基于可视图的移动机器人路径规划
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
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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
移动机器人全局路径规划算法综述
移动机器人全局路径规划算法综述随着科技的快速发展，移动机器人在许多领域的应用越来越广泛，如无人驾驶、物流配送、灾难救援等。
全局路径规划是移动机器人导航的重要环节，旨在为机器人提供从起始点到目标点的最优路径。
本文将对移动机器人全局路径规划算法进行综述。
基于图的路径规划算法是一种广泛使用的全局路径规划方法。
在此类算法中，环境模型被表示为图，其中节点代表环境中的关键点，边代表节点之间的连接关系。
常见的基于图的路径规划算法有 A*算法、Dijkstra算法和 Bellman-Ford算法等。
A*算法是一种经典的基于图的路径规划算法，它通过为每个节点分配一个估计代价，并选择总代价最小的节点进行扩展，最终找到从起始点到目标点的最优路径。
Dijkstra算法也是基于图的路径规划算法中常用的一种，它通过不断扩展起始节点，并在扩展过程中更新节点代价，最终找到从起始点到所有节点的最短路径。
Bellman-Ford算法则适用于具有多个节点的图，它通过循环迭代更新节点的代价，找到从起始点到所有节点的最短路径。
基于模型的路径规划算法使用机器学习等技术对环境进行建模，并根据模型生成全局路径。
此类算法通常需要大量的数据来训练模型，并要求环境模型能够准确地反映实际环境。
常见的基于模型的路径规划算法有神经网络、支持向量机(SVM)、模糊逻辑等。
神经网络是一种常用的基于模型的路径规划算法，它通过训练神经网络来学习环境的特征和规律，并生成最优路径。
支持向量机(SVM)则通过将环境特征映射到高维空间，并找到最优的超平面来分割环境，从而生成最优路径。
模糊逻辑则将环境信息表示为模糊变量，并使用模糊规则进行路径规划。
混合路径规划算法综合了基于图的路径规划算法和基于模型的路径规划算法的优点。
此类算法通常使用基于图的路径规划算法来生成局部最优路径，再使用基于模型的路径规划算法来调整和优化全局路径。
常见的混合路径规划算法有遗传算法、粒子群优化算法等。
基于计算机视觉的移动机器人导航与路径规划
基于计算机视觉的移动机器人导航与路径规划概述：随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，基于计算机视觉的移动机器人导航与路径规划成为了研究的热点之一。
通过计算机视觉技术，移动机器人可以获取环境中的信息并进行感知和理解，进而实现自主导航与路径规划。
本文将探讨基于计算机视觉的移动机器人导航与路径规划的原理、方法以及应用。
一、基本原理1. 计算机视觉技术计算机视觉技术是指利用图像处理、模式识别和机器学习方法，使机器能够通过摄像头或其他视觉传感器获取图像信息，并对其进行处理与分析。
计算机视觉技术包括图像采集、预处理、特征提取、目标检测与识别等基本步骤。
2. 移动机器人导航和路径规划移动机器人导航与路径规划是指使机器人能够在未知环境中自主行动的过程。
导航涉及到机器人在环境中的定位和姿态控制；而路径规划则是通过算法来确定机器人在环境中的最优路径，使其能够到达目标位置。
二、基于计算机视觉的导航与定位1. 视觉定位通过计算机视觉技术，移动机器人可以通过对环境中的特征进行识别和匹配，实现自身的定位。
一种常用的方法是通过特征点的检测与匹配来估计机器人的位置和姿态，如SIFT、SURF等方法。
同时，还可以利用摄像头和激光雷达等传感器获取环境的地图信息，并与视觉特征进行融合来提高定位的准确性。
2. 视觉SLAM视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是指通过计算机视觉技术，实现机器人在未知环境中的自主定位与地图构建。
视觉SLAM结合了视觉特征的感知与提取，同时估计机器人的位置和构建环境地图。
常用的方法有EKF-SLAM、ORB-SLAM等。
三、基于计算机视觉的路径规划1. 障碍物检测与避障通过计算机视觉技术，移动机器人可以实时感知环境中的障碍物，并利用障碍物检测与跟踪算法来判断障碍物的位置与形状。
在路径规划过程中，系统会将这些信息考虑进去，以确定安全、合理的路径，避免与障碍物发生碰撞。
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
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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
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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
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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
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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
