移动机器人导航技术总结
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1. 引言1.1 研究背景移动机器人路径规划算法研究的背景可以追溯到上个世纪七十年代，随着自动化技术的快速发展，移动机器人作为自主运动和智能决策的机械系统，逐渐成为研究热点。
路径规划是移动机器人实现自主导航和避障的重要技术之一，其在工业自动化、智能交通、医疗护理等领域具有广泛的应用前景。
目前，移动机器人路径规划算法的研究已经取得了一系列重要进展，传统的基于图搜索的算法（如A*算法、Dijkstra算法）和基于启发式搜索的算法（如D*算法、RRT算法）被广泛应用于不同环境下的路径规划问题。
随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始将深度神经网络应用到路径规划中，取得了一些令人瞩目的成果。
移动机器人路径规划仍然存在一些挑战和问题，如高维空间中复杂环境下的路径规划、多Agent协作下的路径冲突问题等。
对移动机器人路径规划算法进行深入研究和探索，对于促进智能机器人技术的发展，提升机器人在各个领域的应用能力具有重要的意义。
【研究背景】1.2 研究目的本文旨在对移动机器人路径规划算法进行研究综述，探讨不同算法在实际应用中的优缺点，总结最新的研究成果和发展趋势。
移动机器人路径规划是指在未知环境中，通过算法规划机器人的运动轨迹，使其能够避开障碍物、到达目标点或完成特定任务。
研究目的在于深入了解各种路径规划算法的原理和实现方法，为实际场景中的机器人导航提供理论支持和技术指导。
通过对比实验和案例分析，评估不同算法在不同场景下的性能表现，为工程应用提供参考和借鉴。
本文旨在总结当前研究的不足之处和未来发展的方向，为学术界和工程领域提供启示和思路。
通过本文的研究，旨在推动移动机器人路径规划领域的进一步发展和应用，促进人工智能和机器人技术的创新与进步。
1.3 研究意义移动机器人路径规划算法的研究意义主要体现在以下几个方面。
移动机器人路径规划算法在工业生产中具有重要意义。
通过优化路径规划算法，可以提高生产效率，降低生产成本，减少对人力资源的依赖，从而提升工业生产的效益和竞争力。
机器人导航技术及应用
机器人导航技术及应用【引言】机器人导航技术是现代机器人系统中的重要组成部分，它能够让机器人在连续的空间中进行自主移动，并实现诸如避障、路径规划和运动控制等功能。
近年来，由于人们对于机器人应用领域的需求逐渐增加，因此机器人导航技术的研究也日益受到重视。
本文将对机器人导航技术及应用进行详细介绍。
【机器人导航技术】机器人导航技术一般包括以下几个重要方面：1. 传感器技术传感器技术是机器人导航技术中首要的环节，传感器能够为机器人提供环境数据，是进行导航的必要基础。
在传感器技术方面，激光雷达、视觉传感器和无线电测距器等是比较常用的传感器类型。
2. 地图构建技术机器人在进行导航的时候，需要事先了解环境的情况，因此地图构建技术就显得尤为重要。
地图构建技术一般包括采样、滤波、建模等多个步骤，并需要灵活运用机器学习、计算机视觉等相关技术。
3. 路径规划技术在得到环境地图之后，机器人需要进行路径规划，以便找到一条最佳的行进路线。
常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法等。
这些算法可以通过优化机器人的行走路线和运动速度，降低机器人的运行成本和行进时间。
4. 运动控制技术运动控制技术是机器人导航的最后一个环节，运用该技术可以实现机器人的运动控制和运动跟随等功能。
在运动控制技术方面，PID控制、模糊控制和神经网络控制等方法比较常用。
【机器人导航应用】机器人导航技术已经被广泛应用于各个领域。
下面我们将着重介绍其中的几个主要应用：1. 工业自动化在工业自动化领域，机器人导航技术可以为各种生产设备和机器人提供精确的定位和移动服务，可以实现工业生产线的智能化升级。
2. 家庭服务机器人家庭服务机器人可以为居民提供日常生活的各种服务，如携带食品、喂养宠物、草坪修剪等。
机器人导航技术能够提高家庭服务机器人的自主导航精度，增强其智能化水平。
3. 医疗机器人在医疗机器人领域，机器人导航技术可以为医疗器械、护理机器人和外科手术机器人等提供更加精准的定位和导航服务，从而提高医疗治疗的效率和成功率。
机器人技术中的自主导航算法
机器人技术中的自主导航算法随着科技的不断发展，机器人技术在各个领域的应用越来越广泛。
而机器人的自主导航能力，则是保证其在复杂环境下有效运行的关键要素之一。
本文将介绍机器人技术中的自主导航算法，探讨其原理和应用。
一、自主导航算法简介自主导航算法是指一类能够使机器人能够在未知环境中自主感知和决策，并达到预定目标的算法。
这类算法主要涉及以传感器获取环境信息为基础的感知技术、以路径规划为核心的决策算法以及动作执行技术等多个方面。
二、传感器感知技术机器人通过传感器可以感知环境，并将感知到的信息转化为可供算法处理的数据。
常见的感知技术包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达可以通过发射激光束并测量其反射时间来确定物体的位置和形状；摄像头可以通过拍摄环境图像，利用计算机视觉算法识别出物体的位置和特征；而超声波传感器则适用于测量距离等场景。
通过这些传感器，机器人能够获取环境的基本信息。
三、路径规划决策算法路径规划决策算法是自主导航算法中最为核心的部分。
机器人需要根据传感器获取到的环境信息，结合自身的目标，在复杂的环境中选择出适合自己的路径。
其中最常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等。
A*算法是一种启发式搜索算法，通过对搜索空间的合理剪枝，能够在有限的时间内找到最优解。
该算法通过维护一个开放列表和一个关闭列表，根据启发函数对搜索方向进行评估，并选择最优路径。
Dijkstra算法则是一种经典的单源最短路径算法，通过计算机器人与周围节点之间的距离，并在搜索过程中动态更新节点之间的距离值，最终得到最短路径。
RRT算法（Rapidly-exploring Random Trees）是一种基于随机采样的路径规划算法，通过不断生成和扩展树来搜索可行的路径。
该算法适用于复杂环境下的机器人自主导航，能够快速生成可行解。
四、动作执行技术在规划好路径后，机器人需要通过执行相应的动作来实现自主导航。
常见的动作执行技术包括运动控制算法、机器人定位算法等。
移动机器人的导航与运动控制算法研究
移动机器人的导航与运动控制算法研究随着科技的快速发展，移动机器人已经成为现实生活中的一部分。
移动机器人的导航与运动控制算法的研究，对于实现机器人智能化、自主化以及高效性具有重要意义。
本文将对移动机器人导航与运动控制算法的研究进行探讨，并介绍目前主流的几种算法。
移动机器人的导航算法主要包括路径规划、环境感知和定位。
路径规划是机器人从当前位置到目标位置的路径选择，环境感知则是机器人通过传感器获取周围环境信息，以便更好地进行路径规划和避障，而定位则是机器人获取自身位置信息的过程。
在路径规划方面，A*算法是一种常用的搜索算法，它通过建立搜索树来找到最短路径。
A*算法的核心思想是同时考虑启发式函数和实际代价函数，以选择最佳路径。
此外，Dijkstra算法和D*算法也常用于路径规划。
Dijkstra算法通过计算节点之间的最短距离来确定路径，而D*算法则是在遇到环境变化时，可以通过增量式的方式进行路径更新。
在环境感知方面，移动机器人通常会配备各种传感器，如摄像头、激光雷达和超声波传感器等。
这些传感器可以帮助机器人感知周围的障碍物、地图等环境信息。
通过对环境信息的获取和处理，机器人可以根据目标位置和现实环境进行综合考虑，以便找到最佳路径。
定位是移动机器人导航算法的重要一环。
目前常用的定位方法包括惯性导航系统（INS）、全局定位系统（GPS）和视觉定位等。
INS通过测量机器人的线性加速度和角速度来估计其位置和姿态，而GPS则是通过接收卫星信号来获取机器人的经纬度信息。
视觉定位则是利用摄像头获取环境图像，通过图像处理和特征匹配来确定机器人的位置。
在运动控制方面，控制算法的设计主要涉及机器人的轨迹跟踪和姿态控制。
轨迹跟踪是指机器人按照指定的路径进行运动，并通过不断调整控制参数，使机器人能够更好地跟踪预定轨迹。
姿态控制则是指机器人根据期望姿态和当前实际姿态之间的差距，通过控制器进行调整，以使机器人能够保持稳定。
常见的轨迹跟踪算法包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等。
移动机器人路径规划技术综述
移动机器人路径规划技术综述移动机器人路径规划是指在给定环境下，使机器人从起点到达目标点的规划过程。
路径规划技术是移动机器人领域中的基础和核心问题，对于实现机器人的智能化导航和自主决策具有重要意义。
本文将综述当前常用的移动机器人路径规划技术，包括离线规划方法、在线规划方法和混合规划方法。
一、离线规划方法离线规划方法是在机器人运动之前进行路径规划的策略。
其中，最著名的算法是A*算法。
A*算法通过启发式搜索的方式，在搜索过程中综合考虑当前节点到目标节点的代价和路径过程中的启发式信息，从而找到最佳的路径。
此外，还有Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等经典算法可供选择。
