一种室内清洁机器人返回路径规划算法

基于MRDS的清洁机器人室内路径规划算法的仿真实现

第３ｌ卷第１１期
２０１４年１１月
机
电
工
程
Hale Waihona Puke Ｖ０１．３１Ｎｏ．１１ＮＯＶ．２０１４
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌ＆ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ
启发式路径规划中激光测距仪的返回数据进行了分析，将单位时间内各路径规划算法的转弯角度作为评价算法优劣的标准，比较
了各路径规划算法的优缺点。研究结果表明，启发式路径规划中，清洁机器人能够根据当前的环境信息选择最佳路径，相同时间内所用转弯角度最少，该算法优于其他算法，具有一定的推广价值。
关键词：微软机器人开发平台；转弯角度；启发式路径规划算法；激光测距仪；可视化编程语言
中图分类号：ＴＰ２４２文献标志码：Ａ文章编号：１００１— ４５５１（２０１４）１１ —１５０５— ０４
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ —４５５１．２０１４．１１．０２８
基于ＭＲＤＳ的清洁机器人室内路径规划算法的仿真实现冰
尹力伟，梅志千，谢保春，李向国
ｃｕｉｔｏｕｓｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇ，ｔｈｅｈｏｍｏｃｅｎｔｒｉｃｓｑｕａｒｅｓｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇ，ｔｈｅｂｒａｃｋｅｔｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｔｈｅｈｅｕｉｓｒｔｉｃｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｅｒｅ

室内清洁机器人路径规划的设计.