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。
移动机器人路径规划算法研究综述
移动机器人路径规划算法研究综述移动机器人路径规划算法是目前人工智能领域的研究热点之一，它是从机器人能够自主决策和执行任务的角度出发，解决机器人在不同环境下能够高效运行的问题。
移动机器人路径规划算法可以分为离线规划和在线规划两种方式，离线规划是指机器人预先在地图中规划好可行路径，而在线规划是指机器人在实时环境中动态更新路径，根据实时环境作出相应的决策。
1.基于图论的路径规划算法该算法将环境抽象成一张图，机器人在图中找到一条最短路径即可。
图中的节点代表机器人的位置，边代表该位置到其他位置的连通关系。
该算法比较容易实现，但是在处理复杂环境时存在计算困难问题。
该算法将环境表示成一个网格，每个网格包含相应的代价值，机器人通过在网格上移动来寻找最优路径。
网格上的代价值可以考虑各种因素，比如距离、风险等等。
这种算法能够适应复杂环境，但是可能需要处理大量的计算。
该算法是利用启发性函数来评估机器人沿某条路径移动的优劣程度，找到最优路径。
启发性函数可以根据实际情况设置，比如机器人到目标地点的距离、代价等等。
这种算法计算快速，可以在复杂环境中找到最佳路径。
该算法是将机器人前进路径视为一串基因，通过交叉、变异和选择等操作，寻找最优路径。
遗传算法不需要预先建立地图或者代价网格，能够处理复杂非线性问题，但是效率较低，需要大量的计算。
总体来说，移动机器人路径规划算法的研究能够提高机器人执行任务的效率和准确性。
但是在实际应用中需要考虑到机器人的可行性、安全性等问题。
因此，未来研究应该在算法的实时性、抗干扰性、机器人智能性等方面进一步深入。
移动机器人的路径规划方法
详细描述
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过 模拟进化的过程来寻找最优解。在移动机器人的路径 规划中，遗传算法可以用于在给定起点和终点之间寻 找最优路径，它通过模拟进化的过程不断优化路径， 以获得最优的路径。
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实时路径规划方法
基于预测的路径规划
预测模型
这种方法依赖于对环境的预测模 型，通过预测模型来预测未来环 境状态，从而规划出一条安全的
路径规划的分类
基于全局信息的路径规划
利用全局环境信息，建立环境模型，并根据模型进行路径规ຫໍສະໝຸດ 划。基于局部信息的路径规划
仅利用移动机器人的局部感知信息进行路径规划，不需要建 立环境模型。
路径规划的基本问题
安全性
路径规划必须保证机器人在运 动过程中不会遇到障碍物或危
险。
高效性
路径规划需要寻找一条最短或 最优的路径，以减少机器人的 运动时间和能量消耗。
能量限制
许多移动机器人都有能量限制，需要 在路径规划中考虑能源消耗。
安全性和鲁棒性
在复杂和危险的环境中，路径规划需 要确保机器人的安全和鲁棒性。
未来发展趋势
深度学习与强化学习
多机器人协同
随着深度学习和强化学习技术的发展，未 来移动机器人的路径规划方法将更加智能 化和自适应。
未来移动机器人将越来越倾向于多机器人 协同工作，路径规划方法需要发展出能够 处理多机器人协同的算法。
导移动机器人进行路径调整。
局部优化
通过不断反馈和局部优化，使得 移动机器人能够根据实时环境信
息做出最优的路径选择。
环境适应性
能够适应环境的变化，并做出实 时的响应。
基于学习的路径规划
强化学习
基于学习的路径规划方法 利用强化学习算法，让移 动机器人能够在环境中自 我学习和优化。
移动机器人路径规划方法
１ ． ３ 栅 格 解 耦 法
神经网络法等。
分 成不 同 的 网格空 间 ，找 到机 器人 可达 的 网格 （ 节 点 ）以 及 网格 间联 系（ 边 ） ， 构 成满 足一 定拓 扑结 构 的 图 。 】 ， 因此 ， Ａ 算法 ” 、Ｄ ｉ ｊ ｋ ｓ ｌ ｒ ａ 算法 、宽度 优先 、深度 优 先搜 索算 法
Ｉ ． １ 可 视 图 法
栅 格解 耦 法 是 目前 应 用 最 广 泛 的路 径 规 划 方 法 。该 方法 将环 境 空间解 耦 成一 系列相 互连 接但 不重 叠 的 网格 单 元， 从而 得到 一个 连通 图 ， 每个栅 格都 被赋 予一 个 累积值 ， 用来 描述 该栅 格 中存在 障碍 物 的可信 度 ，累积 值越 高则 存
０引 言 近 年来 ，勘察 、 目标获取 、搜 索与援 救 、监督 、环 境 监 测等 方 面广泛 的应 用需 求使 移动机 器人 技术 得 到快速 发 展 。其 ｒ ｆ ｜ ，导航技 术 是移 动机器 人研 究 的核心 技术 之一 ， 而 路径 规划 是导航 的基 本环 节 。
索时间长。可视图法最初 由斯坦福大学的 Ｎ ｉ ｌ ｓ ｓ ｏ ｎ提ｍ，
Ｖ ｏ ｒ ｏ ｎ ｏ ｉ 图 法 的 时 间复 杂 度 为 Ｏ （ Ｎ ｌ ｏ ｇ Ｎ ） ，能 够 保 证 机
器人以最大的安全度 到达 目标 ，但却导致机器人到 目标
位置 的路 径增 长 ，从 而不是 最优 的路 径 。这是 一个 二维 算
移动机器人的路径规划与避障算法优化
移动机器人的路径规划与避障算法优化近年来，移动机器人的应用越来越广泛，无论是在工业领域还是日常生活中，都发挥着重要的作用。
然而，在实际应用过程中，移动机器人的路径规划与避障算法面临着许多挑战和优化的空间。
本文将探讨移动机器人的路径规划与避障算法的现状、问题及优化方向。
