第五章工业机器人路径规划
第五章第二讲机器人路径轨迹运行规划
编号：授课时间：授课班级：工业机器人应用班任课教师：项目名称第五章第二节机器人路径轨迹运行规划学时：2教学目标知识目标1.掌握机器人路径轨迹规划的方法2.掌握离线编程软件的使用方法技能目标1.能正确进行机器人五角星轨迹的规划2.能使用离线编程软件完成五角星的编程情感态度培养学生热爱学习的良好习惯，通过知识的收集和总结，提高学生理解能力，通过实际操作，提高学生的操作技能。
教学内容要让机器人绘制五角星，我们需要告知工业机器人它的作业具体内容。
本次课主要机器人路径轨迹运行规划，用离线编程软件实现五角星的绘制程序编写。
重点1.能正确进行机器人五角星轨迹的规划2.能使用离线编程软件完成五角星的编程难点能使用离线编程软件完成五角星的编程教学策略利用现有ABB工业机器人进行操作，采用现场教学的方式，按照一体化教学的步骤实施教学计划，强调学生的实际操作能力，在做中学，同时充分利用学校现有的教学资源库，最大限度的收集更多更好的网络资源，使课堂教学更生动。
教学资源准备一、明确任务，完成路径规划机器人的基本原理是示教——再现。
示教也成为导引，是由操作者直接或间接的导引机器人，一步一步按实际作业要求告知机器人应该完成的动作和作业的具体内容。
机器人在导引过程中是以程序的形式将其记录下来，并存储在机器人控制装置内。
再现是通过存储内容的回放，使机器人能在一定的精度范围内按照程序所示教的动作和赋予的作业内容。
机器人的运动轨迹是机器人为了完成某一作业任务，工具中心点（TCP）所掠过的路径，它是工业机器人示教的重点。
示教时，我们不可能将运动轨迹上的所有点都示教一遍，一是费时，二是占用大量的存储空间。
实际上，对于有规律的轨迹，原则上我们只需要示教几个程序点。
例如直线运动轨迹示教两个点，直线起始点和结束点，我们学习数学的时候学过“两点确定一条直线”。
圆弧轨迹示教3个程序点，圆弧起始点，圆弧中间点和圆弧结束点。
常见的编程方法有两种，示教编程方法和离线编程方法。
工业机器人的路径规划与运动控制方法与技巧
工业机器人的路径规划与运动控制方法与技巧工业机器人在现代制造业中扮演着重要的角色，它们能够自动执行各种繁重、重复的工作任务，提高生产效率和产品质量。
而路径规划与运动控制是工业机器人实现高效自动化的关键技术。
本文将介绍工业机器人的路径规划与运动控制方法与技巧。
路径规划是指确定工业机器人从起始位置到目标位置的最佳路径。
一个有效的路径规划算法能够提高机器人的运动效率和安全性。
目前常用的路径规划方法包括位姿插补、分段直线插补和样条插补。
位姿插补是最基本的路径规划方法，它通过在每个关节轴上逐渐改变位姿来实现机器人的运动。
位姿插补的优点是简单易行，但在实际应用中可能会出现抖动和不平滑的问题。
分段直线插补是另一种常用的路径规划方法，它将机器人的运动路径分成若干个直线段，并在每个直线段上进行插补计算。
分段直线插补能够有效地减少机器人的振动，并提高运动的平稳性。
样条插补是一种更加精细的路径规划方法，它利用数学模型对机器人的运动进行插补计算。
样条插补能够实现连续平滑的运动轨迹，并提高机器人的运动精度。
除了路径规划，工业机器人的运动控制方法也非常重要。
运动控制是指实现机器人按照路径规划结果进行准确控制的技术。
常见的运动控制方法包括开环控制和闭环控制。
开环控制是一种简单直接的控制方法，它根据路径规划结果直接控制机器人的执行器进行运动。
开环控制的优点是响应速度快，但它对于外界干扰和机器人自身参数变化非常敏感，容易出现运动误差。
闭环控制是一种更加精确的控制方法，它通过传感器获取机器人的实际位姿信息，并与路径规划结果进行对比，然后根据误差进行调整。
闭环控制能够提高机器人的运动精度和稳定性。
除了路径规划和运动控制方法，还有一些其他的技巧可以进一步提高工业机器人的运动性能。