离线规划方法适用于环境变化不频繁、地图已知且固定的情况，具有较高的规划准确性和路径优化能力。
二、在线规划方法在线规划方法是机器人在运动过程中实时进行路径规划的策略。
最典型的在线规划算法是基于概率的方法，如经典的蒙特卡洛定位法（MCL）和规划法（MCP）。
MCL将机器人状态的不确定性建模为一组粒子，通过重采样和权重更新来实现路径规划。
MCP则在每个时间步选择具有最高概率的路径作为当前的行动。
此外，还有基于模型预测控制（MPC）的方法，通过建立动力学模型来预测机器人未来的状态，并进行路径优化。
在线规划方法适用于环境变化频繁、无法提前获取完整地图的情况，可以实现实时的路径规划和快速响应。
三、混合规划方法混合规划方法是将离线规划和在线规划相结合的策略。
它可以在机器人的整个运动过程中同时使用离线规划和在线规划，以充分利用两者的优势。
其中，最常见的方法是先使用离线规划方法得到一条初步路径，然后通过在线规划方法进行实时的路径修正和优化。
混合规划方法可以有效平衡规划的准确性和实时性，适用于大型环境、长时间运动的场景。
总结移动机器人路径规划技术是机器人领域中的研究热点，离线规划、在线规划和混合规划是常用的路径规划方法。
离线规划方法适用于环境不变、地图已知的情况；在线规划方法适用于环境变化频繁、无法提前获取完整地图的情况；混合规划方法结合了两者的优势，在整个运动过程中兼顾准确性和实时性。
移动机器人实训报告总结
移动机器人实训报告总结在移动机器人实训过程中，我们学习了机器人的基本概念、操作系统、控制方法、通讯方式以及实际应用等方面的知识。
经过几周的学习和实践，我对移动机器人有了更深入的了解，也掌握了一些基本的技能。
首先，在机器人基本概念方面，我了解到机器人是一种能够执行预定程序的自动化机器设备，可以根据人类编写的程序进行工作。
机器人可以进行各种任务，如生产、清洁、安全等。
同时，学习了机器人的各种传感器和执行器，如光电传感器、超声波传感器、电机和舵机等，这些都是机器人进行环境感知和动作控制的重要组成部分。
其次，在操作系统方面，我们熟悉了ROS（Robot Operating System）操作系统，ROS是一种机器人软件平台，提供了一系列的工具和库，方便程序员编写机器人应用程序。
我们学习了ROS的基础概念和使用方法，包括ROS命令行工具的使用、ROS消息传递机制、ROS程序的编写和调试等等。
这些都为我们后续的移动机器人应用程序的编写提供了良好的基础。
第三，在控制方法方面，我们学习了机器人运动学和动力学的基本知识。
通过这些知识，我们可以计算机器人的位姿和运动轨迹，以及预测机器人的运动响应和动力需求。
同时，我们还学习了机器人的PID控制器和路径规划算法，这些都是用于控制机器人运动和执行任务的重要技术。
最后，在实际应用方面，我们使用了机器人的各种传感器和执行器，编写了一些简单的机器人应用程序。
例如，我们编写了机器人的跟随程序，使机器人能够根据人的移动自动跟随。
我们还编写了机器人的避障程序，使机器人能够自动避开障碍物。
这些应用程序不仅锻炼了我们的编程能力，也加深了我们对机器人技术的理解。
综上所述，移动机器人实训是一次非常有价值的学习经历，让我们对机器人技术有了更深入的了解和掌握。
在今后的学习和工作中，我们将能够更好地应用机器人技术，为自己的事业发展做出更大的贡献。
移动机器人论文：基于多传感器信息融合的移动机器人导航定位技术研究
移动机器人论文：基于多传感器信息融合的移动机器人导航定位技术研究【中文摘要】导航定位技术作为移动机器人关键技术之一,是十分热门的研究课题。
特别是未知环境中移动机器人导航定位已经成为移动机器人研究的一个新方向。
移动机器人导航定位需要通过传感器来检测环境的信息,采用单传感器存在很大的局限性,采用多传感器来实现移动机器人定位是必然的。
多传感器信息融合为移动机器人在各种复杂、动态、不确定或未知的环境中工作提供了一种有效的技术解决途径。
本论文以多传感器信息融合技术作为研究重点,结合移动机器人导航定位理论和实践进行探讨,提出了以各种导航定位传感器组合为融合单元,以联合卡尔曼滤波器为融合结构的移动机器人导航定位方法。
论文首先介绍了国内外移动机器人的发展状况、移动机器人的导航定位技术以及多传感器信息融合技术在移动机器人中的应用。
然后详细分析了移动机器人导航定位的基本原理和常用的导航定位方法,并提出了移动机器人导航定位系统的一种新方法。
论文对移动机器人导航定位的传感器和传感器系统进行了分析,重点研究了移动机器人导航定位传感器的信息融合方法,以联合卡尔曼滤波作为融合算法基础,设计了包括惯性导航系统、全球定位系统、里程计、电子罗盘和地图匹配系统在内的多传感器信息融合算法。
论文最后设计制作了一个简化移动机器人系统,在“多传感器数据采集平台”上,进行了移动机器人多传感器信息融合实验和分析,验证了本文提出的技术方法和算法的有效性,可供移动机器人实际研制参考。
【英文摘要】The navigation and localization technology of mobile robot is one of the key technologys, and becoming more and more important. Mobile robot navigation and localization technology in the unknown environment is an emerging robot research direction. The Mobile robot localization needs sensors to detect environmental information, single sensor has limitation and the multiple sensors are needed for robot localization. The integration of multiple sensors provides an effective technical solution for robots’ working in the complex, dynamic, uncertain or unknown environment.The multiple sensors information fusion technology is described in this thesis. The theory and practice of mobile robot localization are combined in the discussion. An information fusion method is proposed for multiple sensors, which fusion unit is the combinations of navigation and localization sensors, and fusion structure is the federated Kalman filter.Firstly, the development and key technology of mobile robot in China and abroad are introduced. The navigation and localization technology and the applications of the multiple sensors information fusion in mobile robot are approached. A new method is also proposed for the mobile robot navigation andlocalization system.The sensor and the sensor system areanalyzed for the mobile robot navigation and localization. The method of data focuses is mainly studied for the mobile robot navigation and localization. A multi data fusion algorithm is designed based on the federated Kalman filter. The multiple sensors system is consisted by inertial navigation system, GPS, odometer, electronic compass and map matching system.Finally,a simplified mobile robot system is designed and made, and the physical experiment of multiple sensors is finished based onthe “Multiple Sensors Data Acquisition Platform”, thevalidity of the algorithm.is verified by simulation andanalysis of measured data.