1. 路径规划算法现状路径规划是移动机器人实现自主导航的基础，它依赖于环境地图和机器人的位置信息。
目前常用的路径规划算法包括Dijkstra算法、A*算法和RRT （Rapidly-exploring Random Tree）算法。
Dijkstra算法是一种基于图的搜索算法，它通过计算起点到各点的最短路径来实现路径规划。
然而，Dijkstra算法的时间复杂度较高，对于复杂的环境和大规模的地图，其计算时间将变得很长。
A*算法是一种启发式搜索算法，它通过估计从当前位置到目标位置的距离来选择下一步的移动方向。
A*算法相比于Dijkstra算法，在减少搜索节点的同时，能够更快速地找到最优路径。
但是，A*算法在面对动态环境和变形障碍物时效果较差。
RRT算法是一种随机采样搜索算法，它通过随机生成节点，使用最小距离规则和随机扩展规则生成一棵树。
RRT算法能够有效处理动态环境和多障碍物情况下的路径规划问题，并且具有较好的实时性。
2. 避障算法现状移动机器人在执行任务的过程中需要在复杂的环境中进行避障，常见的避障算法包括传统模型算法、感知算法和强化学习算法。
传统模型算法通过建模环境和机器人，使用避障规则进行路径规划和决策。
这类算法的优点是简单易懂，但是缺乏自适应性和智能化。
感知算法使用传感器获取周围环境的信息，并根据信息进行决策。
例如，激光传感器可以检测障碍物的距离和形状，帮助机器人避障。
感知算法的缺点是需要较高精确度的传感器，并且容易受到环境变化和噪声干扰。
强化学习算法是一种通过试错学习的方法，机器人通过与环境的交互来学习最优策略。
例如，深度强化学习算法可以通过训练来学习机器人在不同环境下的最优避障策略。
基于图像处理的移动机器人路径规划技术研究
基于图像处理的移动机器人路径规划技术研究移动机器人是一种能够在人类活动范围内自主行动的机器人，而路径规划技术则是指在某个环境中，找出从一个点到另一个点的一条最优路径。
随着机器人技术的不断发展，越来越多的移动机器人应用到不同领域。
而基于图像处理的移动机器人路径规划技术，则是一种对其它技术有较强补充作用的技术。
本文将从基本概念、技术原理、开发前景以及未来研究方向等方面对基于图像处理的移动机器人路径规划技术进行探讨。
一、基本概念基于图像处理的移动机器人路径规划技术是指利用计算机对机器人所采集的图像进行处理，获取环境中的相关信息，并使用此信息对机器人进行路径规划，使其抵达目的地。
这种技术借助了计算机视觉等技术，不仅能规划出合理的路径，还能够快速地识别环境中的障碍物，避免机器人发生碰撞等不良后果。
二、技术原理基于图像处理的移动机器人路径规划技术主要包括以下几个步骤：1.获取环境信息。
机器人在移动过程中，采集到的图像是关键数据。
通过对图像信息的处理，可以获取机器人所处环境的相关信息，如道路、障碍物等。
2.构建环境模型。
在取得图像后，需要将图像信息进行转换和处理，构建出模拟环境的模型。
这个过程需要使用图像识别、滤波、变换等技术来提取特征和减少误差，并反映到环境模型中。
3.分析规划路径。
基于构建好的环境模型，经过路径规划算法的处理，求解机器人从起点到终点的最短路径以及避免机器人在行进过程中碰撞到障碍物的路径。
4.实现机器人行动。
确定了路径后，机器人便能根据路径来实现自主行动，完成任务。
三、开发前景图像处理技术不断地发展，其在移动机器人领域的应用也越来越广泛。
特别是在自动驾驶汽车、无人机、安防监控等领域，基于图像处理的移动机器人路径规划技术具有广阔的应用前景。
1. 自动驾驶汽车。
自动驾驶汽车在路面行驶需要能够识别信号灯、交通标志，便于规划安全的行驶路径。
而基于图像处理的移动机器人路径规划技术，可以为自动驾驶汽车提供实时、准确的环境信息，并辅助设计出最优的行车路径。
基于图像处理的移动机器人路径规划优化
基于图像处理的移动机器人路径规划优化随着机器人技术的不断发展，移动机器人已经成为了智能物流、智慧城市、智能制造等领域的重要设备。
然而，移动机器人的路径规划一直以来都是一个难题。
如何让机器人在复杂的环境中自主地规划出一条安全有效的路径，一直是机器人学领域最为热门的研究方向之一。
在这个领域，基于图像处理的移动机器人路径规划优化技术被广泛应用，并且取得了不俗的成果。
一、图像处理在移动机器人路径规划中的应用在传统的移动机器人路径规划技术中，机器人需要事先获得地图信息，然后基于地图信息进行路径规划。
但是，在现实中，地图往往是不完整的、不准确的甚至不可用的。
此外，传统的路径规划算法一般都是基于静态的地图信息，难以针对动态的环境进行适应性规划。
为了解决这些问题，研究人员开始探索基于图像处理的路径规划技术。
与传统的方法相比，它的优点是可以在机器人运动时进行实时的环境感知和路径规划，同时具有更好的适应性和鲁棒性。
基于图像处理的路径规划技术主要分为两个方面：一是利用摄像头获取环境信息，二是通过图像处理算法实现路径规划。
二、基于图像处理的移动机器人路径规划优化方法基于图像处理的移动机器人路径规划优化方法是指通过对图像进行处理来获得环境信息，在此基础上进行路径规划以优化机器人的运动轨迹。
1. 图像处理技术在基于图像处理的移动机器人路径规划中，需要使用到一些图像处理技术，如边缘检测、图像分割、目标检测等。
其中，目标检测是最为重要的技术之一，因为它可以帮助机器人找到当前环境中的目标，从而确定机器人的运动方向和路径。
2. 路径规划算法基于图像处理的移动机器人路径规划优化方法主要涉及以下路径规划算法：（1）遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