的标准偏差与最大峰谷值减少达到50%以上, 跟踪精度有了大幅提高.表3 抑振前后柔性臂跟踪误差值统计项目末端无负载末端带55g 负载标准偏差最大峰谷值标准偏差最大峰谷值抑振前关节误差0. 12110. 8230. 20011. 254抑振后关节误差0. 07230. 2910. 08440. 574减少百分比40. 28%64. 64%57. 82%54. 23%3 结束语运用模糊控制方法, 通过实验实现了2R 柔性机械臂关节跟踪和跟踪过程中振动的主动抑制. 与传统控制方法相比, 该方法不依赖柔性机械臂的动力学模型, 算法简单, 实时性好. 对于非线性、复杂对象的控制具有响应快、有效性好等优点. 实验数据表明, 在整个实验过程中模糊控制能够较大幅度地减小振动, 达到较好的抑振效果; 同时跟踪精度提高, 跟踪效果有了大幅度提高. 参考文献:[1] Book W J, M aizza -Nett o O , Whitney D E. F eedbackco nt ro l of tw o beams, tw o jo ints sy stem w ith distr ibu -ted flexibilit y, ASM E [J]. D yn. Sys. M eas. and Cont, 1975, 97(4 :424-431.[2] Craw ley E F , De Luis J. U se o f piezoelectr ic actuator sas element s of intelligent str uctures [J ].A IA A Jour -nal, 1987, 25(10 :1373-1385.[3] H o -Cheol Shin, Seung -Bok Cho i. P osition co ntr ol of atw o -link flex ible manipulato r featuring piezoelectr ic ac -tuator s and sensors[J]. M echatro nics, 2001, (1 :707-729.[4] Gustav o L uiz C M de Abr eu, Jo s F Ribeiro. A self -o r -g anizing fuzzy log ic contr oller for the act ive co nt rol o f flex ible structur es using piezo electr ic actuators[J].A p -plied Soft Co mputing , 2002, (1 :271-283.[5] 宋轶民, 余跃庆, 等. 柔性冗余度机器人振动主动控制[J].机械科学与技术, 2002, 21(2 :210-212.[6] 王洪福, 曲东升, 孙立宁, 祝宇虹. 两自由度柔性臂压电陶瓷抑振方案优化设计[J]. 压电与声光, 2003, 25(2 :118-121.作者简介:单业涛 (1983- , 男, 河南信阳人, 硕士研究生,研究方向为机器人学; 余跃庆 (1958- , 男, 北京人, 教授, 博士研究生导师, 研究方向为机器人学.室内清洁机器人路径规划的设计马艳, 刘华波, 徐淑华(青岛大学自动化工程学院, 山东青岛266071Path Planning Design for Cleaning RobotMA Yan, LIU Hua -bo, XU Shu -hua(Colleg e of A utomatio n Eng ineer ing, Q ingdao U niver sity, Q ingdao 266071, China摘要:阐述了一种基于M CU 的清洁机器人的路径设计, 针对室内清洁机器人的区域遍历问题, 提出基于栅格地图建立房间内的数字地图, 建立房间内的坐标系, 并在清洁的过程中有效地避开障碍物, 存储障碍物的坐标点, 建立地图模型. 通过Visual Basic6. 0软件程序的仿真可以得出本设计方案基本可以实现区域遍历和合理避障.收稿日期:2008-02-29基金项目:青岛大学青年科研基金资助项目关键词:清洁机器人; 路径规划; 数字地图中图分类号:TP24文献标识码:A文章编号:1001-2257(2008 07-0064-04Abstract:This article described the path plan -ning desig n for cleaning r obot based M CU. We study the behaviors of the cov erag e of the env iron -ment and present ro bo t maps by the grids m ethod, U sing the dig ital map of the room, cleaning robot can avoid all the stum bling block in fro nt of it inde -pendently , and clean the mo st area in r oom w ithleast repeat. The simulatio n result can pro ve this path planning for the flo or -cleaning ro bot is feas-i ble.Key words:cleaning robot; path planning; dig -ital m ap0 引言提出基于栅格地图表示室内环境, 使机器人能够按照地图数据对整个房间进行逐点清洁, 路径规划[1]方案为:建立数字地图之前, 机器人首先绕房间边沿行走一周, 确定房间大小, 建立整个房间的坐标系. 在清洁过程中机器人先从房间左下角开始按 S" 型逐行清扫, 遇到障碍时绕障碍行走一周, 并标注障碍物的位置, 绕过障碍继续行走, 直到走完整个房间. 在地图模型中, 机器人需要标记出不能行走的区域, 为每个栅格点建立地图数据. 另外, 机器人需要记录基座的位置, 以便能够自动回到基座停泊.1 清洁机器人的结构地面清洁机器人由机器人、基座和遥控器3大部分组成. 它的主体是一个2轮驱动的机器人, 采用小型直流减速电机驱动, 外表设计成圆形, 带有吸尘装置, 可以在移动的同时清洁所经过的地面, 其避障功能由安装在机器人正前方和左右侧的红外测距传感器和碰撞传感器完成. 机器人有一个固定的基座(又称作泊位器 , 它与墙壁上的电源插座相连, 机器人在充电或待命时停靠在基座上, 也可以使用红外遥控对机器人进行手动控制.该清洁机器人是一个以单片机为核心的运动控制系统. 单片机是系统的主控单元, 它以传感器检测到的信号和红外遥控器发送的信号作为系统的输入, 控制电机和风机的运转. 单片机接收到传感器检测的信号后, 经过指令处理控制电机的转动, 实现机器人的自动行走. 同时, 它也可以接收遥控器发送的信息, 根据人的指令控制电机转动. 在整个工作过程中, 单片机还要控制风机的运转, 以完成吸尘功能.在系统的功能设计上, 一方面机器人可以与用户进行交互; 另一方面, 机器人可以全自动运行. 系统软件的总体结构如图1所示.图1 软件总体结构2 地图数据存储器的设计系统选用SPCE061A 作为主控单元, 由于存储地图数据需要较大的存储空间, 因此利用SPBA01B 外扩8片W29C040, 共扩展4M B 存储器. 每片W29C040需要19条地址线, 以A 0~A 14作为其低15位, 以B 0~B 3作为其高4位. B 4~B 63条线经3-8译码器74LS138译码, 得到8位输出分别作为8片W29C040的片选信号.在数字地图的设计中, 取栅格地图的单位长度为5cm, 机器人前进或后退的单位距离也为5cm, 房间内每个栅格点的信息都存储在外扩的8片W29C040中, 各点信息分别用0, 1, 2, 3表示, 其定义为: 0" 表示该点信息未知或可以通行; 1" 表示该点及其右方不能通行; 2" 表示该点及其左方不能通行; 3" 表示该点不能通行. 系统初始化时所有点都被赋值为0.外扩的4MB 存储器的地址空间是0x 000000~0x 3FFFFF, 共22条地址线. 取高11位地址对应系统的横坐标, 低11位地址对应纵坐标. 例如, 对于坐标为(5, 8 的点, 该点的信息就存储在地址0000000010100000001000中, 即地址0x002808中. 由于11条地址线最多可以支持2048个地址, 所以横、纵坐标的范围是0~2047, 系统的坐标单位是5cm , 则横、纵坐标都可以支持100m 的长度. 因此只要房间的最长距离和最宽距离都不超过100m, 房间内所有栅格点的地图信息就都可以被记录. 所以可以为机器人建立的最大地图模型为100m 100m , 即10000m 2的房间.3 路径规划的设计在建立数字地图的过程中, 清洁机器人需要识别每个栅格点的位置, 以便存储其地图信息, 因为清洁机器人主要清洁房间内的地面, 因此可以将房间环境地图表示为二维模型.清洁机器人的运动姿态包括当前所在的坐标以及运动方向, 可以用三维数组表示, sta[x, y , d ir ].其中x 和y 分别表示机器人当前的横坐标和纵坐标, 变量dir 代表机器人的运动方向, 它取值为0, 1, 2, 3, 分别表示机器人转向Y 轴正方向、X 轴正方向、Y 轴负方向和X 轴负方向, 机器人每次左转, dir 减1, 当d ir =0时, 减1之后等于-1, 此时应重新赋值为3; 机器人每次右转, dir 加1, 当d ir =3时, 加1之后等于4, 此时应重新赋值为0.系统中地图模型的建立包括3个步骤:清洁机器人绕房间边沿行走一周, 确定房间大小并建立房间内的坐标系; 绕房间或任何障碍物行走一周并标记障碍物位置;返回基座. 3. 1 建立房间的坐标系首先把清洁机器人的基座位置定义为临时坐标原点, 在建立房间的地图模型之前, 首先绕房间边沿行走一周, 确定房间大小并据此建立正确的坐标系. 定义变量X max ,X min , Y max ,Y min 分别记录房间X 轴的最大、最小值和Y 轴的最大、最小值. 在机器人第1次绕房间一周时, 这4个变量不断更新, 最终记录房间的正确信息.当机器人第1次从基座出发时, 由于还没有确定房间的大小和坐标原点的位置, 因此在系统初始化时把基座赋值为原点, 同时将变量X max , X min , Y max ,Y min 初始化为0. 在第1次绕房间一周的过程中, 当机器人当前位置的横坐标x 大于X max 时, 更新X max , 令X max =x ; 而机器人当前位置的横坐标x 小于X min 时, 更新X min , 令X min =x. 同样当机器人当前位置的纵坐标y 大于Y max 或小于Y min 时, 也对它们进行更新.机器人从基座开始, 按顺时针沿房间边缘行走, 行走策略为:从基座位置先判断左侧是否可通行, 若可以则左转并前进; 否则判断前方可否通行, 若可以则前进; 若左侧和前方均不能通行, 则右转前进, 当再次回到基座时, 机器人已绕房间最外侧运动了一周. 在机器人前进过程中, 不断更新数组(X min , Y min 和(Xmax,Y max . 在沿房间最外侧行走一周之后, 计算房间的长度和宽度, 存储在变量X len 和Y len 中, 将以基座为原点的临时坐标系校正为正确的坐标系.3. 2 避障路径规划的设计通过对房间物体的观察, 可以看出大部分的房间物体都是方形的, 或者类似方形. 系统假设房间内的障碍物都是方形结构或者方形的组合, 机器人按S 型的轨迹从原点开始清扫地面, 当遇到障碍物时沿障碍物行走一周, 然后刷新地图模型, 标记出最新的障碍物区域.当机器人在房间内遇到障碍物时, 先记录该点的坐标, 然后每行走一步都执行一次判断:判断左侧是否可通行, 若可以就左转并前进; 否则判断前方是否可通行, 若可以则前进; 若左侧和前方都不能通行, 则右转. 当左转4次或者右转4次, 回到记录的坐标点时, 机器人已经围绕障碍行走了一周.当机器人判断左侧不能通行时, 需要根据当前运动方向标记障碍. 沿Y 轴正方向运动时, 将点(x -1,y 标记为 2", 表示该点及其左侧是障碍; 沿Y 轴负方向运动时, 将点(x+1,y 标记为 1" , 表示该点及其右侧是障碍, 障碍物标注如图2所示.图2 障碍标记示意当机器人清扫完整个房间后, 刷新地图信息. 从左下角的(x , y =(0, 0 点到右上角的(x , y =(Xlen,Y len 点以 S" 型逐行刷新地图, 标记出障碍物的坐标位置. 房间内的障碍物的摆放主要有3种方式, 对A 类障碍物将房间最左边与首个标记为 2" 的点之间的所有点标记为障碍; 对C 类障碍物将最后一个标记为 1" 的点与房间最右边之间的所有点标记为障碍; 对B 类障碍物将每对标记为1" 的点与标记为 2" 的点之间的所有点标记为障碍, 被标记为障碍的点用 3" 来标识.3. 3 路径规划的方法清洁机器人的路径规划是根据所感知到的工作环境信息, 按照某种优化指标, 从起始点到目标点规划出一条与环境障碍无碰撞的路径, 并实现封闭区域内机器人行走路径对工作区域的最大覆盖率和最小重复率[2]. 本系统基于静态结构化环境模型, 在障碍物的信息预先确定后, 采用 S" 型的路径规划的算法, 如图3所示.由于在系统的路径设计上, 清洁机器人先按照Y 坐标轴的方向行走, 再转向X 轴方向. 因此当房间中存在某些特殊形状的障碍物时, 由于机器人轨图3 S" 型路径规划示意迹设计的特点会存在某些不可到达的位置, 使这些位置成为清扫过程中的盲区, 如图4所示. 但是通过观察房间内的障碍物可以看出, 这类特殊形状的障碍物较少, 因此并不影响路径规划的可行性.图4 轨迹设计中的盲区示意3. 4 回到基座的设计在完成清洁任务或检测到电池电量低时, 机器人要自动返回基座, 由于在房间的地图模型中已经记录了基座的坐标, 返回基座的任务变得比较简单. 需要注意的是, 由于电源接口在后部, 机器人不应前进着进入基座, 而应该倒退着进入, 这样才能使电源接口与电源插座良好接触, 达到充电的目的.机器人返回基座时要先到达基座上方位置, 再调整方向为Y 轴正方向(dir =0. 如果当前方向是X 轴负方向(d ir =3, 就右转一次; 否则左转dir 次, 最后退入基座.4 测试结果利用Visual Basic6. 0编程软件设计了仿真程序, 进行了系统路径规划的仿真测试, 将机器人置于如图5所示的房间中箭头所指位置, 按下启动键, 机器人便开始了自动清洁, 它首先从基座开始, 绕房间边缘行走了一周, 然后从左下角开始以 S " 型的轨迹清扫地面. 遇到障碍时, 绕障碍一周后, 绕开障碍继续清洁, 清洁完房间后, 即到达房间右上角后, 自动回到了基座, 对图示房间的覆盖率为97. 4%.因为图示房间内的部分障碍物形状比较特殊, 因此测试结果可以表明, 本路径规划的设计方案基本能够满足清洁机器人工作的需要.图5 测试房间结构5 结束语路径规划技术是智能机器人领域中的核心问题之一. 蒋新松[3]为路径规划做出了这样的定义:路径规划是自治式移动机器人的一个重要组成部分, 它的任务就是在具有障碍物的环境内, 按照一定的评价标准, 寻找一条从起始状态(包括位置和姿态到达目标状态(位置和姿态的无碰路径.采用栅格法建立环境地图模型, 能够任意改变工作环境尺寸的大小, 并能够在地图中的任意位置设置任意形状的障碍物, 为运动路径规划提供有力条件[4-6]. 机器人在建立了房间的地图模型后, 能按照地图数据实现清扫过程中的自主避障, 以期望对工作区域实现最大覆盖率和最小重复率. 参考文献:[1] 石为人, 周学益. 室内清洁机器人避障路径规划研究[J].计算机应用, 2007, 27(6 :378-379.[2] H ofnerR C, Schmidt G. P at h planning and g uidancetechniques for an autonomo us mobile cleaning ro bo t [J]. P ro ceedings of the IEEE/RSJ/G I Internatio nal Conference o n Intellig ent Ro bo ts and System, 1994,1(1 :610-617.[3] 蒋新松. 机器人导论[M ].沈阳:辽宁科学技术出版社,1994.[4] 梁喜凤. 室内地面清洁机器人路径规划[J].中国计量学院学报, 2006, 17(1 :64-68.[5] 龚建伟, 等. 轮式移动机器人航向跟踪预估控制算法[J].机器人, 2001, 22(3 :193-196, 279.[6] 李晓敏. 智能移动机器人全局路径规划及仿真[D]. 南京:南京理工大学, 2004.作者简介:马艳 (1976- , 女, 山东烟台人, 讲师, 硕士, 研究方向为控制理论和智能控制.。