例如，合理选择机器人的控制系统和传感器，以确保系统能够快速响应并准确感知环境。
此外，对机器人进行动力学建模和参数标定也非常重要，它们能够提供机器人运动控制所需的准确输入。
工业机器人路径规划与控制系统设计
工业机器人路径规划与控制系统设计工业机器人是一种广泛应用于制造业中的自动化设备，能够准确、高效地执行各种重复性的操作任务。
在实际应用中，工业机器人的路径规划与控制系统设计是至关重要的一步。
本文将从路径规划和控制系统设计两个方面对工业机器人进行深入探讨。
一、路径规划路径规划是指确定机器人从起始位置到目标位置的最佳路径的过程。
在工业机器人的路径规划中，最常用的方法是基于几何模型的方法和基于规则的方法。
基于几何模型的方法是指根据机器人的运动学模型和环境的几何信息来寻找最佳路径。
这种方法通常包括离散化、逆运动学求解、步进运动和碰撞检测等步骤。
其中，离散化将工作空间分成有限个小块，逆运动学求解求解机器人关节角，步进运动对路径进行逐步优化，碰撞检测避免机器人与障碍物的碰撞。
这种方法的优点是精度高、路径规划效果好，但计算量较大。
基于规则的方法是指利用经验规则和启发式算法来制定路径规划策略。
这种方法通常包括顺序规则、随机规则和遗传算法等。
其中，顺序规则按照特定的优先级顺序选择路径，随机规则根据随机数选择路径，遗传算法通过模拟生物进化的方式搜索最佳路径。
这种方法的优点是计算量小、速度快，但路径规划效果相对较差。
二、控制系统设计控制系统设计是指为工业机器人设计一个合适的控制系统，使其能够按照路径规划的要求精确执行任务。
在工业机器人的控制系统设计中，常见的方法包括关节空间控制、工具空间控制和混合控制。
关节空间控制是指通过控制机器人各个关节的角度来实现运动控制。
这种方法通常包括PID控制、反馈控制和前馈控制等。
其中，PID控制是常用的运动控制方法，通过调整比例、积分和微分参数来实现控制精度和稳定性的平衡。
反馈控制通过测量机器人当前位置和速度进行实时控制，前馈控制通过预测目标位置来提前调整控制信号。
关节空间控制的优点是控制精度高、响应速度快，但需要较为复杂的运动学模型。
工具空间控制是指直接控制机器人末端执行器的位置和姿态来实现运动控制。
工业机器人路径规划与优化设计
工业机器人路径规划与优化设计工业机器人是一种能够自动操作和完成各种任务的机械设备，广泛应用于制造业。
路径规划与优化是工业机器人领域中的一个重要问题，它涉及到如何使机器人在执行任务时能够选择最优路径，以提高工作效率和减少时间浪费。
本文将探讨工业机器人路径规划与优化设计的原理与方法。
一、路径规划的概念和意义路径规划是指在给定起点和终点的情况下，找到一条连接起点和终点的最佳路径的过程。
在工业机器人中，路径规划的目标是使机器人在遵循预定约束条件下到达目标位置，完成任务。
路径规划的意义在于能够优化机器人的行走轨迹，使其能够快速、高效地完成工作任务。
二、路径规划的方法1. 图搜索算法图搜索算法是一种常用的路径规划方法，它根据工作环境的拓扑结构，将机器人的工作空间分为一个个离散的节点，然后通过搜索图上的节点和边，找到从起点到终点的最短路径。
常用的图搜索算法包括Dijkstra算法、A*算法和增强现实路径规划算法等。
2. 采样规划算法采样规划算法是另一种常用的路径规划方法，它通过在机器人的工作空间内随机采样一些点，然后利用这些采样点构建路径，从而实现路径规划。
常用的采样规划算法包括Rapidly-exploring Random Trees (RRT) 算法和Probabilistic Roadmaps (PRM)算法等。
3. 进化算法进化算法是一类通过模拟生物进化过程来进行路径规划的方法，它利用遗传算法、粒子群优化等方法，通过不断迭代产生新的候选解，并通过评估函数逐渐优化路径，最终找到最佳路径。
进化算法能够在复杂和多约束的环境中找到较好的路径。