在路径规划中，遗传算法可以采用二进制编码表示路径，通过选择、交叉、变异等操作来得到较优的路径。
（2）离散PSO算法离散PSO算法是基于颗粒群算法的一种路径规划方法。
它通过选择合适的粒子位置和速度来优化路径，具有优秀的全局搜索能力。
移动机器人路径规划方法研究
移动机器人路径规划方法研究一、本文概述随着科技的飞速发展，移动机器人在工业、农业、医疗、军事、家庭服务等领域的应用日益广泛。
路径规划作为移动机器人实现自主导航与智能决策的关键技术，其研究对于提升机器人的运动效率、安全性和智能化水平具有重要意义。
本文旨在探讨移动机器人路径规划方法的研究现状与发展趋势，分析不同路径规划方法的优缺点，并在此基础上提出一种新型的路径规划算法，以提高移动机器人在复杂环境中的路径规划能力。
本文首先回顾了移动机器人路径规划方法的发展历程，介绍了传统路径规划方法如基于规则的方法、基于优化的方法、基于学习的方法等的基本原理和应用场景。
然后，本文重点分析了智能路径规划方法，如基于人工势场的方法、基于蚁群算法的方法、基于深度学习的方法等，并探讨了它们在处理复杂环境路径规划问题时的优势与不足。
在此基础上，本文提出了一种新型的路径规划算法，该算法结合了传统路径规划方法和智能路径规划方法的优点，通过引入启发式搜索策略和动态调整策略，提高了算法在复杂环境中的路径规划效率和鲁棒性。
本文通过仿真实验验证了所提算法的有效性，并展望了未来移动机器人路径规划方法的研究方向和应用前景。
通过本文的研究，期望能为移动机器人路径规划领域的发展提供新的思路和方法，推动移动机器人在各领域的广泛应用和深入发展。
二、移动机器人路径规划基础理论移动机器人路径规划是机器人技术中的重要研究领域，它涉及到机器人的感知、决策和控制等多个方面。
在深入研究移动机器人路径规划方法之前，有必要先对路径规划的基础理论有一个清晰的认识。
路径规划问题的本质是在满足一定约束条件下，为移动机器人寻找从起始点到目标点的最优或次优路径。
这里的约束条件通常包括机器人的运动学约束、动力学约束、环境约束等。
路径规划的目标则是使机器人能够安全、快速、稳定地到达目的地。
根据对环境信息的掌握程度，路径规划可以分为全局路径规划和局部路径规划。
全局路径规划是在已知的全局环境信息下，为机器人规划出一条从起始点到目标点的路径。
自主移动机器人路径规划方法探讨
自主移动机器人路径规划方法探讨在当今科技飞速发展的时代，自主移动机器人正逐渐成为各个领域的重要角色，从工业生产中的物料搬运到家庭服务中的清洁工作，从医疗领域的药品配送再到物流行业的货物运输，它们的身影无处不在。
而要让这些机器人能够高效、准确地完成任务，路径规划是至关重要的一环。
路径规划，简单来说，就是为自主移动机器人找到一条从起始点到目标点的最优或较优路径，同时要避开各种障碍物，并满足一定的约束条件，比如时间最短、能量消耗最少等。
为了实现这一目标，研究人员们提出了许多不同的路径规划方法，下面我们就来探讨其中的一些常见方法。
一种常见的路径规划方法是基于地图的规划。
在这种方法中，首先需要构建一个环境地图，这个地图可以是二维的，也可以是三维的，它包含了机器人工作环境中的各种信息，比如障碍物的位置、形状和大小等。
然后，机器人根据这个地图来规划自己的路径。
常见的基于地图的规划算法有 Dijkstra 算法和 A算法。
Dijkstra 算法是一种经典的图搜索算法，它可以找到从起始点到图中所有其他节点的最短路径。
在路径规划中，我们可以将环境地图看作一个图，每个节点代表一个位置，节点之间的边代表从一个位置到另一个位置的可能路径，边的权重表示路径的长度或代价。
Dijkstra 算法从起始点开始，逐步扩展到其他节点，直到找到目标点为止。
它的优点是能够找到全局最优路径，但缺点是计算量较大，尤其是在环境复杂、地图较大的情况下。
A算法则是对 Dijkstra 算法的一种改进。
它在计算路径时，不仅考虑了从起始点到当前节点的代价，还考虑了当前节点到目标点的估计代价。
通过这种方式，A算法能够更有针对性地搜索路径，从而提高搜索效率。
与 Dijkstra 算法相比，A算法在大多数情况下能够更快地找到较优路径，因此在实际应用中得到了广泛的使用。
除了基于地图的规划方法，还有基于传感器的规划方法。
这种方法不依赖于事先构建的环境地图，而是依靠机器人自身携带的传感器来感知周围环境，并实时规划路径。
基于机器视觉的移动机器人路径规划研究
基于机器视觉的移动机器人路径规划研究引言：移动机器人的路径规划是一项核心技术，它能够确保机器人在复杂环境中高效地完成任务，并避免碰撞和其他潜在的安全风险。
近年来，基于机器视觉的移动机器人路径规划研究取得了许多重要的进展。
本文将对这一领域进行综述，介绍其原理、方法和应用。
一、机器视觉在移动机器人路径规划中的作用机器视觉是指让机器通过模拟人类视觉系统进行信息输入、处理和输出的一门学科。
在移动机器人路径规划中，机器视觉起着至关重要的作用。
通过视觉传感器获取环境图像，并利用图像处理和分析技术，实现对环境的理解和感知。
基于机器视觉的路径规划可以使机器人更好地适应复杂和动态的环境，并能够在避开障碍物的同时选择最佳路径。
二、基于机器视觉的移动机器人路径规划方法1.障碍物检测与感知机器视觉通过视觉传感器捕捉环境中的图像，并提取出其中的障碍物信息。
通过计算机视觉算法，如边缘检测、颜色识别等，可以对障碍物进行准确的检测和感知。
基于这些检测结果，机器人可以根据规划算法决定如何规避或绕过这些障碍物。
2.地图构建与定位基于机器视觉的路径规划还需要对环境进行地图构建和机器人定位。