一种室内清扫机器人路径规划算法

一种室内清扫机器人路径规划算法李淑霞;杨俊成【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2014(000)009【摘要】清扫机器人作为服务机器人领域中的一个新产品已成为人们家庭当中的重要一员,全覆盖路径规划问题是其重要技术之一。

提出一种新的路径规划算法,该算法对室内环境进行栅格模型建模,生成一个无向完全图G,对图 G 采用深度优先搜索和广度优先搜索,并应用拓扑排序动态更新图 G,生成最短全覆盖规划路径,最后用生成树来验证该算法的有效性和可行性。

%Cleaning robots has become an important one among the family as service robots; full coverage path planning is one of the important technologies. This paper presents a new path planning algorithm, which uses a grid model for modeling for the indoor environment, and generates an undirected complete graph G. It uses depth-first search and breadth-first search combined in figure G, while applying topological sorting constantly updated graph G to generate the full coverage of the shortest path planning. Finally, it uses the spanning tree to prove the effectiveness and feasibility of this algorithm.【总页数】3页(P170-172)【作者】李淑霞;杨俊成【作者单位】河南工业职业技术学院计算机工程系，南阳 473000;河南工业职业技术学院计算机工程系，南阳 473000【正文语种】中文【相关文献】1.室内自主清扫机器人的路径规划 [J], 禹建丽;徐亮2.一种未知环境下室内移动机器人路径规划新算法 [J], 吴登峰;梅志千;尹力伟;李向国3.一种室内自主清扫机器人的路径规划算法 [J], 王力虎;张海洪4.室内清扫机器人路径规划方法研究 [J], 李清然;齐军;;5.基于蚁群算法的清扫机器人路径规划设计 [J], 周冬冬;金诚谦;倪有亮因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

室内清洁机器人路径规划的设计

ＡｂｔａｔＴｈｉｒｉｌｅｃｉｄｔｅｐｔｌｎ－ｓｒｃ：ｓａｔｃｅｄｓｒｂｅｈａｈｐａｎｉｇｅｉｆｃｅｎｉｇｏｔｎｄｓｇｎｏｒｌａｎｒｂｏｂａｅＭＣＵ．Ｗｅｓｄｓｕｄｈｅｂｈａｏｓｏｈｏｅａｅｏｆｔｎｖｒｎ－ｔｙｔｅｖｉｒｆｔｅｃｖｒｇｈｅｅｉｏｍｅｔａｄｐｒｓｎｏｏｔｍａｓｂｙｔｉｓｍｅｈｎｎｅｅｔｒｂｐｈｅｇｒｄｔｏｄ，Ｕｓｎｇｔｉｉａｐｏｔｏｉｈｅｄｇｔｌｍａｆｈｅｒｏｍ，ｌａｎｇｒｂｏｃｅｎｉｏｔｃｎａｏｉｌｈｔｍｂｌｎｌｋｉｆｏｔｏｔｉｅａｖｄａｌｔｅｓｕｉｇｂｏｃｎｒｎｆｉｎｄ — ｐｅｄｅｔｙ，ｎｄｌａｔｍｏｔａｅｉｒｍｔｎｎｌａｃｅｎｈｅｓｒａｎｏｏｗｉｈ
ａｔａｏｓｎｅｓｒ［］Ｍｅｈｔｏｉ，０１（）７７ｃｕｔｒｄｓｎｏｓＪ．ｃａｒｎｃ２０，１：０ａｓ
— —
７２９．
３结束语
运用模糊控制方法，过实验实现了２通Ｒ柔性机械臂关节跟踪和跟踪过程中振动的主动抑制。与传统控制方法相比，方法不依赖柔性机械臂的动该
ｈｌ１８２（０：３３１８．ａ，９７，５１）１７ — ３５
［］ＨｏＣｈｏｈｎＳｕｇ— ｏｈｉＰｓｉｎｃｎｒｌｆ３ — ｅｌｉ，ｅｎＢｋＣｏ．ｏｉｏｏｔＳｔｏｏ