【关键词】移动机器人导航定位多传感器信息融合联合卡尔曼滤波【英文关键词】Mobile Robot Navigation andLocalization Multiple Sensors Information Fusion Federated Kalman Filter【目录】基于多传感器信息融合的移动机器人导航定位技术研究摘要6-7Abstract7第1章绪论11-17 1.1研究背景11-12 1.1.1 移动机器人的发展11-12 1.1.2移动机器人的应用12 1.2 移动机器人导航技术12-13 1.2.1 导航概念12-13 1.2.2 导航关键技术13 1.2.3 移动机器人导航研究意义13 1.3 多传感器信息融合13-16 1.3.1 信息融合技术13-14 1.3.2 机器人技术中的信息融合14 1.3.3 多传感器信息融合的主要方法14-16 1.4 主要研究内容与论文安排16-17第2章导航定位原理与系统17-25 2.1 导航定位原理17-20 2.1.1 机器人模型假设17 2.1.2 机器人位姿表示17-18 2.1.3 机器人运动学模型18-20 2.2 导航定位方法20-22 2.2.1 定位方法分类20-21 2.2.2 常用的定位方式21-22 2.3 导航定位系统实现概述22-24 2.3.1 导航定位系统22-23 2.3.2 导航定位系统实现方法23-24 2.4 本章小结24-25第3章导航定位传感器25-40 3.1 传感器概述25-27 3.1.1 传感器定义25 3.1.2 传感器数学模型25-26 3.1.3 传感器的特性指标26 3.1.4 传感器坐标转换26-27 3.2 传感器分类27-29 3.3 常用的定位传感器29-39 3.3.1 光电编码器29-31 3.3.2 超声波测距传感器31-33 3.3.3 红外测距传感器33-35 3.3.4 电子罗盘35-36 3.3.5 角速率陀螺仪36-37 3.3.6 GPS接收机37-39 3.4 本章小结39-40第4章多传感器信息融合40-56 4.1 信息融合技术概述40-43 4.1.1 信息融合基本概念40 4.1.2 信息融合系统40-41 4.1.3 数据融合常用方法和结构41-42 4.1.4 多传感器信息融合的关键问题42-43 4.2 卡尔曼滤波器43-47 4.2.1 卡尔曼滤波器简介43 4.2.2 卡尔曼滤波器模型43-45 4.2.3 联合卡尔曼滤波器45-47 4.3 多传感器导航定位算法47-54 4.3.1 导航定位多传感器系统47-48 4.3.2 多传感器信息融合方案分析48-49 4.3.3 联合卡尔曼滤波算法设计49-51 4.3.4 子滤波器系统模型51-54 4.4 容错系统设计54-55 4.4.1 故障检测方法54 4.4.2 容错系统54-55 4.5 本章小结55-56第5章实验与结果分析56-65 5.1 移动机器人实验平台56-57 5.2 传感器实验与性能分析57-61 5.2.1 编码器57-58 5.2.2 GPS接收机58-59 5.2.3 电子罗盘59-60 5.2.4 超声波测距传感器60-61 5.2.5 红外测距传感器61 5.3 联合卡尔曼定位实验与分析61-64 5.4 本章小结64-65总结与展望65-67 1 总结65 2 展望65-67致谢67-68参考文献68-72附录1 STM32核心模块电路图72-73附录2 编码器与GPS信息融合仿真程序73-75攻读硕士学位期间发表的论文75。
机器人的导航与定位
机器人的导航与定位随着科技的不断发展，机器人技术正在逐渐融入人们的生活中。
而机器人的导航与定位技术，则是使机器人能够自主地感知和定位周围环境，准确地进行导航和移动的关键。
一、概述机器人的导航与定位技术是指通过各种感知设备和计算方法，使机器人能够感知周围环境，识别位置与方位，并据此安排导航路径，实现自主移动和定位的技术。
导航与定位技术在机器人应用中具有重要地位，它不仅可以帮助机器人完成各种任务，还可以提高机器人的工作效率和安全性。
二、视觉导航与定位视觉导航与定位是一种常见的导航技术，它利用机器人上的摄像头或激光雷达等设备获取环境图像或点云数据，并通过图像处理和计算机视觉算法进行目标检测与识别，从而实现机器人在未知环境中的导航和定位。
这种技术广泛应用于自动驾驶汽车、无人机等领域。
三、惯性导航与定位惯性导航与定位是利用机器人上的惯性传感器，如加速度计和陀螺仪，来感知机器人的加速度和角速度，进而计算出机器人的位姿和位置的一种导航技术。
惯性导航与定位具有实时性好、精度高等优点，在室内环境中常常与其他导航技术相结合使用，提高导航和定位的准确性。
四、声学导航与定位声学导航与定位是利用声纳、超声波等设备，通过测量声波的传播时间和强度，结合声波反射原理，确定机器人与周围障碍物的距离和位置，并根据测量结果进行路径规划和导航。
这种技术主要应用于水下机器人、无人潜艇等领域。
五、卫星导航与定位卫星导航与定位是利用全球定位系统（GPS）等卫星导航系统，通过接收卫星发射的信号，计算机器人的经纬度坐标，实现全球范围的导航和定位。
卫星导航与定位技术已经广泛应用于无人飞行器、航海导航等领域，并取得了显著的成果。
六、融合导航与定位融合导航与定位是指将多种导航技术相结合，通过数据融合和算法优化，提高机器人导航与定位的准确性和鲁棒性。
常见的融合导航方法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。
融合导航技术能够在不同环境和任务中适应性较强，已经成为机器人导航与定位研究的热点之一。
移动机器人路径规划技术综述
第25卷第7期V ol.25No.7控制与决策Control and Decision2010年7月Jul.2010移动机器人路径规划技术综述文章编号:1001-0920(2010)07-0961-07朱大奇,颜明重(上海海事大学水下机器人与智能系统实验室，上海201306)摘要:智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向.关键词:移动机器人；路径规划；人工势场；模板匹配；地图构建；神经网络；智能计算中图分类号:TP18；TP273文献标识码:ASurvey on technology of mobile robot path planningZHU Da-qi,YAN Ming-zhong(Laboratory of Underwater Vehicles and Intelligent Systems，Shanghai Maritime University，Shanghai201306, China．Correspondent：ZHU Da-qi，E-mail：zdq367@)Abstract:The technology of intelligent mobile robot path planning is one of the most important robot research areas.In this paper the methods of path planning are classified into four classes:Template based,artificial potentialfield based,map building based and artificial intelligent based approaches.First,the basic theories of the path planning methods are introduced briefly.Then,the advantages and limitations of the methods are pointed out.Finally,the technology development trends of intelligent mobile robot path planning are given.Key words:Mobile robot；Path planning；Artificial potentialfield；Template approach；Map building；Neural network; Intelligent computation1引言所谓移动机器人路径规划技术,就是机器人根据自身传感器对环境的感知,自行规划出一条安全的运行路线,同时高效完成作业任务.移动机器人路径规划主要解决3个问题:1)使机器人能从初始点运动到目标点;2)用一定的算法使机器人能绕开障碍物,并且经过某些必须经过的点完成相应的作业任务;3)在完成以上任务的前提下,尽量优化机器人运行轨迹.机器人路径规划技术是智能移动机器人研究的核心内容之一,它起始于20世纪70年代,迄今为止,己有大量的研究成果报道.部分学者从机器人对环境感知的角度,将移动机器人路径规划方法分为3种类型[1]:基于环境模型的规划方法、基于事例学习的规划方法和基于行为的路径规划方法;从机器人路径规划的目标范围看,又可分为全局路径规划和局部路径规划;从规划环境是否随时间变化方面看,还可分为静态路径规划和动态路径规划.