通过连续的图像采集和处理，机器人可以实时生成环境的地图，并准确地得知自身位置。
这些信息可以为路径规划提供重要依据，确保机器人按照预定的路径进行移动。
3.路径生成与优化在机器视觉的基础上，路径规划算法可以根据环境地图、机器人位置和目标位置，生成一条最佳路径。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和最小成本算法等。
此外，还可以通过优化算法对生成的路径进行修正和优化，以提高路径规划的效率和准确度。
三、基于机器视觉的移动机器人路径规划研究应用基于机器视觉的移动机器人路径规划研究已经在多个领域得到了广泛的应用。
1.自动驾驶自动驾驶车辆是基于机器视觉技术的典型应用之一。
通过摄像头等视觉传感器，车辆可以实时感知道路上的障碍物和交通标志，并根据预设的路径规划，完成车辆的自主行驶。
基于机器视觉的智能机器人路径规划与导航
基于机器视觉的智能机器人路径规划与导航随着科技的不断发展，机器视觉技术在智能机器人领域扮演着越来越重要的角色。
基于机器视觉的智能机器人路径规划与导航系统，能够通过图像识别和场景理解，实现智能机器人的高效路径规划和精确导航。
本文将介绍基于机器视觉的智能机器人路径规划与导航的原理、应用和挑战。
首先，基于机器视觉的智能机器人路径规划与导航系统利用机器视觉技术对环境进行感知和理解。
它通过摄像头或激光雷达等传感器获取环境的图像或点云数据，并利用图像处理和计算机视觉算法对这些数据进行分析和识别。
通过对场景中的障碍物、地面纹理等特征进行提取和分析，智能机器人能够建立起对环境的理解和认知。
基于机器视觉的智能机器人路径规划与导航系统的路径规划部分是其中的关键环节。
通过分析环境中的障碍物、地形和目标位置等信息，智能机器人能够确定最佳的路径来避开障碍物并实现导航。
在路径规划过程中，机器人需要考虑到环境的动态变化以及自身的运动能力，以便在规划路径时能够及时做出调整和优化。
智能机器人的导航过程需要精确的定位和实时的感知。
机器视觉技术可以通过对环境中的特征进行定位和匹配，来实现机器人的准确定位。
同时，通过对环境中的变化进行监测和识别，智能机器人能够实时更新自身的位置和状态，从而实现精确导航。
基于机器视觉的智能机器人路径规划与导航系统具有广泛的应用前景。
首先，在家庭服务机器人领域，它可以帮助家庭机器人更加高效地完成各种定位和导航任务，如清扫、送餐等。
其次，在工业领域，它可以用于自动导航的机器人系统，例如无人车、无人机等。
此外，在医疗领域，基于机器视觉的智能机器人路径规划与导航系统可以应用于手术机器人和康复机器人，提高手术和康复的精确度和效率。
然而，基于机器视觉的智能机器人路径规划与导航系统仍然面临一些挑战。
首先，对于复杂的环境和场景，机器视觉技术仍然存在一定的识别和理解误差。
这可能导致路径规划和导航的不准确性。
其次，机器视觉系统对光照、阴影等环境变化较为敏感，这可能会影响系统在不同时间和地点的表现。
基于GIS地图的移动机器人路径规划
基于GIS地图的移动机器人路径规划张丽娟;毕德学【摘要】The realization of the mobile robot path planning has certain restrictions. To deal with this problem, a novel mobile robot path planning method based on GIS (geographic information system) map was proposed. The optimal path planning was realized through improved A* algorithm. If the starting and ending points in any given map are given to a mobile robot, the path of the robot can be traced. The proposed path planning has been proved optimal and can satisfy the requirement of the practical environment. The experiments were based on VC++ and the effectiveness of this method has been proved.%针对移动机器人路径规划实现条件的限制,提出基于GIS (geographic information system)地图的移动机器人路径规划.该方法应用改进A*算法,较好地实现了移动机器人的最优路径规划.在任意给定的地图中,只要确定了机器人的起点和终点,就可以找到该机器人在实际工作环境中符合需求的路径规划轨迹.应用VC++编程进行实验,证明了该方法的有效性.【期刊名称】《天津科技大学学报》【年(卷),期】2012(027)003【总页数】4页(P68-70,78)【关键词】机器人路径规划;GIS地图;改进A*算法;估价函数【作者】张丽娟;毕德学【作者单位】天津科技大学机械工程学院,天津300222;天津科技大学机械工程学院,天津300222【正文语种】中文【中图分类】TP242机器人路径规划是智能机器人研究领域中的一个核心问题，其研究的目的是希望未来的智能机器人具有感知、规划和控制等高层能力，即它们能从周围的环境中收集信息，构建一个关于所在环境的模型，并且利用这个模型来规划和执行高层任务．路径规划的核心是，在给定全局信息的地图中机器人能够躲避障碍物，并且按照一定的评价标准找到一条从起点到终点的可行路径[1–2]．