扫地机器人导航和路径规划技术

扫地机器人导航和路径规划技术扫地机器人是近年来迅速发展的一种家庭智能设备。

它具备自主清扫、导航和路径规划能力，能够有效地清扫地面，为人们的生活带来很大的便利。

本文将从机器人导航和路径规划的原理、技术和应用等方面进行详细介绍。

机器人导航是指扫地机器人在环境中自主定位并规划移动路径的能力。

为了实现高效的导航，扫地机器人通常会搭载各种传感器，如激光传感器、红外传感器、视觉传感器等。

这些传感器可以帮助机器人感知周围环境，获取地面地图以及避免障碍物。

首先，机器人导航通常采用地图构建算法。

在机器人启动时，它会利用传感器扫描环境，并将数据转化为地图。

这个地图可以是二维或三维的，可以表示室内空间的布局、墙壁、家具等信息。

地图构建算法会对传感器数据进行滤波、配准和特征提取等处理，最终生成完整的地图。

接下来是定位算法，它是机器人导航中的核心部分。

定位算法的目标是通过利用地图和传感器数据，准确估计机器人在环境中的位置。

现如今，最常用的定位算法是激光雷达（Lidar）SLAM （Simultaneous Localization and Mapping）算法。

该算法通过不断与地图匹配，估计机器人的位置，并实时更新地图。

此外，还有其他的定位算法，如视觉SLAM、惯性导航等。

导航算法是机器人决策路径的关键。

一旦机器人在环境中定位完成，它就需要规划一条有效的路径从起点到目的地。

导航算法根据地图和目标位置，通过搜索、优化或规划算法生成路径。

常见的导航算法有A*算法、Dijkstra算法和动态规划等。

除了机器人导航，路径规划也是扫地机器人的重要技术。

路径规划是指机器人在具体环境中选择路径以满足特定需求的过程。

在路径规划中，机器人通常需要避开障碍物、考虑绕过狭窄道路或旋转机械臂等特殊情况。

路径规划算法的目标是找到最优路径或次优路径，并确保机器人能够在给定的约束条件下顺利到达目的地。

路径规划算法可以分为全局路径规划和局部路径规划。

全局路径规划是在给定环境地图的情况下，从起点到目的地规划一条完整的路径。

扫地机器人路径规划算法研究

扫地机器人路径规划算法研究扫地机器人作为一种智能家居设备，已经越来越受到人们的关注和青睐。

它可以自主清扫地面，减轻人们的家务负担，提高生活质量。

而扫地机器人在执行清扫任务时需要遵循一定的路径规划算法，以提高清扫效率和覆盖率。

本文将就扫地机器人路径规划算法进行深入研究，探讨其原理及应用。

路径规划是指给定起点和终点，找到一条遍历所有目标点的最优路径。

针对扫地机器人的路径规划，主要涉及两个方面：全局路径规划和局部路径规划。

全局路径规划主要是在机器人启动之前完成的，它需要从起点到终点遍历所有需要清扫的区域。

其中，最基础的全局路径规划算法是图搜索算法，如深度优先搜索和广度优先搜索。

这些算法可以有效地遍历整个地图，但由于没有考虑到障碍物的存在，其生成的路径效率并不高。

因此，近年来，一些启发式搜索算法被广泛应用于扫地机器人中，例如A*算法和D*算法。

这些启发式搜索算法通过引入启发函数，可以根据目标点和障碍物的位置进行路径评估，从而生成更加高效和准确的路径。

局部路径规划是针对扫地机器人在清扫过程中遇到障碍物和未知区域的情况，需要进行避障和规避的路径规划。

常见的局部路径规划算法有基于光流的方法、边界跟踪方法和势场法等。

基于光流的方法主要是利用机器视觉中的光流技术，从图像中提取运动信息，从而进行路径规划和避障。

边界跟踪方法是根据地图中的边界信息和机器人周围的传感器数据，通过沿着边界线行走的方式进行路径规划。

而势场法是将机器人和障碍物看作点电荷，利用电荷之间的相互作用力来进行路径规划。

以上方法各有优劣，需要根据具体情况选取适合的局部路径规划算法。

当全局路径规划和局部路径规划结合起来时，就可以实现扫地机器人的整体路径规划。

在实际应用中，还需要考虑到一些其他因素，如动态环境、限制条件和实时性等。

动态环境指的是随着时间的推移，障碍物的位置和形状可能会发生变化，因此需要实时监测环境的变化并根据变化调整路径规划。

限制条件涉及到机器人自身的运动能力和工作时间等方面，需要在规划路径时考虑到这些条件。

自动打扫机器人原理

自动打扫机器人原理
自动打扫机器人是一种能够自主完成清洁工作的机器人，其工作原理基于以下几个主要方面的技术：
1. 基于图像识别的导航系统：自动打扫机器人通常搭载摄像头和图像处理软件，利用视觉技术来感知其所在环境，并构建地图。

它能够识别墙壁、障碍物以及家具等，并根据这些信息规划出清洁路径，以避免碰撞或卡住。

2. 路径规划算法：一旦地图被构建出来，机器人需要决定清洁的路径。

路径规划算法会考虑到房间的形状、大小和家具的位置等因素，并优化路径，以确保高效的清洁。

3. 障碍物避免技术：自动打扫机器人需要能够识别并避开各种障碍物，例如家具、电线等。

它可能采用避障传感器，如红外线传感器和超声波传感器，或者使用激光雷达等高级传感器，以检测障碍物并及时调整清洁路径。

4. 清洁动作和吸尘技术：机器人通常搭载各种清洁工具，如刷子和吸尘器，以进行有效的清洁。

它们能够清洁地板、地毯和其他表面，并将灰尘、污垢等吸入储存容器中。

5. 智能控制和规划系统：自动打扫机器人通常配备智能控制系统，可以通过机器学习等技术进行自主学习和优化。

它能够根据清洁时间、房间大小等因素智能规划清洁任务，并能够自动返回充电座进行充电。

综上所述，自动打扫机器人通过图像识别导航、路径规划、障碍物避免、清洁动作和吸尘技术以及智能控制系统等技术的综合应用，实现了自主完成清洁工作的功能。

一种室内环境下移动机器人的路径规划新算法

ＭｕＹａｎａＹｉＹｉｎｈｕ・ｎｘｉＴｕＸｕｙｎＳａｕｎｅｉｎｇＴｉｑａ
。ｃｏｌｏｎｏｍａｏｎｉｅｒｇＵｉｒｉｆＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｙＢｉｎ，ｅｊｇ１０８）（ｈｏｆＩｆｒｔｎＥｇｅｉ，ｎｖｓｙｏｃｅｃｎｅｈｏｇｅｉｇＢｉｎ００３Ｓｉｎｎｅｔｏｊｉ
ｇａｈｉｃｎｔｃｄｄｅｔｔｅｄａｅｅｆｒｂｔｂｕｄｃｒｌＡｔｒｔｅｇｏａｐｔｏａｈｓｂｇａｂｏｕｅｒｐｓｏｓｕｔｕｏｈｉｔｒｏｏｎｉｅｆｌｂｌａｆｅｃｕ－ｏｅｃｍｐｔｄｒｅｍｏｏｃ．ｅｈｈｌ
１引言
路径规划是移动机器人领域中的一个基本问题。是移动也
机器人实现自主导航的前提。径规划要解决的问题是是如何路
可以通过全局环境信息进行路径规划，利用反应式行为躲避而
ＡｂｔａｔＡｅｐｔｐａｎｎｌｏｉｍｏｎｏｒｓｒｃ：ｎｗａｈｌｎｉｇａｇｒｈｆｒｉｄｏｍｏｉｏｏｓｐｐｓｄｉｔｉｒｃｅＦｒｔ，ｅｒｓｇａｉｔｂｌｒｂｔｉｒｏｅｎｈｓａｔｌ，ｉｌｔｇｏｓｏｌｓｅｏｉｓｙｈ
维普资讯
Hale Waihona Puke 一种室内环境下移动机器人的路径规划新算法
慕延华。尹怡欣。涂序彦。孙铁强－，（京科技大学信息工程学院，北北京１０８）００３（东工商学院信息与电子工程学院，台２４０）山烟６０５