本文从移动机器人路径规划的具体算法与策略上,将移动机器人路径规划技术概括为以下4类:模版匹配路径规划技术、人工势场路径规划技术、地图构建路径规划技术和人工智能路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,展望了移动机器人路径规划的未来发展方向.2模版匹配路径规划技术模版匹配方法是将机器人当前状态与过去经历相比较,找到最接近的状态,修改这一状态下的路径,便可得到一条新的路径[2,3].即首先利用路径规划所用到的或已产生的信息建立一个模版库,库中的任一模版包含每一次规划的环境信息和路径信息,这些模版可通过特定的索引取得;随后将当前规划任务和环境信息与模版库中的模版进行匹配,以寻找出一收稿日期:2009-08-30；修回日期:2009-11-18.基金项目:国家自然科学基金项目(50775136)；高校博士点基金项目(20093121110001)；上海市教委科研创新项目(10ZZ97).作者简介:朱大奇(1964−),男,安徽安庆人,教授,博士生导师,从事水下机器人可靠性与路径规划等研究；颜明重(1977−),男,福建泉州人,博士生,从事水下机器人路径规划的研究.962控制与决策第25卷个最优匹配模版;然后对该模版进行修正,并以此作为最后的结果.模版匹配技术在环境确定情况下,有较好的应用效果.如Vasudevan等[4]提出的基于案例的自治水下机器人(AUV)路径规划方法,Liu等[5,6]提出的清洁机器人的模版匹配路径规划方法.为了提高模版匹配路径规划技术对环境变化的适应性,部分学者提出了将模版匹配与神经网络学习相结合的方法,如Ram等[7]将基于事例的在线匹配和增强式学习相结合,提高了模版匹配规划方法中机器人的自适应性能,使机器人能部分地适应环境的变化,以及Arleo等[8,9]将环境模版与神经网络学习相结合的路径规划方法等.模版匹配路径规划方法原理简单,在匹配成功时效果较好.但该方法的致命缺陷是依赖机器人的过去经验,如果案例库中没有足够的路径模版,就可能找不到与当前状态相匹配的路径;同时该方法主要针对静态环境的路径规划,一旦环境动态变化,则较难找到匹配的路径模版.这些不足严重限制了模版匹配路径规划技术的深入研究与推广应用,因此模版匹配要具有足够匹配的案例(路径)及对环境变化的适应性. 3人工势场路径规划技术人工势场路径规划技术的基本思想是将机器人在环境中的运动视为一种机器人在虚拟的人工受力场中的运动.障碍物对机器人产生斥力,目标点对机器人产生引力,引力和斥力的合力作为机器人的控制力,从而控制机器人避开障碍物而到达目标位置.早期人工势场路径规划研究是一种静态环境的人工势场,即将障碍物和目标物均看成是静态不变的.机器人仅根据静态环境中障碍物和目标物的具体位置规划运动路径,不考虑它们的移动速度.然而,现实世界中的环境往往是动态的,障碍物和目标物都可能是移动的.为了解决动态环境中机器人的路径规划问题,Fujimura等[10,11]提出一种相对动态的人工势场方法,将时间看成规划模型的一维参量,而移动的障碍物在扩展的模型中仍被看成是静态的,这样动态路径规划仍可运用静态路径规划方法加以实现.该方法存在的主要问题是假设机器人的轨迹总是已知的,但这一点在现实世界中难以实现.对此,Ko等[12]将障碍物的速度参量引入到斥力势函数的构造中,提出动态环境中的路径规划策略,并给出了仿真结果.但是,该方法的两个假设使其与实际的动态环境存在距离:1)仅考虑环境中障碍物的运动速度,未考虑机器人的运动速度;2)认为障碍物与机器人之间的相对速度是固定不变的,这不是完整的动态环境.对于动态路径规划问题来说,与机器人避障相关的主要是机器人与障碍物之间的相对位置和相对速度,而非绝对位置和速度.对此,Ge等[13,14]将机器人与目标物的相对位置与相对速度引入吸引势函数,将机器人与障碍物的相对位置与相对速度引入排斥势函数,提出动态环境下的机器人路径规划算法,并将该算法应用于全方位足球移动机器人的路径规划中,取得了比较满意的仿真与实验结果.Dennis等[15-18]在此基础上,进一步考虑到多障碍物的路径规划和人工势场路径规划的局部极小问题,提出移动机器人“能见度势场”的概念,给出一种障碍物削减策略,以解决多障碍物路径规划产生的计算量激增问题.最近,Jaradat等[19,20]将模糊理论与人工势场技术相结合,提出模糊人工势场算法,并与机器人动力学模型相结合,给出了相对完整的移动机器人路径规划与驱动控制方法.人工势场路径规划技术原理简单,便于底层的实时控制,在机器人的实时避障和平滑轨迹控制等方面得到了广泛研究.但人工势场路径规划方法通常存在局部极小点,尽管也有不少针对局部极小的改进方法,但到目前为止,仍未找到完全满意的答案.另外,在引力和斥力场设计时存在人为不确定因素,在障碍物较多时还存在计算量过大等问题,这些因素的存在限制了人工势场路径规划方法的广泛应用.应用中的难点是动态环境中引力场与斥力场的设计、局部极小问题的解决.4地图构建路径规划技术地图构建路径规划技术,是按照机器人自身传感器搜索的障碍物信息,将机器人周围区域划分为不同的网格空间(如自由空间和限制空间等),计算网格空间的障碍物占有情况,再依据一定规则确定最优路径[21-23].地图构建又分为路标法和栅格法,也称单元分解法.前者是构造一幅由标志点和连接边线组成的机器人可行路径图,如可视线方法[24]、切线图方法[25]、V oronoi图方法[26,27]和概率图展开法等[28,29].可视图法将机器人看成一个点,机器人、目标点和多边形障碍物的各顶点进行组合连接,并保证这些直线均不与障碍物相交,便形成一张图,称为可视图.由于任意两直线的顶点都是可见的,从起点沿着这些直线到达目标点的所有路径均是运动物体的无碰路径,路径规划就是搜索从起点到目标点经过这些可视直线的最短距离问题;切线图法和V oronoi图法对可视图法进行了改造.切线图法以多边形障碍物模型为基础,任意形状障碍物用近似多边形替代,在自由空间中构造切线图,因此从起始点到目标点机器人是沿着切线行走,即机器人必须几乎接近障碍物行走,路径较短.但如果控制过程中产生位置误差,移动机器人碰撞的可能性会很高.V oronoi图由一系列的直线段和抛物线段构成.直线由两个障碍物的顶点或第7期朱大奇等:移动机器人路径规划技术综述963两个障碍物的边定义生成,直线段上所有点必须距离障碍物的顶点或障碍物的边相等.抛物线段由一个障碍物的顶点和一个障碍物的边定义生成,抛物线段同样要求与障碍物顶点和障碍物的边有相同距离.与切线法相比,V oronoi 图法从起始节点到目标节点的路径将会增长,但采用这种控制方式时,即使产生位置误差,移动机器人也不会碰到障碍物,安全性较高.图1为切线图法与V oronoi 图法示意图.(a)(b)Voronoi图1切线图法与V oronoi 图法栅格法是将机器人周围空间分解为相互连接且不重叠的空间单元:栅格(cell),由这些栅格构成一个连通图,依据障碍物占有情况,在此图上搜索一条从起始栅格到目标栅格无碰撞的最优路径.这其中根据栅格处理方法的不同,又分为精确栅格法和近似栅格法,后者也称概率栅格法[30,31].精确栅格法[32]是将自由空间分解成多个不重叠的单元,这些单元的组合与原自由空间精确相等,如图2就是常用的一种精确栅格分解法—–梯形栅格分解.图2梯形栅格分解示意图与精确栅格法不同,近似栅格法的所有栅格都是预定的形状,通常为矩形.整个环境被分割成多个较大的矩形,每个矩形之间都是连续的.典型的方法是“四叉树”法,如果大矩形内部包含障碍物或者边界,则将其分割成4个小矩形.对所有稍大的栅格都进行这种划分,然后在划分的最后界限内形成的小栅格间重复执行该程序,直到达到解的界限为止.地图构建法直观明了,它常与其他路径规划方法集成使用,如Araujo [33]提出的ART 神经网络的地图构建路径规划算法,Najjaran [34]提出的卡尔曼滤波器的地图构建路径规划,Yang 等[35]提出的基于生物启发神经网络与地图构建集成的清洁机器人完全覆盖路径规划技术(CCPP)等.目前,地图构建技术已引起机器人研究领域的广泛关注,成为移动机器人路径规划的研究热点之一.但机器人传感器信息资源有限,使得网格地图障碍物信息很难计算与处理,同时由于机器人要动态快速地更新地图数据,在网格数较多、分辨率较高时难以保证路径规划的实时性.因此,地图构建方法必须在地图网格分辨率与路径规划实时性上寻求平衡.5人工智能路径规划技术人工智能路径规划技术是将现代人工智能技术应用于移动机器人的路径规划中,如人工神经网络、进化计算、模糊逻辑与信息融合等[36-39].遗传算法是最早应用于组合优化问题的智能优化算法,该算法及其派生算法在机器人路径规划研究领域已得到应用[40-42].在蚁群算法较好解决旅行商问题(TSP)的基础上,许多学者进一步将蚁群优化算法引入到水下机器人(UV)的路径规划研究中[43,44].最近,徐玉如等[45]考虑了海流因素的影响,提出了一种基于遗传算法和粒子群优化(PSO)算法的AUV 全局路径规划思想.由于模糊逻辑和信息融合技术在不确定性信息处理方面有极好的表现,且移动机器人传感器采集的环境信息存在不确定性和不完整性,使得模糊逻辑和信息融合技术在移动机器人路径规划中有较好的应用.如Lang 等[46]针对全覆盖路径规划提出的移动机器人模糊路径规划方法,Perez 等[47]提出的基于速度场的模糊路径规划方法等,Zun 等[48,49]提出基于信息融合技术的移动机器人和无人机的路径规划与避碰方法.神经网络作为人工智能的重要内容,在移动机器人路径规划研究中得到了广泛关注[35,36,50-52],如Ghatee 等[38]将Hopfield 神经网络应用到路径距离的优化中;Zhu 等[51]将自组织SOM 神经网络应用到多任务多机器人的任务分配与路径规划中.