典型的机器人路径规划方法有可视图法、自由空间法、栅格法、人工势场法等．因为各种方法在环境信息完全已知的情况下，均对地域地形、障碍物形状有严格要求，所以对移动机器人的应用环境有一定的局限性．A*算法是人工智能中的一种典型的启发式搜索算法，它引入了启发函数的概念，加入了全局信息[2]．可以将传统A*算法用于机器人路径规划，寻求最短路径[3]．但是在实际应用中，还需要根据实际情况进行道路的选择，即对于不同的环境信息(例如：公路、房屋、草坪、操场等)，要权衡各种路况信息，进行综合评价后决策．本文应用改进A*算法提出基于GIS(geographic information system)地图的移动机器人路径规划，可以实现在任意地图中综合考虑环境中的所有信息，按照一定的评价标准找到相对评价标准的最优路径，而并非可行走意义上的最短路径．A*算法广泛应用于最优路径求解和一些策略设计的问题中，其关键元素是启发函数，记为f(n)，f(n)为起点到达节点的耗散g(n)和从该节点到目标节点的耗散h(n)的综合评价，即：f(n)＝g(n)＋h(n)．其中，g(n)给出了从起始节点到节点n的路径耗散，而h(n)是启发式搜索中最为重要的一部分，是从节点n到目标节点的最低耗散路径的估计耗散值．因此，f(n)等于经过节点n的最低耗散解的估计耗散[4]．当启发函数f(n)＝g(n)，即h(n)＝0时，A*算法退化为广度优先搜索算法；当启发函数f(n)＝h(n)，即g(n)＝0时，A*算法退化为贪心算法[5]．在每次选择下一个当前搜索点时，是从所有已探知的但未搜索过的点中选取最有希望到达终点的点(f最小的点)进行展开，其中“所有已探知的但未搜索过的点”可通过一个按f升序排列的表获得．在f升序排列的表中，取表头节点，对其可能子节点计算g、h和f的数值，直到表为空或找到终点为止[6]．改进A*算法的思想是通过改变代价函数的权值来处理不同的环境信息．针对不同的路况和不同的需求信息，选择不同的权值进行代价函数的优化处理，改进的A*算法提高了机器人路径规划的智能化程度．在一些情况下，还需要对可行路径进行优化，即减少不必要的路过点．假设机器人路径规划中记录的可行点为(n1，n2，…)，那么可通过计算其中两点间是否有障碍物来进行筛选，如果两点间无障碍物，则直接保存这两点，忽略中间的可行路径点，达到优化可行路径的目的．另外，某些情况还需要进行路径平滑．此时，可通过对可行路径节点的代价值进行加权处理得到，如果下一可行路径点相对于之前所走路径有转角，则增加此下一可行节点的代价值，使其所选节点走出的路径尽量平滑[7]．(1)创建列表Open，初始化为只包含起始点．(2)创建列表Close，初始化为空．(3)从Open表中选择f数值最小的节点nmin，将其从Open表中删除，并插入到Close表的表头．(4)如果nmin是目标节点，停止搜索．(5)对于nmin的8个相邻节点：如果m在Close表中，则跳过此节点；如果m在Open表中且当前g(m)更小，更新节点m的g(m)，并使其父节点指向nmin；如果m不在Open和Close两表中，根据具体情况，区分出道路、房屋、草坪、操场等，按照给定的具体情况的不同权值分别计算f，将m插入到Open表中，插入的同时排序，使得Open表中f数值始终都为从小到大排列，计算m点的f，并将其父节点指向nmin．(6)返回(3)，继续搜索．(7)从终点向上回溯到起始点，记录栅格路径．为验证算法用于机器人路径规划的有效性，将本文算法与A*算法进行对比．实验用的计算机配置：处理器Inel(R)Pentium(R)Dual E2160 @ 1.80,GHz 1.79,GHz，内存1,GB 266.0,MHz．实验中机器人实时提取信息，故地图采用灰度图像. 灰度图像只包含亮度信息，通常划分成0～255共256个级别，0最暗，255最亮．灰度图像具有以下优点：(1)灰度图像是将彩色图像的RGB值通过一定的算法量化得到，其同一像素的RGB值相等；(2)图像数据即调色板索引值，也就是实际的RGB亮度值；(3)灰度图像使用256色的调色板，图像数据中一个字节代表一个像素，便于计算机处理．图1为应用于机器人路径规划的基本地图，图中的环境信息中包含房屋、道路、草坪、树木等．为满足需要，在实验前已对地图进行必要的处理，包括灰度转化、直方图均衡化等处理．实验中设置：房屋、草坪、树木为机器人不可达区域，道路、平地为机器人可行走区域．对图1采用A*算法进行机器人路径规划，其结果如图2所示．图2中路径规划的节点个数为258，耗时1.844,s．路径规划采用的评价标准为在安全性的情况下，路径最短，耗能和时间最少．实验中设置：房屋墙壁、树木不可通行，即权值为无穷大；因为公路摩擦力小，耗能少，时间短，则相应选取的权值小；草坪在路过时摩擦力大，耗能大，则相应选取的权值较大．分别取不同的权值进行机器人路径规划．设置在道路的权值为0.8，草坪的权值为1.4，路径规划结果如图3(a)所示．图3(a)中路径规划的节点个数为205，耗时0.172,s．设置道路的权值为0.8，草坪的权值为1.8，路径规划结果如图3(b)所示．图3(b)路径规划的节点个数为214，耗时0.109,s．由图2可以看出应用A*算法找到了一条可行的最短路径．对于两点间求解最优路径问题，只要有解，A*算法一定可以求得最优解，在图2也得到证明.由图3可以看出，机器人找到一条由起点通向终点的最优路径．与图2不同的是，在图3中机器人选择穿过草坪到达目的地．出现图3中路径规划结果的原因是，在给定的评价标准中，草坪并非严格不可行，只是相对道路而言不是优先选择．