规划算法是一种优化算法，它可以在给定约束条件下，找到满足最优化目标的最佳控制策略。
机器人运动轨迹控制中，动态规划算法可以通过将机器人的运动轨迹分解成若干子段，对每个子段进行最优控制，从而实现整条轨迹的最优控制。
动态规划算法可以大大提高机器人的控制精度和效率。
3.3 人工神经网络算法人工神经网络是一种模拟生物神经网络的方式，可以通过训练学习来对复杂的非线性关系进行建模。
机器人运动轨迹控制中，人工神经网络算法可以通过学习数据集中的轨迹模式，预测机器人的下一步运动，从而实现轨迹控制。
人工神经网络算法具有较高的自适应性和泛化能力，可以适应不同的机器人和环境。
4. 研究进展与应用前景近年来，机器人运动轨迹控制算法研究取得了许多重要进展。
其中，深度学习算法和优化算法应用广泛，并取得了许多成功。
随着人工智能算法的不断推进，机器人运动轨迹控制算法应用前景广阔。
社会环境的轮式移动机器人定位导航方法
基于机器学习的导航技术还能够预测其他物 体的行为和意图，从而调整机器人的运动， 以避免潜在的冲突。
04
社会环境下的轮式移动机 器人定位导航挑战
复杂环境下的定位挑战
1 2 3
传感器限制
在复杂环境下，轮式移动机器人的传感器可能 受到限制，导致无法准确获取环境信息，从而 影响定位精度。
信号干扰
社会环境的轮式移动机器人 定位导航方法
2023-11-07
目录
• 引言 • 轮式移动机器人定位技术 • 轮式移动机器人导航技术 • 社会环境下的轮式移动机器人定位导航挑战 • 未来展望与研究方向 • 结论
01
引言
研究背景与意义
背景
随着机器人技术的不断发展，轮式移动机器人在社会环境中 的应用越来越广泛，如服务机器人、巡检机器人、运输机器 人等。然而，在复杂的社会环境中，机器人的定位和导航仍 然是一个挑战。
动态障碍物预测
对于动态障碍物，机器人需要具备预测其运动轨迹的能力，以便及时调整路径以避免碰撞，这对机器人的感知和决策能力 提出了更高的要求。
实时路径规划
在动态环境下，机器人需要实时更新路径规划以适应环境变化和满足实时性要求，这需要高效的路径规划算法和强大的计 算能力。
未知环境下的学习挑战
环境建模
在未知环境下，机器人需要通过学习来建立环境模型， 以便进行路径规划和定位导航。然而，对于大型和复杂 的环境，建模的难度和计算量会显著增加。
意义
社会环境的轮式移动机器人定位导航方法的研究具有重要的 实际意义和应用价值。它可以帮助机器人更准确、高效地完 成任务，提高服务质量，降低人力成本，为人们的生产和生 活带来更多的便利和效益。
研究现状与发展
现状
航迹推算确定船位航迹推算法和观测定位法航迹推算track
第二章航迹推算确定船位：航迹推算法和观测定位法。
航迹推算（track estimation）：以起航点或观测船位为推算起始点，根据船舶最基本的航海仪器（罗经和计程仪）所指示的航向、航程，以及船舶的操纵要素和风流要素等，在不借助外界导航物标的条件下，推算出具有一定精度的航迹和船位的方法和过程。
观测定位（positioning by observing）：航海人员利用各种航海仪器观测位置已知的外界物标，并根据观测结果确定出观测时船位的方法和过程。
航迹推算起始点（时）：驶离港口引航水域或港界，定速航行并获得准确的观测船位后立即进行。
终止（时）：抵达目的港的引航水域，或接近港界有物标或航标可供目测定位或导航时，方可终止航迹推算。
航迹推算工作不得无故中断，仅当船舶驶入狭水道、渔区、船舶密集区域需频繁使用车、舵的情况下，方可中断航迹推算工作。
当恢复正常后应立即恢复航迹推算工作，推算中止点和复始点的时间和位置应在海图上画出，并记入航海日志。
船舶在沿岸水流影响显著的海区航行，应该每1小时确定一次推算船位；其它海区一般每2~4小时确定一次推算船位。
航迹推算：航迹绘算法（track plotting）和航迹计算法（track calculating）。
第一节航迹绘算（track plotting）根据船舶航行时的航向、航速、航行海区的风流要素等，在海图上直接运用几何作图的方法推算出船舶的航迹和船位的方法；或者是在海图上，根据计划航线、预配风流压差通过几何作图方法求得船舶应驶的真航向和推算船位的方法。
航迹绘算的方法直观、简便，是船舶航行中驾驶员进行航迹推算的主要方法。
计划航线（intended track）：事先在海图上拟定的航线，即船舶将要航行的计划航迹。
计划航向（course of advance）：计划航线的前进方向，由真北起顺时针方向计量至计划航线，代号为CA。
实际航迹线（actual track）：船舶实际的航行轨迹。
全向轮路径跟踪算法
全向轮路径跟踪算法是一种用于机器人或车辆路径跟踪的算法。
该算法通过调整全向轮的方向和速度，使机器人或车辆能够沿着预定的路径进行跟踪。
全向轮路径跟踪算法的基本原理是：通过不断比较实际位置和目标路径之间的偏差，计算出控制指令，以调整全向轮的方向和速度，使机器人或车辆沿着目标路径前进。
具体实现步骤如下：
1. 获取机器人或车辆的当前位置和方向信息。
2. 计算当前位置和目标路径之间的偏差，包括横向偏差和纵向偏差。
3. 根据偏差信息，计算出控制指令，包括全向轮的方向和速度。
4. 将控制指令发送给机器人或车辆的控制系统，控制系统根据指令调整全向轮的方向和速度，使机器人或车辆沿着目标路径前进。
全向轮路径跟踪算法具有较高的灵活性和适应性，可以在不同的地形和环境下进行路径跟踪。
此外，该算法还可以通过调整控制参数来改变跟踪精度和速度，以满足不同的需求。
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２０１ ７． ５
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３ ６ （ ５ ）
三轮 全 向移 动机 器 人 的航迹 推 算定位 方 法
李 雪 茹 ， 王 禹林 ，欧 屹 ，王 志 荣 ， 汪 满新
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（ 南京 理工 大 学机 械工 程 学 院 ，南京 ２ １ ０ ０ ９ ４ ）
摘 要 ： 为 提 高 自主 定 位 机 器 人 的 定 位 精 度 ， 设 计 一 种 基 于 三 轮 全 向 从 动 的 航 迹 推 算 定 位 机 器 人 机 构 。 机 器 人 的 主 动 轮 系 统 由 ４个 麦 克 纳 姆 轮 组 成 ， 从 动 轮 系 统 由 ３个 全 向轮 组 成 。 通 过 离 散 化 航 迹 推 算 定 位 公 式 计 算 并 更 新 机 器 人 的 位 姿 信 息 。最 后 通 过 实 验 测 量 多 种 运 动 方 式 、 不 同 采 样 周 期 下 的 定 位 误 差 。 结 果 表 明 ： 该 方 法 可 基 本 满 足 机 器 人 室 内定位 要 求 ，为 航迹 推算 定位 提 供理 论 依据 和实 验 参考 。 关 键 词 ： 移 动 机 器 人 ； 航 迹 推 算 定 位 ； 结 构 设 计 ； 误 差 ； 精 度 中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｐ ２ ４ ２ ． ６ 文 献 标 志 码 ：Ａ