路径规划技术在智能家居清扫中的应用

路径规划技术在智能家居清扫中的应用路径规划技术在智能家居清扫中的应用是现代智能家居技术中的一个重要组成部分。

随着科技的不断进步，智能家居系统逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分，而智能清扫机器人作为智能家居系统中的一员，其路径规划技术的发展和应用显得尤为重要。

本文将探讨路径规划技术在智能家居清扫中的应用，分析其重要性、挑战以及实现途径。

一、路径规划技术概述路径规划技术是指在给定的环境下，为移动机器人规划出一条从起点到终点的最优路径。

在智能家居清扫领域，路径规划技术的应用主要体现在智能清扫机器人上，它能够使机器人在家庭环境中高效、智能地完成清扫任务。

智能清扫机器人通过路径规划技术，可以自主地避开障碍物，规划出最优的清扫路线，从而提高清扫效率和覆盖率。

1.1 路径规划技术的核心特性路径规划技术的核心特性主要包括以下几个方面：高效性、智能性、适应性。

高效性是指路径规划技术能够使机器人以最短的时间完成清扫任务；智能性是指机器人能够自主识别环境变化，动态调整清扫路线；适应性是指机器人能够适应不同家庭环境的清扫需求。

1.2 路径规划技术的应用场景路径规划技术在智能家居清扫中的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 家庭环境清扫：智能清扫机器人可以在家庭环境中自动规划清扫路线，完成地面的清洁工作。

- 定时清扫：用户可以设置定时任务，机器人在指定时间自动开始清扫，无需人工干预。

- 区域清扫：用户可以指定特定区域进行清扫，机器人会根据指令规划出最优的清扫路径。

- 多层清扫：对于多层住宅，机器人可以记忆每层的清扫路线，实现多层清扫。

二、路径规划技术的实现路径规划技术的实现是智能家居清扫机器人智能性的关键。

它涉及到环境感知、路径规划算法、执行控制等多个环节。

2.1 环境感知技术环境感知技术是路径规划技术的基础，它包括激光雷达、摄像头、红外传感器等多种传感器技术。

通过这些传感器，机器人可以实时获取家庭环境的信息，包括障碍物的位置、房间的布局等。

室内清洁机器人路径规划的设计.