应用改进A*算法的机器人路径规划相比应用A*算法的机器人路径规划而言，实现了自主选择通过草坪而到达终点的目的，并且可以通过改变道路或者草坪的权值来实现不同的路径规划，可满足实际应用的需求．对比图3(a)和图3(b)可知，在不改变道路的权值，而增大草坪权值的情况下，机器人选择尽量避开草坪．在实际生活中，如果发生紧急事件，要求综合考虑整体评价标准，且对时间性要求很高时，可以像基于改进A*算法实验中所选择的一样，通过草坪而到达目的地，此时A*算法不能实现．综上可以看出，改进A*算法的机器人路径规划方法通过综合评价，选择对整体更有利的路线，达到整体效果最优，可得到实际应用中的最优路径．本文基于改进A*算法实现基于GIS地图的移动机器人路径规划，并进行实验．通过实验结果可以看出，该方法考虑更多实际因素，能实现符合实际需求的最优路径规划，而并非只是可行走意义上的最短路径规划，从而更符合实际需求.【相关文献】［1］黎红. 自主移动机器人路径规划中的主要方法[J]. 中国电力教育，2010(s1)：814–816.［2］ Masehian E，Amin-Naseri M R. A voronoi diagramvisibility graph-potential fieldcompound algorithm for robot path planning[J]. Journal of Robotic Systems，2004，21(6)：275–300.［3］石为人，黄兴华，周伟. 基于改进人工势场法的移动机器人路径规划[J]. 计算机应用，2010，30(8)：2021–2023.［4］周毅，崔刚. 基于机器视觉和A*算法的迷宫机器人路径规划[J]. 微计算机信息，2010，26(3-2)：155–156.［5］朱耿青. A*算法实现及其应用[J]. 福建电脑，2008 (2)：74–75.［6］熊伟，张仁平，刘奇韬，等. A*算法及其在地理信息系统中的应用[J]. 计算机系统应用，2007(4)：14–17.［7］ Russell S，Norvig P. Artificial Intelligence：A Modern Approach[M]. 3,rd. Upper Saddle River：Prentice Hall Press，2009.［8］陈刚，付少锋，周利华. A*算法在游戏地图寻径中的几种改进策略研究[J]. 科学技术与工程，2007，7(15)：3731–3736.。
移动机器人图像轨迹规划
移动机器人图像轨迹规划摘要图像空间的路径规划在未知相机标定参数或目标模型的情况下通过在初始图像与期望图像之间进行插值得到图像空间的路径，其主要难点在于规划的图像空间路径可能无法找到对应的相机在笛卡尔空间中的路径。
因此，很多研究集中在规划合适的图像空间路径以保证找到对应的相机在未标定空间下的路径。
本文重点研究，移动机器人（购物车机器人）在图像空间中的移动和在机器人空间移动对应关系，在可视化约束和移动机器人约束条件下，直接在图像空间中规划移动机器人的线速度和角速度，使得整个运动过程中，耗能最少。
建立模型用matlab非线性优化函数fmincon求解。
关键词：轨迹规划，空间变化问题的提出为了使机器人快速准确地达到期望位置与姿态，很多视觉伺服系统预先在机器人起始位姿和目标位姿之间进行路径规划，并设计合适的控制器使机器人沿规划好的路径运动。
一般是将传感器的输出变化为位姿信息，但是一般传感器输出信号会失真[1],被限制在视野的范围内，为了得到全局的坐标系下的位姿，需要各种刻度和投影变换。
直接在图像空间规划路径，可以有效避免，各种变化的计算，减少计算时间，同时对于模型和计算的误差具有一定的鲁棒性。
通常是将势场(potential field)和导航函数(navigation function)等方法应使机器人快速准确地达到期望位置与姿态用于视觉伺服系统来规划图像平面的路径。
例如，Y ．Mezouar 等人应用势场方法在图像空间构造了一条路径，并利用二维视觉伺服使机器人跟踪这条路径[2]。
此外，也可以利用几何方法，根据视觉图像的运动特点来规划伺服路径。
以确保伺服过程中，参照物体始终位于摄像机的视野之内。
本文研究，基于图像平面，找到图像平面的轨迹和机器人输入之间的关系，规划合适的图像路径，使得整个运动过程耗能最少。
模型分析采用针孔模型，模型投影变换如下：c ic ci c x x z y y z λλ⎧=⎪⎪⎨⎪=⎪⎩（1） 其中λ为焦距，位置信息可以作为图像空间了一个特征，重点研究怎么给这些特征一个虚拟的估计规划，忽略具体的特征提取过程，采用特征为(),,Tf v w n =，其中,v w 为物体在图像空间的角速度和线速度，n 为物体在图像空间中的半径。
基于可视图的移动机器人路径规划