近年来加拿大学者Simon [53,54]提出一种新的生物启发动态神经网络模型,将神经网络的神经元与二维规划空间的离散坐标对应起来,通过规定障碍物和非障碍物对神经元输入激励和抑制的不同,直接计算相关神经元的输出,由此判定机器人的运行方向.由于该神经网络不需要学习训练过程,路径规划实时性好,同时利用神经网络本身的快速衰减特性,较好地解决了机器人路径规划的死区问题[35,55,56].图3为用于局部路径规划的生物启发神经网络结构图.图中所示为机器人(处于神经元处)传感器的感受半径,每个神经元与环境位置坐标对应,动态计算机器人邻近神经元输出,机器人根据神经元输出大小决定下一步运行目标,从而实现安全的路径规划.人工智能技术应用于移动机器人路径规划,增强了机器人的“智能”特性,克服了许多传统规划方法964控制与决策第25卷r=3r=2r=1r0 jwijC k l(,)i图3基于生物启发神经网络路径规划的不足.但该方法也有不足之处,有关遗传优化与蚁群算法路径规划技术主要针对路径规划中的部分问题,利用进化计算进行优化处理,并与其他路径规划方法结合在一起使用,单独完成路径规划任务的情况较少.信息融合技术主要应用于机器人传感器信号处理方面,而非直接的路径规划策略.对神经网络路径规划而言,大多数神经网络路径规划均存在规划知识的学习过程,不仅存在学习样本难以获取,而且存在学习滞后问题,从而影响神经网络路径规划的实时性.生物启发神经网络路径规划虽然实时性较好,但其输入激励与抑制的设定也存在人为不确定因素.6移动机器人路径规划技术展望毫无疑问,移动机器人路径规划研究已取得了重要进展,但在具体规划算法设计中,均有它们的局限性.如模版匹配方法过于依赖机器人过去的经验;人工势场路径规划方法通常存在局部极小点和计算量过大的问题;地图构建与人工神经网络技术均存在路径规划的实时性问题.从过去的研究状况和机器人未来的发展需求来看,目前移动机器人路径规划技术研究主要集中在以下几个方面.6.1新的路径规划方法的研究新的路径规划方法研究,永远是移动机器人路径规划的重要内容,主要是其结合了现代科技的发展(如新的人工智能方法、新的数理方法等),寻找易于实现,同时能避开现有方法缺点的新技术[57-62].另外,现代集成路径规划算法研究也是一个重要内容,即利用已有的各种规划方法的优点,克服他们的不足.如神经网络与地图构建技术结合[35,56]、信息融合与地图构建技术集成[63]、进化计算与人工势场技术的结合[64]等.6.2机器人底层控制与路径规划算法的结合研究以上是从路径规划策略上看移动机器人路径规划的发展.从应用角度看,路径规划的研究极大多数集中在规划算法的设计与仿真研究上,而将路径规划算法应用于实际的报道还很少,即使是一些实物仿真实验,研究也较少.但理论研究最终要应用于实际,因此有关机器人底层控制与路径规划算法的结合研究将是它的发展方向之一[65,66],不仅要研究路径规划算法,而且要研究机器人的动力学控制与轨迹跟踪,使机器人路径规划研究实用化、系统化.6.3多机器人任务分配、通信协作及路径规划的研究以往有关单机器人的路径规划研究报道较多,而多机器人路径规划及相关技术研究较少[51,56].实际上,多机器人协作作业与路径规划在现实世界还非常常见,如足球机器人比赛、空中无人机编队飞行、自治水下机器人的合作搜救与观察等.它将涉及多方面研究,包括多机器人多任务分配问题、机器人之间的协作与通信问题、机器人的全局与局部路径规划问题、机器人传感与控制问题等.6.4高维环境中移动机器人路径规划的研究从路径规划的环境描述来看,针对二维平面环境的路径规划研究较多,而三维环境下的路径规划研究较少[67,68].但是,大多数机器人作业与运行是在三维空间中进行的,如飞行机器人、水下机器人等.因此,加强三维环境中移动机器人路径规划技术的研究是机器人技术实际应用的需要,也是移动机器人路径规划技术的发展方向之一.6.5空中机器人与水下机器人的研究从具体的研究对象来看,移动机器人路径规划大多是针对陆地工作的智能机器人展开路径规划研究,如足球机器人、清扫机器人、收割机器人等;而针对空中飞行机器人和自治水下机器人的研究较少[42-45,69,70].陆地机器人一般是处于温和的现实世界,而空中机器人与水下机器人面临的外部环境非常恶劣,传感器资源更加有限,甚至会面临一种敌对的不确定的危险环境.因此,他们的路径规划与避险研究更加困难和迫切.7结论智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.本文从模版匹配路径规划、人工势场路径规划、地图构建路径规划和人工智能路径规划4个方面,对移动机器人路径规划技术研究现状及其未来发展进行系统的总结与评价,对移动机器人技术目前的研究与未来的发展将有一定的参考价值.致谢感谢加拿大Guelph大学高级机器人第7期朱大奇等:移动机器人路径规划技术综述965与智能系统实验室主任Simon X.Yang教授在文献资料查阅及论文成文过程给予的指导与帮助！参考文献(References)[1]戴博,肖晓明,蔡自兴.移动机器人路径规划技术的研究现状与展望[J].控制工程,2005,12(3):198-202.(Dai B,Xiao X M,Cai Z X.Current status and future development of mobile robot path planning technology[J].Control Engineering of China,2005,12(3):198-202.) 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移动机器人实训报告心得
一、前言随着科技的飞速发展，机器人技术已经渗透到了我们生活的方方面面。
移动机器人作为机器人领域的一个重要分支，近年来也得到了广泛关注。
为了更好地掌握移动机器人的相关技术，我参加了为期一个月的移动机器人实训课程。
在这一个月的实训过程中，我不仅学到了丰富的理论知识，还通过实际操作提高了自己的动手能力。
以下是我对这次实训的心得体会。
二、实训内容1. 移动机器人概述实训课程首先对移动机器人的基本概念、分类、发展历程进行了介绍。
让我对移动机器人有了初步的认识，为后续的学习打下了基础。
2. 移动机器人硬件平台实训课程中，我们学习了移动机器人的硬件平台，包括传感器、控制器、驱动器等。
通过了解各个部件的功能和特点，我对移动机器人的整体架构有了更深入的了解。
3. 移动机器人软件平台在软件平台方面，我们学习了移动机器人的编程语言、操作系统、控制算法等。
通过实际编写代码，我掌握了移动机器人的编程技巧，为后续的机器人开发打下了基础。
4. 移动机器人路径规划与避障实训课程重点讲解了移动机器人的路径规划与避障技术。
通过学习A算法、Dijkstra算法等，我学会了如何让机器人自主规划路径，实现避障功能。
5. 移动机器人实验与项目实践在实训过程中，我们进行了多个实验项目，如移动机器人自主巡检、移动机器人跟随等。
通过实际操作，我提高了自己的动手能力，学会了如何将理论知识应用到实际项目中。
三、实训心得体会1. 理论与实践相结合在实训过程中，我深刻体会到理论与实践相结合的重要性。
理论知识为实践提供了指导，而实践则是对理论的巩固和拓展。
通过这次实训，我明白了理论知识并非空洞的教条，而是解决实际问题的有力武器。
2. 提高动手能力实训课程中的实验项目让我有机会亲手操作机器人，从而提高了我的动手能力。
在动手实践的过程中，我学会了如何解决实际问题，锻炼了自己的逻辑思维和创新能力。
3. 培养团队协作精神在实训项目中，我们通常需要分组进行，这就要求我们具备良好的团队协作精神。
机器人导航中的路径规划算法
机器人导航中的路径规划算法随着人工智能和机器人技术的不断进步，机器人导航已经变得越来越普遍。
机器人导航中的路径规划算法起着至关重要的作用，它能够帮助机器人找到最佳路径来完成给定任务。
本文将讨论机器人导航中常用的路径规划算法及其特点。
一、最短路径算法最短路径算法是机器人导航中最常用的算法之一。
它的目标是找到两点之间的最短路径，使机器人能够以最快的速度到达目的地。
其中，最著名的算法是Dijkstra算法和A*算法。
1. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种基于图的搜索算法，它通过计算从起点到终点的最短路径来引导机器人导航。
该算法从起点开始，逐步扩展搜索范围，每次找到当前距离起点最短的节点，并将其加入已经访问过的节点集合中。
同时，更新其他节点的最短距离值，直到找到终点或者搜索完整个图。
Dijkstra算法的优点是保证能够找到最短路径，但计算复杂度较高，适合用于小规模的导航问题。
2. A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，结合了广度优先搜索和启发式估计函数的思想。
与Dijkstra算法相比，A*算法通过引入启发式函数来提高搜索效率，从而在更短的时间内找到最短路径。
在A*算法中，每个节点都会被分配一个估计值，与该节点到终点的预计距离相关。
A*算法会优先搜索具有较小估计值的节点，从而尽快找到最短路径。
这种估计函数可以根据具体问题的特点来设计，例如欧氏距离、曼哈顿距离等。
A*算法在大多数情况下比Dijkstra算法更高效，但在某些特殊情况下可能会出现误导机器人的问题。