的标准偏差与最大峰谷值减少达到50%以上, 跟踪精度有了大幅提高.表3 抑振前后柔性臂跟踪误差值统计项目末端无负载末端带55g 负载标准偏差最大峰谷值标准偏差最大峰谷值抑振前关节误差0. 12110. 8230. 20011. 254抑振后关节误差0. 07230. 2910. 08440. 574减少百分比40. 28%64. 64%57. 82%54. 23%3 结束语运用模糊控制方法, 通过实验实现了2R 柔性机械臂关节跟踪和跟踪过程中振动的主动抑制. 与传统控制方法相比, 该方法不依赖柔性机械臂的动力学模型, 算法简单, 实时性好. 对于非线性、复杂对象的控制具有响应快、有效性好等优点. 实验数据表明, 在整个实验过程中模糊控制能够较大幅度地减小振动, 达到较好的抑振效果; 同时跟踪精度提高, 跟踪效果有了大幅度提高. 参考文献:[1] Book W J, M aizza -Nett o O , Whitney D E. F eedbackco nt ro l of tw o beams, tw o jo ints sy stem w ith distr ibu -ted flexibilit y, ASM E [J]. D yn. Sys. M eas. and Cont, 1975, 97(4 :424-431.[2] Craw ley E F , De Luis J. U se o f piezoelectr ic actuator sas element s of intelligent str uctures [J ].A IA A Jour -nal, 1987, 25(10 :1373-1385.[3] H o -Cheol Shin, Seung -Bok Cho i. P osition co ntr ol of atw o -link flex ible manipulato r featuring piezoelectr ic ac -tuator s and sensors[J]. M echatro nics, 2001, (1 :707-729.[4] Gustav o L uiz C M de Abr eu, Jo s F Ribeiro. A self -o r -g anizing fuzzy log ic contr oller for the act ive co nt rol o f flex ible structur es using piezo electr ic actuators[J].A p -plied Soft Co mputing , 2002, (1 :271-283.[5] 宋轶民, 余跃庆, 等. 柔性冗余度机器人振动主动控制[J].机械科学与技术, 2002, 21(2 :210-212.[6] 王洪福, 曲东升, 孙立宁, 祝宇虹. 两自由度柔性臂压电陶瓷抑振方案优化设计[J]. 压电与声光, 2003, 25(2 :118-121.作者简介:单业涛 (1983- , 男, 河南信阳人, 硕士研究生,研究方向为机器人学; 余跃庆 (1958- , 男, 北京人, 教授, 博士研究生导师, 研究方向为机器人学.室内清洁机器人路径规划的设计马艳, 刘华波, 徐淑华(青岛大学自动化工程学院, 山东青岛266071Path Planning Design for Cleaning RobotMA Yan, LIU Hua -bo, XU Shu -hua(Colleg e of A utomatio n Eng ineer ing, Q ingdao U niver sity, Q ingdao 266071, China摘要:阐述了一种基于M CU 的清洁机器人的路径设计, 针对室内清洁机器人的区域遍历问题, 提出基于栅格地图建立房间内的数字地图, 建立房间内的坐标系, 并在清洁的过程中有效地避开障碍物, 存储障碍物的坐标点, 建立地图模型. 通过Visual Basic6. 0软件程序的仿真可以得出本设计方案基本可以实现区域遍历和合理避障.收稿日期:2008-02-29基金项目:青岛大学青年科研基金资助项目关键词:清洁机器人; 路径规划; 数字地图中图分类号:TP24文献标识码:A文章编号:1001-2257(2008 07-0064-04Abstract:This article described the path plan -ning desig n for cleaning r obot based M CU. We study the behaviors of the cov erag e of the env iron -ment and present ro bo t maps by the grids m ethod, U sing the dig ital map of the room, cleaning robot can avoid all the stum bling block in fro nt of it inde -pendently , and clean the mo st area in r oom w ithleast repeat. The simulatio n result can pro ve this path planning for the flo or -cleaning ro bot is feas-i ble.Key words:cleaning robot; path planning; dig -ital m ap0 引言提出基于栅格地图表示室内环境, 使机器人能够按照地图数据对整个房间进行逐点清洁, 路径规划[1]方案为:建立数字地图之前, 机器人首先绕房间边沿行走一周, 确定房间大小, 建立整个房间的坐标系. 在清洁过程中机器人先从房间左下角开始按 S" 型逐行清扫, 遇到障碍时绕障碍行走一周, 并标注障碍物的位置, 绕过障碍继续行走, 直到走完整个房间. 在地图模型中, 机器人需要标记出不能行走的区域, 为每个栅格点建立地图数据. 另外, 机器人需要记录基座的位置, 以便能够自动回到基座停泊.1 清洁机器人的结构地面清洁机器人由机器人、基座和遥控器3大部分组成. 它的主体是一个2轮驱动的机器人, 采用小型直流减速电机驱动, 外表设计成圆形, 带有吸尘装置, 可以在移动的同时清洁所经过的地面, 其避障功能由安装在机器人正前方和左右侧的红外测距传感器和碰撞传感器完成. 机器人有一个固定的基座(又称作泊位器 , 它与墙壁上的电源插座相连, 机器人在充电或待命时停靠在基座上, 也可以使用红外遥控对机器人进行手动控制.该清洁机器人是一个以单片机为核心的运动控制系统. 单片机是系统的主控单元, 它以传感器检测到的信号和红外遥控器发送的信号作为系统的输入, 控制电机和风机的运转. 单片机接收到传感器检测的信号后, 经过指令处理控制电机的转动, 实现机器人的自动行走. 同时, 它也可以接收遥控器发送的信息, 根据人的指令控制电机转动. 在整个工作过程中, 单片机还要控制风机的运转, 以完成吸尘功能.在系统的功能设计上, 一方面机器人可以与用户进行交互; 另一方面, 机器人可以全自动运行. 系统软件的总体结构如图1所示.图1 软件总体结构2 地图数据存储器的设计系统选用SPCE061A 作为主控单元, 由于存储地图数据需要较大的存储空间, 因此利用SPBA01B 外扩8片W29C040, 共扩展4M B 存储器. 每片W29C040需要19条地址线, 以A 0~A 14作为其低15位, 以B 0~B 3作为其高4位. B 4~B 63条线经3-8译码器74LS138译码, 得到8位输出分别作为8片W29C040的片选信号.在数字地图的设计中, 取栅格地图的单位长度为5cm, 机器人前进或后退的单位距离也为5cm, 房间内每个栅格点的信息都存储在外扩的8片W29C040中, 各点信息分别用0, 1, 2, 3表示, 其定义为: 0" 表示该点信息未知或可以通行; 1" 表示该点及其右方不能通行; 2" 表示该点及其左方不能通行; 3" 表示该点不能通行. 系统初始化时所有点都被赋值为0.外扩的4MB 存储器的地址空间是0x 000000~0x 3FFFFF, 共22条地址线. 取高11位地址对应系统的横坐标, 低11位地址对应纵坐标. 例如, 对于坐标为(5, 8 的点, 该点的信息就存储在地址0000000010100000001000中, 即地址0x002808中. 由于11条地址线最多可以支持2048个地址, 所以横、纵坐标的范围是0~2047, 系统的坐标单位是5cm , 则横、纵坐标都可以支持100m 的长度. 因此只要房间的最长距离和最宽距离都不超过100m, 房间内所有栅格点的地图信息就都可以被记录. 所以可以为机器人建立的最大地图模型为100m 100m , 即10000m 2的房间.3 路径规划的设计在建立数字地图的过程中, 清洁机器人需要识别每个栅格点的位置, 以便存储其地图信息, 因为清洁机器人主要清洁房间内的地面, 因此可以将房间环境地图表示为二维模型.清洁机器人的运动姿态包括当前所在的坐标以及运动方向, 可以用三维数组表示, sta[x, y , d ir ].其中x 和y 分别表示机器人当前的横坐标和纵坐标, 变量dir 代表机器人的运动方向, 它取值为0, 1, 2, 3, 分别表示机器人转向Y 轴正方向、X 轴正方向、Y 轴负方向和X 轴负方向, 机器人每次左转, dir 减1, 当d ir =0时, 减1之后等于-1, 此时应重新赋值为3; 机器人每次右转, dir 加1, 当d ir =3时, 加1之后等于4, 此时应重新赋值为0.系统中地图模型的建立包括3个步骤:清洁机器人绕房间边沿行走一周, 确定房间大小并建立房间内的坐标系; 绕房间或任何障碍物行走一周并标记障碍物位置;返回基座. 3. 1 建立房间的坐标系首先把清洁机器人的基座位置定义为临时坐标原点, 在建立房间的地图模型之前, 首先绕房间边沿行走一周, 确定房间大小并据此建立正确的坐标系. 定义变量X max ,X min , Y max ,Y min 分别记录房间X 轴的最大、最小值和Y 轴的最大、最小值. 在机器人第1次绕房间一周时, 这4个变量不断更新, 最终记录房间的正确信息.当机器人第1次从基座出发时, 由于还没有确定房间的大小和坐标原点的位置, 因此在系统初始化时把基座赋值为原点, 同时将变量X max , X min , Y max ,Y min 初始化为0. 在第1次绕房间一周的过程中, 当机器人当前位置的横坐标x 大于X max 时, 更新X max , 令X max =x ; 而机器人当前位置的横坐标x 小于X min 时, 更新X min , 令X min =x. 同样当机器人当前位置的纵坐标y 大于Y max 或小于Y min 时, 也对它们进行更新.机器人从基座开始, 按顺时针沿房间边缘行走, 行走策略为:从基座位置先判断左侧是否可通行, 若可以则左转并前进; 否则判断前方可否通行, 若可以则前进; 若左侧和前方均不能通行, 则右转前进, 当再次回到基座时, 机器人已绕房间最外侧运动了一周. 在机器人前进过程中, 不断更新数组(X min , Y min 和(Xmax,Y max . 在沿房间最外侧行走一周之后, 计算房间的长度和宽度, 存储在变量X len 和Y len 中, 将以基座为原点的临时坐标系校正为正确的坐标系.3. 2 避障路径规划的设计通过对房间物体的观察, 可以看出大部分的房间物体都是方形的, 或者类似方形. 系统假设房间内的障碍物都是方形结构或者方形的组合, 机器人按S 型的轨迹从原点开始清扫地面, 当遇到障碍物时沿障碍物行走一周, 然后刷新地图模型, 标记出最新的障碍物区域.当机器人在房间内遇到障碍物时, 先记录该点的坐标, 然后每行走一步都执行一次判断:判断左侧是否可通行, 若可以就左转并前进; 否则判断前方是否可通行, 若可以则前进; 若左侧和前方都不能通行, 则右转. 当左转4次或者右转4次, 回到记录的坐标点时, 机器人已经围绕障碍行走了一周.当机器人判断左侧不能通行时, 需要根据当前运动方向标记障碍. 沿Y 轴正方向运动时, 将点(x -1,y 标记为 2", 表示该点及其左侧是障碍; 沿Y 轴负方向运动时, 将点(x+1,y 标记为 1" , 表示该点及其右侧是障碍, 障碍物标注如图2所示.图2 障碍标记示意当机器人清扫完整个房间后, 刷新地图信息. 从左下角的(x , y =(0, 0 点到右上角的(x , y =(Xlen,Y len 点以 S" 型逐行刷新地图, 标记出障碍物的坐标位置. 房间内的障碍物的摆放主要有3种方式, 对A 类障碍物将房间最左边与首个标记为 2" 的点之间的所有点标记为障碍; 对C 类障碍物将最后一个标记为 1" 的点与房间最右边之间的所有点标记为障碍; 对B 类障碍物将每对标记为1" 的点与标记为 2" 的点之间的所有点标记为障碍, 被标记为障碍的点用 3" 来标识.3. 3 路径规划的方法清洁机器人的路径规划是根据所感知到的工作环境信息, 按照某种优化指标, 从起始点到目标点规划出一条与环境障碍无碰撞的路径, 并实现封闭区域内机器人行走路径对工作区域的最大覆盖率和最小重复率[2]. 本系统基于静态结构化环境模型, 在障碍物的信息预先确定后, 采用 S" 型的路径规划的算法, 如图3所示.由于在系统的路径设计上, 清洁机器人先按照Y 坐标轴的方向行走, 再转向X 轴方向. 因此当房间中存在某些特殊形状的障碍物时, 由于机器人轨图3 S" 型路径规划示意迹设计的特点会存在某些不可到达的位置, 使这些位置成为清扫过程中的盲区, 如图4所示. 但是通过观察房间内的障碍物可以看出, 这类特殊形状的障碍物较少, 因此并不影响路径规划的可行性.图4 轨迹设计中的盲区示意3. 4 回到基座的设计在完成清洁任务或检测到电池电量低时, 机器人要自动返回基座, 由于在房间的地图模型中已经记录了基座的坐标, 返回基座的任务变得比较简单. 需要注意的是, 由于电源接口在后部, 机器人不应前进着进入基座, 而应该倒退着进入, 这样才能使电源接口与电源插座良好接触, 达到充电的目的.机器人返回基座时要先到达基座上方位置, 再调整方向为Y 轴正方向(dir =0. 如果当前方向是X 轴负方向(d ir =3, 就右转一次; 否则左转dir 次, 最后退入基座.4 测试结果利用Visual Basic6. 0编程软件设计了仿真程序, 进行了系统路径规划的仿真测试, 将机器人置于如图5所示的房间中箭头所指位置, 按下启动键, 机器人便开始了自动清洁, 它首先从基座开始, 绕房间边缘行走了一周, 然后从左下角开始以 S " 型的轨迹清扫地面. 遇到障碍时, 绕障碍一周后, 绕开障碍继续清洁, 清洁完房间后, 即到达房间右上角后, 自动回到了基座, 对图示房间的覆盖率为97. 4%.因为图示房间内的部分障碍物形状比较特殊, 因此测试结果可以表明, 本路径规划的设计方案基本能够满足清洁机器人工作的需要.图5 测试房间结构5 结束语路径规划技术是智能机器人领域中的核心问题之一. 蒋新松[3]为路径规划做出了这样的定义:路径规划是自治式移动机器人的一个重要组成部分, 它的任务就是在具有障碍物的环境内, 按照一定的评价标准, 寻找一条从起始状态(包括位置和姿态到达目标状态(位置和姿态的无碰路径.采用栅格法建立环境地图模型, 能够任意改变工作环境尺寸的大小, 并能够在地图中的任意位置设置任意形状的障碍物, 为运动路径规划提供有力条件[4-6]. 机器人在建立了房间的地图模型后, 能按照地图数据实现清扫过程中的自主避障, 以期望对工作区域实现最大覆盖率和最小重复率. 参考文献:[1] 石为人, 周学益. 室内清洁机器人避障路径规划研究[J].计算机应用, 2007, 27(6 :378-379.[2] H ofnerR C, Schmidt G. P at h planning and g uidancetechniques for an autonomo us mobile cleaning ro bo t [J]. P ro ceedings of the IEEE/RSJ/G I Internatio nal Conference o n Intellig ent Ro bo ts and System, 1994,1(1 :610-617.[3] 蒋新松. 机器人导论[M ].沈阳:辽宁科学技术出版社,1994.[4] 梁喜凤. 室内地面清洁机器人路径规划[J].中国计量学院学报, 2006, 17(1 :64-68.[5] 龚建伟, 等. 轮式移动机器人航向跟踪预估控制算法[J].机器人, 2001, 22(3 :193-196, 279.[6] 李晓敏. 智能移动机器人全局路径规划及仿真[D]. 南京:南京理工大学, 2004.作者简介:马艳 (1976- , 女, 山东烟台人, 讲师, 硕士, 研究方向为控制理论和智能控制.。