基于可视图的移动机器人路径规划许斯军;曹奇英【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2011(028)003【摘要】A study has been made mainly aiming at the global path planning in static and known environment. Considering the security and path optimisation, based on tangential graph a modified visibility graph method is used to set up the environment model and to determine the valid path for robot moving to destination. First, by using the tangential graph method the visibility graph is modelled on free space. Secondly,based on modelling the visibility graph, a series of paths are generated by the goal-oriented heuristic function. Thirdly, the optimised iterative computation is executed on these paths with genetic algorithm. Program realisation results prove that, because of the introduction of the goal-oriented function, the number of iteration computation is decreased and the planned path qualities are getting better.%主要针对静态已知环境下的全局路径规划作了研究,在切线图的基础上,考虑安全性与路径最优化.采用一种改进的可视图法建立环境模型和确定机器人向目标点运动的有效路径.首先,使用切线图法对自由空间进行可视图法建模;其次,在可视图法建模的基础上,使用目标导向启发函数求解出一系列通路径;再次,应用遗传算法对这一系列通路径进行优化迭代计算.程序实现结果表明,由于目标导向函数的引入,不但求解迭代次数有所减少,而且所规划出的路径质量有所提高.【总页数】4页(P220-222,236)【作者】许斯军;曹奇英【作者单位】东华大学计算机科学与技术学院,上海,201620;东华大学计算机科学与技术学院,上海,201620【正文语种】中文【相关文献】1.一种基于可视图法导盲机器人路径规划的研究 [J], 陈超;唐坚;靳祖光;杨洋;钱磊2.基于可视图法的水面无人艇路径规划设计 [J], 陈超;唐坚3.基于人工免疫与可视图相结合的移动机器人路径规划方法 [J], 段勇;王猛;徐心和4.基于可视图与A*算法的路径规划 [J], 黎萍;朱军燕;彭芳;杨亮5.基于同步可视图构造和A*算法的全局路径规划 [J], 吕太之;赵春霞;夏平平因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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（ｃｏｌｆＣ ｍ ｕｅ Ｓｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏｙ Ｄ ｎ ｈａ Ｕ ｉ ｒ ，ｈ ｎ ｈ ｉ ０６ ０ Ｃ ｉ Ｓｈｏ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅａｄ Ｔｃｎｌ ， ｏｇ ｕ ｎｖ ｓ Ｓ ａ ｇａ １２ ， ｈｎ ｏ ｒ ｅ ｇ ｅ ２ ａ）
（ ）假 设 机 器 人 工 作 空 间 可用 二 维 平 面 图 形 表示 。 １ （ ）工 作 空 间 中 障 碍 物 的位 置 和 大 小 已知 ， 在 机 器人 运 ２ 且 动过程 中， 障碍 物 的位 置 和 大 小 不 发生 变 化 。 （ ）移 动 机 器 人 在 二 维 平 面 环 境 中 运 动 ， 考 虑 高 度 的 ３ 不 信息 。
第２ ８卷 第 ３期
２１ ０ １年 ３月
计 算机应 用与软 件
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｉａ ｉｎ ｎ ｏｔ ｒ ｍｐ ｔｒＡｐ ｌｃ ｔ ｓａ ｄ Ｓ ｆｗａ ｅ ｏ
Ｖ０ ． ８ Ｎｏ ３ １２ ．
Ｍａ ． ０１ ｒ２ １
基 于 可 视 图 的 移 动 机 器 人 路 径 规 划
许斯军 曹奇
（ 东华大学计算机科学 与技术学院 上海 ２ １２ ） ０ ６ ０
摘
要
主 要 针对 静 态 已知 环境 下 的全 局 路 径 规 划 作 了研 究 ， 切 线 图 的基 础 上 ， 虑 安 全 性 与路 径 最 优 化 。 采 用 一种 改进 的可 在 考
视 图法 建 立 环境 模 型 和 确 定 机器 人 向 目标 点 运 动 的 有 效路 径 。 首 先 ， 用 切 线 图 法 对 自 由空 间进 行 可视 图 法建 模 ； 次 ， 可 视 图 使 其 在
Ｋ ｅ ｗｏｒ ｙ ｄｓ Ｒｏ ｏ Ｐ ｔ ｌｎｎｎｇ Ｓ ｏ ｓ ａ ｈ Ｇｅ ｅｉ ｇ ｒｔ ｍ ｂｔ ａｈ ｐ ａ ｉ ｈ ￣ｅ ｔｐ ｔ ｎ ｔｃ ａ ｏ ｉｈ ｌ
连 续空 间模 型 假 设 ：
０ 引 言
路 径 规 划 技 术 是 机器 人 研 究 领 域 中 的一 个 重 要 分 支 。 所 谓 机 器人 的最 优 路 径 规 划 问 题 ， 是 依 据 某 个 或 某 些 优 化 准 则 就
法建模的基础上 ， 使用 目标 导向启发 函数求解 出一 系列通路 径； 再次， 应用遗传 算法对这一 系列通路径进行 优化迭代计算。程序实
现 结 果表 明 ， 由于 目标 导 向 函数 的引 入 ， 但 求解 迭 代 次 数 有 所 减少 ， 且 所 规 划 出 的路 径 质 量 有 所 提 高 。 不 而 关键 词 机器人 路 径 规 划 最短 路 径 遗传 算 法