三、路径规划的优化设计路径规划的优化设计是指通过改进路径规划的算法和方法，提高机器人路径规划的效果。
具体包括以下几个方面：1. 搜索空间的减少通过对工作环境进行建模和分析，可以剔除一些不必要的搜索空间，从而减少路径规划的时间和计算复杂度。
例如，利用先验知识和规则对环境进行划分，可以在搜索时排除一些不可行的路径。
工业机器人路径规划研究
工业机器人路径规划研究工业机器人路径规划是指为工业机器人设定一条合理的运动路径，使其可以按照预定的顺序、速度和姿态完成一系列任务。
路径规划是工业机器人领域的关键技术之一，它能够提高机器人的运动效率、减少碰撞概率，提高操作稳定性，因此广泛应用于自动化生产线中。
工业机器人路径规划研究的目标是找到一条最短、最快、最安全的路径，实现机器人在复杂环境下的自主导航。
路径规划需要综合考虑多个因素，如机器人的运动约束、工作空间的障碍物、工作任务的要求等。
常见的工业机器人路径规划算法有A*算法、D*算法、RRT算法等。
一、运动约束建模：工业机器人的运动受到机械结构、电机特性等多种因素的限制，需要对机器人的运动约束进行建模。
常见的运动约束有关节角度限制、关节速度限制、关节加速度限制等。
二、障碍物检测与避障：在工作空间中存在障碍物，机器人在运动过程中需要检测障碍物的位置和形状，并采取相应的避让动作。
障碍物检测通常使用传感器（如视觉传感器、激光传感器等），并结合机器学习、图像处理等技术进行障碍物识别和定位。
三、路径规划算法设计：选择合适的路径规划算法是工业机器人路径规划研究的关键。
常用的路径规划算法有启发式算法、基于图论的算法、随机树算法等。
这些算法可以根据具体问题的要求进行选择和改进，以获得更优的路径规划结果。
四、路径评价指标：为了评价路径规划算法的性能，需要设计合适的评价指标。
常见的评价指标有路径长度、路径平滑度、碰撞概率等。
通过对这些指标进行量化分析，可以比较不同算法的优劣。
五、实时路径规划：实际工业生产中，机器人通常需要在动态环境下进行任务执行，因此需要实时进行路径规划。
实时路径规划的关键是快速生成合适的路径，并及时对路径进行修正和更新。
实时路径规划需要考虑时间因素，并且需要在保证路径质量的前提下降低计算复杂度。
工业机器人路径规划研究具有重要的理论和实际应用意义。
通过路径规划可以提高工业机器人的自主性和灵活性，实现复杂任务的自动完成，有效提高生产效率和产品质量。
ABB工业机器人编程第五章
ABB工业机器人编程第五章在ABB工业机器人编程的旅程中，第五章标志着重要的里程碑。
这一章节将深入探讨机器人的运动学和动力学，为后续的编程操作奠定坚实的基础。
机器人运动学是研究机器人末端执行器在不同关节角度下所能够达到的空间位置和姿态的科学。
在ABB机器人中，这些关节角度被称为“关节变量”。
理解这些关节变量如何影响机器人的运动是非常重要的。
我们需要理解机器人坐标系。
一般来说，ABB机器人使用的是六自由度的机械臂，这意味着它有六个关节，每个关节对应一个角度。
这些角度可以由一个六元组（q1, q2, q3, q4, q5, q6）来表示。
然后，我们需要理解位姿（位置和姿态）的概念。
位姿是由三个线性分量（x, y, z）和三个旋转分量（roll, pitch, yaw）组成的。
这些分量描述了末端执行器的位置和朝向。
我们需要理解如何通过运动学方程将关节角度转化为位姿。
这需要使用到一些复杂的数学公式，例如雅可比矩阵。
通过这些公式，我们可以将关节角度映射到位姿，从而精确地控制机器人的运动。
机器人动力学是研究机器人运动过程中力与运动之间关系的科学。
在ABB机器人中，动力学主要的是如何在给定关节角度的情况下，计算出所需的关节扭矩。
我们需要理解牛顿-欧拉方程。
这个方程描述了物体的惯性（质量乘速度的平方）和外部力（例如重力、摩擦力）之间的关系。