智能清洁机器人中的路径规划算法选择研究

智能清洁机器人中的路径规划算法选择研究智能清洁机器人是一种能够自主清洁房间、保持环境清洁的创新科技产品。

机器人通过感知周围环境，利用内置的路径规划算法选择最优路径，从而高效地完成清洁任务。

本文将就智能清洁机器人中的路径规划算法选择进行研究和分析。

一、智能清洁机器人中的路径规划算法简介路径规划算法是智能清洁机器人完成清洁任务的关键。

目前常用的路径规划算法包括最短路径算法、遗传算法、Q学习算法和A*算法等。

1. 最短路径算法：最短路径算法是一种找出两点之间最短路径的方法。

其中，最著名的算法是迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。

最短路径算法适用于在环境变化较少的情况下进行路径规划，但在复杂环境下计算复杂度较高。

2. 遗传算法：遗传算法是基于生物进化原理的一种优化算法。

它通过模拟基因进化的过程，通过选择、交叉和变异等操作来寻找问题的最优解。

遗传算法适用于复杂环境下的路径规划问题，但需要消耗大量的计算资源。

3. Q学习算法：Q学习算法是一种基于强化学习的路径规划算法。

机器人通过与环境的交互来学习到一套最佳策略，以实现最优路径的选择。

Q学习算法具有较强的实时性和适应性，但需要较长的学习时间。

4. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，它综合考虑了最短路径和估计剩余路径的代价，以选择最优路径。