二、避障路径规划算法除了找到最短路径，机器人导航还需要考虑避障问题。
避障路径规划算法能够帮助机器人避开障碍物，安全到达目的地。
以下是两种常用的避障路径规划算法：1. Voronoi图Voronoi图是一种基于几何空间的路径规划算法。
它通过将已知障碍物的边界等分成小区域，形成一张图。
机器人可以在保持离障碍物最远的同时，选择通过Voronoi图中的空区域进行移动。
移动机器人课程设计总结
移动机器人课程设计总结一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握移动机器人的基本原理、设计和应用。
具体目标如下：1.知识目标：–理解移动机器人的基本概念、分类和应用领域；–掌握移动机器人的运动学模型、控制方法和感知技术；–熟悉移动机器人的编程和调试方法。
2.技能目标：–能够运用运动学模型和控制方法设计简单的移动机器人；–能够利用感知技术进行环境建模和路径规划；–具备移动机器人编程和调试的基本技能。
3.情感态度价值观目标：–培养对移动机器人技术的兴趣和好奇心；–树立创新意识和团队合作精神；–增强社会责任感，关注移动机器人技术在可持续发展中的应用。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个方面：1.移动机器人的基本概念、分类和应用领域；2.移动机器人的运动学模型和控制方法；3.移动机器人的感知技术和环境建模；4.移动机器人的路径规划和导航；5.移动机器人的编程和调试方法。
具体的教学大纲如下：第一章：移动机器人概述•移动机器人的定义和发展历程•移动机器人的分类和应用领域第二章：移动机器人的运动学模型•运动学基本概念和方程•运动学模型建立和求解第三章：移动机器人的控制方法•控制算法和控制器设计•控制系统的仿真和实验第四章：移动机器人的感知技术•传感器的基本原理和应用•环境建模和目标识别第五章：移动机器人的路径规划和导航•路径规划算法和实现•导航系统和避障策略第六章：移动机器人的编程和调试•编程语言和开发环境•调试方法和技巧三、教学方法本课程采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等，以激发学生的学习兴趣和主动性。
1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握移动机器人的基本概念、原理和方法；2.讨论法：引导学生进行思考和讨论，培养学生的创新意识和问题解决能力；3.案例分析法：分析典型的移动机器人应用案例，使学生了解移动机器人的实际应用；4.实验法：让学生动手实践，掌握移动机器人的编程和调试方法。
机器人导航系统的设计与实现
机器人导航系统的设计与实现随着科技的不断进步和人工智能的快速发展，机器人导航系统成为了现代智能化生活的重要组成部分。
机器人导航系统能够为机器人提供精确的定位和路径规划，使其能够在复杂的环境中自主导航，完成各种任务。
本文将对机器人导航系统的设计与实现进行详细介绍。
一、导航系统的组成机器人导航系统由以下几个主要组成部分构成：1. 感知模块：感知模块是机器人导航系统的起点，通过使用传感器获取环境信息，如地图、障碍物、位置等。
常见的传感器包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
2. 地图构建与定位模块：地图构建与定位模块用于构建环境地图，并确定机器人在地图上的位置。
这通常使用SLAM （同步定位与地图构建）算法来实现，通过结合传感器数据进行实时地图构建和机器人定位。
3. 路径规划与决策模块：路径规划与决策模块根据目标和环境信息，为机器人生成合适的路径，并做出决策。
常见的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法等，决策算法则根据机器人的任务需求进行制定。
4. 控制与执行模块：控制与执行模块根据路径规划和决策模块生成的指令，控制机器人的行动。
这包括控制机器人的底盘移动、进行避障等操作。
这个模块通常与机器人的驱动器和执行器进行交互。
二、机器人导航系统的设计与实现设计和实现机器人导航系统需要考虑以下几个关键问题：1. 环境建模：首先需要使用传感器获取环境信息，并进行地图构建和定位。
这涉及到传感器数据的处理与融合，以及使用SLAM算法进行地图的实时构建和机器人的实时定位。
通过建立精确的环境模型，可以为机器人提供准确的导航信息。
2. 路径规划与决策：路径规划是机器人导航系统中的核心问题之一。
根据机器人的当前位置和目标位置，以及环境地图和障碍物信息，通过路径规划算法生成可行的路径。
然后，决策算法根据机器人的任务需求和环境条件，选择最优的路径，并做出相应的决策。
3. 避障与规避：在导航过程中，机器人需要避免障碍物，并进行动态障碍物的规避。
移动机器人的导航技术总结
移动机器人的导航技术总结
一、移动机器人导航技术概述
移动机器人导航技术是为机器人提供定位和自主运动控制的技术，是移动机器人技术的重要组成部分，是机器人自主开发用来改善传统机器人性能的技术，有助于实现机器人的定位和路径跟踪、全自动路线规划等，使机器人能够在复杂环境中自动导航。
移动机器人导航技术主要包括定位方法、传感器、地图构建、导航控制等几个方面。
定位方法主要包括基于地磁定位法、GPS定位法、距离测量（单激光、双激光）定位法、视觉定位法等。
传感器包括激光雷达、摄像头、超声波测距传感器等。
地图构建采用里程计定位、激光雷达扫描构建等技术，导航控制通常采用梯形路径规划、重力波算法等技术。
移动机器人导航技术是机器人领域相对较新的技术，常见的移动机器人有四轮机器人、六轮机器人、滑行机器人、三轮机器人等，移动机器人导航技术可以在各种环境中应用。
它可以用来实现机器人的自动行走，解决机器人在复杂环境中运动的难题，可以为机器人提供更准确的定位和追踪服务。
二、移动机器人定位方法
1．基于地磁定位法
地磁定位法是利用地磁场的磁通量矢作为定位参考系。
机器人自主导航的工作原理
机器人自主导航的工作原理机器人自主导航是指机器人具备自主识别环境、规划路径以及实施导航功能的能力。
通过搭载各种传感器和算法，机器人可以在未经人为干预的情况下，自主地感知周围环境，并在其中进行自由移动和定位。
下面将详细介绍机器人自主导航的工作原理。
1. 环境感知机器人首先需要通过传感器感知周围的环境。
这些传感器包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达可以通过发射激光束并测量其反射回来的时间来获取周围环境的距离信息，从而构建环境的三维模型。
摄像头可以捕捉环境中的图像，通过图像处理算法分析物体的位置和形状。
超声波传感器可以发送超声波并接收其反射回来的信号，从而探知周围物体的距离。
2. 地图构建机器人在感知到环境后，需要通过算法将其转化为地图。
地图是机器人进行导航所需的基础，它可以包含环境中的障碍物、特征点等信息。
常用的地图构建算法包括激光雷达SLAM（同步定位与地图构建）、视觉SLAM和RGB-D SLAM等。
这些算法能够利用传感器获取的数据，通过建图、定位和路径规划等过程，实现精确地图的构建。
3. 定位与路径规划机器人在导航过程中需要准确地知道自己在地图上的位置，这就需要进行定位。
常见的定位算法包括激光定位、视觉定位和里程计定位等。
这些算法可以通过与地图进行匹配，确定机器人在地图上的位置。
定位完成后，机器人需要根据目标和环境约束规划最优路径。
路径规划考虑到机器人的动态约束以及地图中的障碍物等因素，以实现安全、高效的导航。
常见的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和RRT（快速随机树）算法等。
4. 跟踪与控制机器人在实施导航过程中，需要不断地更新自身位置和环境信息，以做出适应性的控制。
跟踪算法可以通过与地图进行匹配，实时估计机器人的位姿变化。
基于跟踪结果，控制算法可以产生机器人的运动控制指令，使其按照规划路径实现自主导航。
5. 避障和路径修改在实际导航中，机器人可能会遇到障碍物或者未知环境。
机器人技术实训报告总结
一、实训背景随着科技的飞速发展，机器人技术已经成为现代化工业生产的重要支柱。
为了提高学生的实践能力和创新精神，我们学校特组织了一次机器人技术实训。
本次实训旨在让学生深入了解机器人技术的基本原理、应用领域，并通过实际操作提升学生的动手能力和团队协作能力。
二、实训内容本次实训内容主要包括以下几个方面：1. 机器人基础知识：介绍了机器人的定义、分类、发展历程以及在我国的应用现状。
2. 机器人硬件组成：讲解了机器人的主要组成部分，如机械结构、传感器、控制器、驱动器等。
3. 机器人软件编程：学习了机器人编程语言，如C++、Python等，并进行了简单的编程实践。
4. 机器人应用案例：分析了机器人技术在工业、医疗、教育等领域的应用案例，使学生了解机器人的实际应用价值。
5. 机器人组装与调试：在老师的指导下，学生亲自动手组装机器人，并进行调试，使机器人具备一定的功能。
6. 机器人竞赛：组织学生参加机器人竞赛，培养学生的创新意识和团队协作精神。
三、实训过程1. 理论学习：在实训初期，我们进行了系统的理论学习，掌握了机器人技术的基本知识。
通过查阅资料、课堂讲解，我们对机器人的发展历程、应用领域有了初步的认识。