A*算法在计算效率和路径优化方面具有优势，因此广泛应用于路径规划领域。

二、智能清洁机器人中路径规划算法的选择研究在智能清洁机器人中，路径规划算法的选择直接影响机器人的清洁效率和性能。

下面将从环境复杂度、实时性要求和计算资源等方面进行研究。

1. 环境复杂度：智能清洁机器人通常用于清洁居室环境，环境的复杂程度不同会对路径规划算法的选择产生影响。

在简单的环境下，最短路径算法能够快速求得最优解，适用性较强。

而在复杂环境下，A*算法和遗传算法等启发式搜索算法能够更好地应对，找到更优的路径。

2. 实时性要求：智能清洁机器人通常需要实时地感知环境并进行路径规划。

室内地面清洁机器人路径规划PPT课件

❖ 无障碍路径规划
❖ 地面清洁机器人从停放位置(通常为墙角)开始工作,采用沿边走路径算法,按照内螺旋式“回”字型路径进行清扫, 对所走过的路径及时进行标记并自动确定前进方向,直至全部清扫完毕自动返回.
路径规划与仿真
❖ 避障路径规划 ❖ 避障路径规划任务分解为定位和避障.避行为是指
机器人检测到在其移动方向上有障碍存在时而采取的避开障碍物移动的行为.
结论
❖ 对清洁机器人避障路径规划仿真结果表明,机器人能够避开障碍物和边界,沿一条无碰撞路径,实现避障清洁,覆盖率98·96%,重复率为1·46%.
❖ 该避障路径规划方法简单可行,清洁效率高,覆盖率大,但对于可移动障碍物情况,仍需采取一些优化算法,实现最大的覆盖率和最小重复率.
参考文献
❖ [1] GARCIAobile-robot navigation with complete coverage of unstructured environments[J]. Robotics and Autonomous Systems, 2004, 46(4): 195-204.
路径规划与仿真
❖ 路径规划方法
❖ 清洁机器人的路径规划方法可以分为两类:无环境模型的路径规划方法和基于环境模型的规划方法.
❖ 本文基于静态结构化环境模型,在障碍物信息(位置和形状 )预先给定的情况下,采用沿边走的路径规划算法,即让机器人沿着墙边或障碍物的边界移动,进行内螺旋式“回” 字型路径规划,如图2所示.
引言
❖ 国外从20世纪80年代开始已经开始对清洁机器人及其路径规划与导航等方面技术进行研究。美国“irobot”公司, 日本松下,日立,Dyson等公司先后进行研发并生产了一些概念样机和产品.

弓形清扫路线生成算法-概述说明以及解释

弓形清扫路线生成算法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在撰写弓形清扫路线生成算法的长文之前，我们首先需要对该算法进行一个概述。

弓形清扫路线生成算法是一种用于规划和优化室内自动清扫机器人工作路线的方法。

清扫机器人越来越被广泛应用于日常生活中，因其高效、节省时间和人力，并且能够提供高质量的清洁效果。

然而，清扫机器人在工作过程中，如果没有一个合理的路线规划，会导致重复清扫或遗漏区域的问题，从而降低了清扫效率。

因此，弓形清扫路线生成算法的出现，为解决这一问题提供了有效的解决方法。

弓形清扫路线生成算法是一种基于图论和搜索算法的方法。

它通过将清扫区域划分为一系列小区域，并利用图的遍历算法来确定清扫路径。

该算法的核心思想是通过选择最短路径来实现高效的清扫。

同时，为了保证清扫机器人的工作平衡性和稳定性，算法还考虑了机器人的移动能力和清扫机构的特点。

在弓形清扫路线生成算法中，主要有两个关键要点需要考虑。

首先，算法需要确定清扫区域的划分方法，即如何将整个区域划分为多个小区域，以保证清扫机器人能够对整个区域进行完整清洁。

其次，算法需要确定路径规划的策略，即如何选择最短路径以完成清扫任务。

本篇长文将围绕以上两个要点展开探讨，并以图解和实例分析的方式来说明弓形清扫路线生成算法的原理和应用。

同时，我们还将讨论该算法的优势和局限性，并提出一些可能的改进方向。

通过本文的阅读，读者将能够全面了解弓形清扫路线生成算法的基本原理和具体应用，以及其在提高清扫效率和减少机器人工作时间方面的潜力。

希望本文能够为相关领域的研究者和从业人员提供一些有价值的参考和启示。

文章结构部分的内容可以如下编写：1.2 文章结构本文分为引言、正文和结论三个部分。

引言部分主要概述了弓形清扫路线生成算法的背景和重要性，以及文章的目的。

正文部分主要介绍了弓形清扫路线生成算法的要点。

其中，2.1节详细讨论了算法的第一个要点，包括算法的原理、关键步骤和实现方式。

改进的清洁机器人全覆盖路径规划算法

ＰｏｗｅｒＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ● 电力电子
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
基于故障树分析法的电喷轿车喷油器电路故障诊断
文／陈成春
技术的故障诊断的难度大大提高，严重地影响
硬件故障、软件故障、环境因素、人为因素等。
现在的电喷轿车喷油器控制基本上采用了电脑自动控制方式，喷油器故障在汽车维修生产过程中也是经常遇到的故障现象，如何提高轿车喷油器电路的诊断效率，缩短诊断时间成为国内许多诊断专家的研究重点。本文以电喷轿车喷油器不工作电路故障为例，利用故障树分析法（ＦＴＡ法），并尝试在故障树理论分析基础上，进行条件规则判断，设计故障树，并绘制诊断流程图，实现诊断效率和维修效率的提高，增加经济效益和社会效益，给维修企业的生产技术员提供借鉴
该和清扫区域的障碍物所在位置和机器人初始位置有一定关系，综合来说，最优区域随机选择算法具有平均清扫重复度最低的优势，而对于个别特别区域，可能采用其他两种固定优先方向的准则会更好。
５结论
本文主要研究清洁机器人在己获取环境地图的情况下如何规划其全覆盖的清扫路径问题。首先将环境地图栅格化表示，将障碍物区域标记为１００，未清扫区域标记为Ｏ，为了达到在尽量短的时间内将整个房间清扫干净，也就是在尽量短时间内清洁机器人走遍房间的每个位置的目的，本文算法的终止条件设置为栅格化环境地图的每个栅格标记都不为０，从而保证了清扫覆盖率为１００％，然后统计重复覆盖率，以评价算法的好坏。顺时针优先和逆时针优先这两种准则针对具体障碍物所在不同区域，清扫效率会有不同，如何根据区域特征采用不同准则或联合应用不同准则还需要进一步研究。

机器人导航中的路径规划算法分析

机器人导航中的路径规划算法分析随着科技的不断发展，机器人导航的应用领域越来越广泛。

路径规划算法作为机器人导航技术的核心，对于机器人安全、高效地完成导航任务起着关键作用。

本文将针对机器人导航中的路径规划算法进行分析，并探讨其应用和优化方法。

一、路径规划算法的基本原理1.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是一种常用的最短路径算法，基于图论中的贪心思想。

该算法通过计算节点之间的距离来确定最短路径。

在机器人导航中，可以将地图表示成一个图，节点代表位置，边代表路径。

Dijkstra算法可以用于寻找机器人从起点到终点的最短路径。

1.2 A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，相较于Dijkstra算法更加高效。

A*算法在计算节点之间的距离时，除了考虑实际距离，还引入了启发函数来估计节点到目标节点之间的距离。

启发函数的选择对A*算法的性能起着决定性作用。

在机器人导航中，A*算法常用于搜索最短路径，同时兼顾路径的平滑和安全。

1.3 RRT算法RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种基于随机采样的无模型路径搜索算法。

RRT算法通过随机采样构建搜索树，逐步扩展空间，直到找到起点到终点的路径。

RRT算法适用于复杂环境中的路径规划，可以有效应对动态障碍物。

在机器人导航中，RRT算法常用于自主避障和路径规划。

二、路径规划算法的应用2.1 自主驾驶汽车自主驾驶汽车是机器人导航领域的重要应用之一。

路径规划算法可以帮助自动驾驶汽车选择最优的行驶路径，避开交通拥堵和行车障碍物。

Dijkstra 算法和A*算法常用于自动驾驶汽车的路径规划，可以确保车辆安全、高效地到达目的地。

2.2 无人机导航无人机导航是另一个典型的机器人导航应用场景。

无人机在任务执行过程中需要规划合理的路径，避开建筑物、电线杆等障碍物，并考虑风力、飞行速度等因素。

A*算法和RRT算法常被用于无人机导航的路径规划，可以确保无人机的安全飞行和任务的顺利完成。