2. 硬件学习：在了解了机器人的硬件组成后，我们开始学习各个组件的功能和作用。
通过实际操作，我们熟悉了机器人的各个部件，为后续的组装和调试打下了基础。
3. 软件编程：在掌握了编程语言后，我们开始进行机器人编程实践。
通过编写程序，我们使机器人具备了一定的功能，如移动、避障、抓取等。
4. 组装与调试：在老师的指导下，我们亲自动手组装机器人。
在组装过程中，我们遇到了各种问题，但在老师和同学的共同努力下，我们成功完成了机器人的组装。
随后，我们对机器人进行调试，使其具备更高的性能。
5. 竞赛实践：在机器人竞赛中，我们充分发挥团队协作精神，共同设计、制作和调试机器人。
最终，我们在比赛中取得了优异的成绩。
四、实训收获1. 知识积累：通过本次实训，我们系统地学习了机器人技术的基本知识，为今后从事相关工作奠定了基础。
机器人技术中的自主导航算法
机器人技术中的自主导航算法随着科技的进步，机器人技术的发展已成为现代科学的重要领域之一。
机器人与人类的互动越来越密切，尤其是在自主导航方面。
自主导航是机器人技术中的一项关键技术，它使机器人能够遵循指令，自动检测和绕过障碍物，同时避免与其他物体产生碰撞。
在机器人技术的应用领域，如工业生产、医疗救援和智能家居，自主导航技术已广泛应用。
本文将探讨机器人技术中的自主导航算法及其应用。
一、什么是自主导航算法？自主导航算法是机器人技术中的一种核心算法，它基于传感器信息和导航数据，控制机器人的移动，实现障碍物避开、路径规划等功能。
具体来说，自主导航算法包括以下三个方面：1.模型预测控制技术这是一种基于机器学习的预测技术，通过学习和“记忆”机器人的实际行动模式，让机器人能够对不同环境做出准确的预测，从而更好地完成任务。
2.机器人声纳技术声纳技术是一种无线传输技术，能够通过机器人发射声波并通过声波的反弹来探测周围环境。
这种技术可用于制定环境地图，以及检测障碍物，研发出机器人更好地识别和避开障碍物。
3.激光雷达技术激光雷达技术能够以光速扫描所有环境并制定出精确的地图。
通过这一技术，机器人能够快速精确地测量其周围环境的距离和方向，以实现有效的自主导航。
二、自主导航算法的应用机器人技术中的自主导航算法应用广泛，最常见的领域是工业生产和物流管理。
在这些应用中，机器人被用来搬运和分拣物品，以及执行更复杂的任务，例如机器臂能够精确地进行焊接和组装操作，以及完成涂漆任务。
除此之外，自主导航技术在医疗和救援领域中也得到了广泛应用。
机器人在这些领域中可以被用来进行快速、高效的救援操作，例如在地震、火灾等紧急情况下进行搜索和救助，以及为残疾人提供更好的照料和改善其生活质量。
另一个重要的应用领域是智能家居。
通过使用自主导航技术，机器人能够监控房间内的物体，识别家电设备，制定合理的控制策略，从而更好地实现自动控制。
例如，机器人可以按照既定的时间表智能地打开和关闭电视机，打开和关闭空调等家电设备，从而提升家电设施的智能化程度。
移动机器人实训报告总结
移动机器人实训报告总结
本次移动机器人实训报告的总结，主要包括以下几个方面的内容：
一、实训过程
在实训过程中，我们首先了解了移动机器人的基本概念和构成，包括硬件和软件部分。
然后，我们学习了如何使用ROS（机器人操作系统）来控制移动机器人的运动。
接下来，我们通过实践掌握了移动机器人的基本控制命令，如前进、后退、左转、右转等。
最后，我们对移动机器人进行了编程控制，实现了自主导航和避障等功能。
二、实训收获
通过这次实训，我们深入了解了移动机器人的基本原理和控制方法，掌握了ROS的使用技巧，学会了移动机器人编程的基本方法，提高了我们的动手实践能力和创新思维能力。
三、实训建议
在实训过程中，我们认为可以进一步完善实训内容，增加一些实际应用场景的案例，帮助学生更好地理解和掌握移动机器人的应用。
同时，可以适当增加实验难度，培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。
四、总结
移动机器人是未来智能化发展的重要方向，本次实训让我们更深入地了解了移动机器人的构成和应用，提升了我们的实践能力和科技创新能力，希望在今后的学习和工作中，能够将所学知识应用到实际中，做出更多有益的贡献。
基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术研究
基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术研究随着机器人技术的不断发展，自主移动机器人已经开始进入人们的日常生活中。
自主移动机器人的导航技术是机器人能够自主移动的关键技术之一。
本文将介绍基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术研究的相关内容。
1. 自主移动机器人导航技术的发展历程自主移动机器人导航技术起源于20世纪70年代。
70年代中期，人们开始进行机器人路径规划方面的研究，目的是指导机器人在有限的环境中自主移动。
80年代，由于人们对机器学习的兴趣增加，自主移动机器人导航技术开始采用机器学习方法。
开始运用一些简单的神经网络和遗传算法来解决一些基本的导航问题。
近年来，深度强化学习技术的出现，为自主移动机器人导航技术的发展提供了新的思路。
2. 基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术原理深度强化学习技术是指在强化学习中使用深度学习神经网络。
其原理是通过将环境和机器人的行为映射到一组数字来对机器人的决策进行优化。
具体而言，深度强化学习是指通过学习来建立环境和机器人行为之间的映射关系。
因此，基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术可以使用一个深度神经网络来发现有关机器人如何移动的规律，然后该神经网络可以对机器人做出的行动做出评估。
在这种方法中，神经网络根据它接收到的环境信息来预测机器人的决策，这是通过跟踪机器人在环境中的行动来完成的。
一旦深度强化学习系统确定了评估一个行动的方法，并将其与当下情况相匹配，那么机器人就可以自主地决定它应该采取哪些行动。
3. 基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术研究进展基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术在学术界和工业界都得到了广泛的关注和应用。
实际上，研究者们已经针对这个问题做了很多工作。
例如，时间相关神经网络是一种能够帮助机器人在复杂的环境中导航的技术。
它的主要思想是根据前几步的经验来预测下一步的行动，最后到达目标点。
还有一种基于高斯过程的方法，将机器人周围的环境看作一个高斯过程，并且通过深度学习引擎来优化高斯过程的参数，以此来预测机器人的行为。
移动机器人上的GPS定位装置的动态安装与校准
移动机器人上的GPS定位装置的动态安装与校准移动机器人的定位精度对其导航和自主运行至关重要。
GPS定位装置作为一种常用的定位方式，被广泛应用于移动机器人上。
然而，在移动机器人的运行过程中，由于各种因素的影响，GPS定位装置的准确性可能会受到一定程度的干扰。
因此，动态安装和校准GPS定位装置，以提高移动机器人的定位精度，具有重要意义。
一、GPS定位装置的动态安装在进行GPS定位装置的动态安装前，首先需要确定安装位置。
一般而言，在移动机器人的上部或顶部安装GPS定位装置，可以获得更好的接收信号质量。
安装GPS定位装置的具体步骤如下：1. 确定安装位置：根据移动机器人的实际需求和设计限制，选择合适的位置进行安装。
考虑到机器人在室内和室外运行的情况，选择具有较好天线视野，并且不易受到机器人其他部件遮挡的位置。
2. 安装支架：根据GPS定位装置的尺寸和形状，设计或选择适合的支架，并将其固定在机器人上。
支架应具备稳定性，以避免在机器人运动过程中发生松动或脱落的情况。
3. 连接导线：将GPS定位装置与机器人的电源和通信系统连接起来。
确保连接的牢固和正确性，避免电源和信号传输的问题影响到GPS定位装置的正常工作。
4. 调整定位角度：根据移动机器人的运行方向和需要，调整GPS定位装置的角度，使其能够获得最佳的信号接收效果。
通常情况下，将天线指向地平线方向，可以获得较好的信号接收性能。
二、GPS定位装置的动态校准移动机器人的GPS定位装置在安装完毕后，还需要进行动态校准以提高定位精度。
动态校准主要包括以下几个方面：1. 接收信号质量评估：通过收集GPS定位装置接收到的卫星信号，评估信号的强度和质量。
一般情况下，选择卫星信号强度较高、质量较好的卫星进行定位，以提高定位的准确性。
2. 位置校正：利用陀螺仪或其他传感装置获取机器人当前的姿态和位置信息，与GPS定位装置获取的信息进行比对。
根据比对结果，对GPS定位装置的输出进行校正，以修正由于机器人运动或其他因素引起的位置误差。
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移动机器人的关键技术分为以下三种:(1)导航技术导航技术是移动机器人的一项核心技术之一[3,4]"它是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态,实现在有障碍的环境中面向目标的自主运动"目前,移动机器人主要的导航方式包括:磁导航,惯性导航,视觉导航等"其中,视觉导航15一7]通过摄像头对障碍物和路标信息拍摄,获取图像信息,然后对图像信息进行探测和识别实现导航"它具有信号探测范围广,获取信息完整等优点,是移动机器人导航的一个主要发展方向,而基于非结构化环境视觉导航是移动机器人导航的研究重点。
(2)多传感器信息融合技术多传感器信息融合技术是移动机器人的关键技术之一,其研究始于20世纪80年代18,9]"信息融合是指将多个传感器所提供的环境信息进行集成处理,形成对外部环境的统一表示"它融合了信息的互补性,信息的冗余性,信息的实时性和信息的低成本性"因而能比较完整地,精确地反映环境特征,从而做出正确的判断和决策,保证了机器人系统快速性,准确性和稳定性"目前移动机器人的多传感器融合技术的研究方法主要有:加权平均法,卡尔曼滤波,贝叶斯估计,D-S证据理论推理,产生规则,模糊逻辑,人工神经网络等"例如文献[10]介绍了名为Xavier的机器人,在机器人上装有多种传感器,如激光探测器!声纳、车轮编码器和彩色摄像机等,该机器人具有很高的自主导航能力。
(3)机器人控制器作为机器人的核心部分,机器人控制器是影响机器人性能的关键部分之一"目前,国内外机器人小车的控制系统的核心处理器,己经由MCS-51、80C196等8位、16位微控制器为主,逐渐演变为DSP、高性能32位微控制器为核心构成"由于模块化系统具有良好的前景,开发具有开放式结构的模块化、标准化机器人控制器也成为当前机器人控制器的一个研究热点"近几年,日本!美国和欧洲一些国家都在开发具有开放式结构的机器人控制器,如日本安川公司基于PC开发的具有开放式结构!网络功能的机器人控制器"我国863计划智能机器人主题也已对这方面的研究立项视觉导航技术分类机器人视觉被认为是机器人重要的感觉能力，机器人视觉系统正如人的眼睛一样,是机器人感知局部环境的重要“器官”,同时依此感知的环境信息实现对机器人的导航。
机器人视觉信息主要指二维彩色CCD摄像机信息,在有些系统中还包括三维激光雷达采集的信息。
视觉信息能否正确、实时地处理直接关系到机器人行驶速度、路径跟踪以及对障碍物的避碰,对系统的实时性和鲁棒性具有决定性的作用。
视觉信息处理技术是移动机器人研究中最为关键的技术之一。
基于计算机视觉的自主机器人导航主要分为一下三种方法：(1)基于地图的机器人导航基于地图的导航就是提供给自主机器人其导航环境的模型"在一些早期的视觉系统中,自主机器人导航环境的知识都是以网格表征,把三维空间中物体按体积垂直投影到二维水平平面上,这种方式通常被引用为/占用地图0"后来,占用地图的思想被/虚拟力场0改进"虚拟力场也是一幅/占用地图0,不同的是在地图中每一个被占用的区域都对机器人施加斥力,而目的地图则对机器人施加引力,所有的这些力通过向量的加减运算的共同作用牵引机器人避开障碍物,向目的地运动(2)基于光流的机器人导航santos-Victo:等人研发了一个基于光流的视觉系统robee[0],该系统模拟了蜜蜂的视觉行为。
该系统认为昆虫的眼睛长在两侧的优势就在于它们的导航机制是基于运动产生的特征,而不是深度信息。
在robee中,一个分开的双目视野被用于模仿蜜蜂的中心反射:如果机器人位于环境的中心位置,其左眼拍摄到的画面场景变化速度和右眼拍摄到的画面场景变化速度是一样的,相差几乎为0,这时机器人就可以知道自己处于环境的中心位置,如果两侧眼睛的场景变化速度不同,机器人就朝向速度变化较慢的那一边运动。
在自主机器人导航的实现中,基本的基本思想就是测量两侧眼睛(摄像机)拍摄到画面场景变化速度之差。
该导航技术只能用于室内单一背景的直道环境中导航,无法指导机器人改变方向(3)基于地貌的机器人导航基于地貌的机器人导航一般多用于室外环境,该类导航的核心问题就是数字图像中的模式识别,更具体的说就是物体颜色和纹理的识别问题。
然而,由于光照以及环境色的影响,具有相同本质色的物体在不同的环境下可以呈现出完全不同的颜色,因此就需要对颜色空间进行一定的转化。
室外环境的导航涉及障碍物躲避、地标检测、位置估计等,由于很难预知先验知识,所以系统无法建立一幅卓为环境的完整地图,只能实时处理出现在视野中的对象,这对于导航算法的实时性要求很高。
室外环境的自主机器人导航又可分为机构化环境中的导航和非结构化环境中的导航。
国内外研究现状与发展趋势研究现状由于受室内环境尤其是家庭环境的限制,很多导航方法在室内移动机器人上很难或根本无法应用,比如电磁导航、GPS导航等等;另外,一些导航方法由于成本或精度等原因,亦很难应用在商业化的室内移动机器人中,比如激光定位导航系统需要相当高的成本,而基于RFID的导航系统精度低是有待解决的问题。
从传感器的角度来看,室内移动机器人导航比较常用的方法主要有视觉导航、红外线导航以及多传感器融合导航等"视觉导航又可分为基于单目视觉的导航,基于立体视觉的导航以及基于全景摄像机导航等"由于全景相机具有较宽的视场,比较容易实现基于多路标三角或三边导航系统,因而应用比较广泛;基于单目视觉的导航系统相对比较简单且易于实现,在实际的系统中取得广泛应用[l6,17];立体视觉一般用于基于自然路标的导航系统中,文献=181中采用SIFT特征点作为自然路标来实现机器人自定位"此外,基于多传感器融合的机器人导航系统也是当前研究的热点,例如导航系统中融合声纳传感器以及视觉传感器实现室内机动机器人的导航。
目前,根据已知地图的移动机器人导航研究己有许多成功实例,然而,在大多数情况下,机器人所处的环境是未知的和动态变化的,因而移动机器人在未知环境下的同步定位和地图构建(SimultaneouslocallzationandmaPping,SLAM)则成为机器人自定位领域的热点"常用的SLAM 技术主要有基于激光传感器的SLAM和基于视觉传感去的SLAM(简称VSLAM)"由于视觉传感器的优点,VSLAM具有更广泛的应用前景"vSLAM技术一般基于自然路标实现,在国内外受到广泛的理论研究[z0,2.l,但要想成功应用与实际系统中,还有很多问题有待解决。
发展趋势整体来说,随着机器人视觉系统硬件性能的提升和处理方法的不断丰富,基于视觉的导航技术将日益成熟与完善。
结合室内移动机器人视觉导航技术的研究现状,其发展方向出要存在如下三种趋势:(1)实时、精确以及稳定的视觉导航方法当前的视觉导航技术往往在对视觉数据进行简单处理后就用于导航任务,因而只能从图像中提取有限的信息,很容易导致导航任务的失败"因此在改善硬件设备的同时,可以考虑将并行处理技术!各种智能算法应用于具体导航任务。
(2)多传感器融合以及多种导航技术的综合使用多传感器融合[23]可以结合多种导航传感器的优点,取长补短,使导航系统的鲁棒性更强并且具有更高的精度。
另外,当前机器人导航大多采用单一的导航技术,而一种导航方法往往存在其固有的局限性"路标地图描述比较粗略,几何地图使用起来一般计算复杂度高;卡尔曼定位局限于系统及测量噪声为高斯白噪声,粒子滤波方法也存在计算量较大等问题"因此在完善单一自定位方法的同时,应该将各种技术的特点系统性地综合起来加以应用,取长补短。
(4)基于VSLAM技术的导航方法目前,VSLAM技术在理论上还不成熟,在实际应用中也才存在很大困难,但为了使移动机器人具有更高的自主导航能力以及环境适应能力,解决VSLAM技术存在的疑难问题并使其成功地应用于机器人导航系统,这必然是未来机器人自定位的主流趋势之一。
备注：上面这篇文章来自《移动机器人视觉导航算法的研究与设计》，作者姓名:孙志阳指导教师:吴成东教授王晓哲副教授上篇文章主要着眼点为室内机器人导航问题。
移动机器人视觉导航技术视觉导航技术是智能机器人领域的重要研究方向，也是智能移动机器人的一项关键技术。
运用视觉传感器，可进行与移动机器人大多数底层行为控制有关的环境感知，如测距、避障、目标物跟踪、轨迹跟踪、局部定位、路标识别。
1、基于环境理解的全局定位一般的定位方法是：地理特征或人工标志在世界坐标系中的位置是预先已知。
当从捕获的景物图像中提取出路标的图像坐标后，再通过路标在图像中的位置和他们在世界坐标系中的几何位置关系计算出传感器系统在世界坐标系中的绝对位置。
根据一般采用的数学模型，位置计算要求感知至少3 个以上的路标才能完成，所以一般希望传感器系统在任意工作空间位置上尽可能观察到足够多的路标[8][9]。
视觉导航具有信息量大，适用范围广的优点，因而越来越受到关注。
2、路径识别和跟踪包括对自然环境中道路的理解和可行通路方向的判别。
在基于视觉导航的地面自主机器人中, 机器视觉与路径规划是核心模块. 目前国内外许多学者在这方面作了大量的研究工作, 到目前为止还没有找到一套适用于各种道路环境的算法。
为了简化视觉信息处理, 降低开发难度, 通常把移动机器人的工作环境分为结构化道路环境和非结构化道路环境. 结构化道路的检测相对来说较易实现, 其检测技术一般都以边缘检测为基础, 辅以 Hough 变换、模式匹配等, 并利用最小二乘法处理对应于道路边界的线条, 得出道路的几何描述。
由于非结构化道路的环境复杂、特征描述困难, 使得非结构化道路的检测及信息处理复杂化。
目前对非结构化道路的检测主要采用三种方法: 边缘抽取法、阈值法和分类法。
3、目标识别和障碍物检测障碍物检测原理与道路检测原理差不多, 但其重点是对障碍物位置和大小的描述。
立体视觉可以完成三维重建，获得障碍物位置和大小的信息。
对于单目，不能完成三维重建，无法获得障碍物的三维信息，因此多采用与超声波等其他传感器的融合，共同实现障碍物的识别工作。
以上内容来自《自主移动机器人导航研究》作者：连秀林北京交通大学。