通过这个方程，我们可以计算出在给定关节角度下，机器人所需的关节扭矩。
然后，我们需要理解如何通过动力学方程将关节扭矩转化为关节角度。
这需要使用到一些复杂的数学公式，例如动力学方程。
通过这些公式，我们可以将关节扭矩映射到关节角度，从而精确地控制机器人的运动。
在理解了机器人运动学和动力学的基础上，我们可以开始进行编程实践了。
在ABB工业机器人编程中，主要使用的是RobotWare软件。
这个软件提供了一套完整的编程环境，包括建模、仿真、编程、调试等功能。
我们需要使用RobotWare软件进行建模。
工业机器人课件第5章 轨迹规划与编程2
三、编程指令及应用
1．基本运动指令及其应用
常用基本运动指令有：MoveL、MoveJ、 MoveC
MoveL：直线运动。 MoveJ：关节轴运动。 MoveC：圆周运动。
（1）直线运动指令的应用
直线由起点和终点确定，因此在机器人的运动路径为直 线时使用直线运动指令MoveL，只需示教确定运动路径 的起点和终点。
v500，z1，tool1； MoveJ p，v500，z1，tool1
2．输入输出指令 Do指机器人输出信号，di指输入机器人信号 输入输出信号有两种状态：“1”为接通；
“0”为断开。 1） 设置输出信号指令 Set do1 2）复位输出信号指令 Reset do1 3）输出脉冲信号指令 PulseDO do1
这种方法编制程序是在机器人现场进行的
示教方式
直接示教（手把手示教）：用户使用安装在机器人手臂内的 操纵杆（Joystick），按给定运动顺序示教动作内容。
间接示教（示教盒示教）：利用装在示教盒 上的按钮驱动机器人按需要的顺序进行操作。 机器人每一个关节对应着示教盒上的一对按 钮，以分别控制该关节正反方向的运动。是 目前广泛使用的一种示教编程方式。
例如，MoveL p1，v100，z10，tool1；（直线运动 起始点程序语句）
p1：目标位置。 v100：机器人运行速度。
修改方法：将光标移至速度数据处，回车，进入窗口；选择 所需速度。
z10：转弯区尺寸。
修改方法：将光标移至转弯区尺寸数据处，回车，进入窗口； 选择所需转弯区尺寸，也可以进行自定义。
5．机器人停止指令
Stop指令：机器人停止运行，软停止指令， 直接在下一句指令启动机器人；
工业机器人的定位与路径规划
工业机器人的定位与路径规划工业机器人是一种在生产线上进行自动化操作的设备，广泛应用于制造业的各个领域。
而机器人的定位与路径规划则是机器人能够准确并高效地执行任务的基础。
本文将探讨工业机器人的定位与路径规划的原理与方法。
一、定位技术在工业机器人中，定位技术主要有以下几种：1. 视觉定位：通过摄像头或激光扫描仪等设备获取工作环境的图像信息，利用计算机视觉算法实现机器人的定位。
常见的方法有特征点匹配、SLAM（同步定位与地图构建）等。
2. 激光测距：利用激光束测量目标物体与机器人之间的距离，通过激光传感器获取位置信息。
这种方法具有精度高、适用范围广等优点。
3. GPS定位：通过卫星定位系统获取机器人的全球位置信息。
然而，在工业场景中，GPS信号受到建筑物和设备的遮挡，精度通常较低，故很少应用于工业机器人的定位。
二、路径规划算法路径规划算法是指机器人在已知环境中，找到一条能够到达目标位置的最短路径的方法。
以下是几种常见的路径规划算法：1. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，通过评估距离综合代价函数来选择下一步的行动，从而找到最短路径。
2. Dijkstra算法：Dijkstra算法是一种广度优先的搜索算法，它通过计算每个节点到起点的代价来选择下一步的行动，直到找到目标。
3. RRT算法：RRT（快速随机树）算法利用树形结构来表示可行路径，并通过随机采样和扩展的方式逐步构建树，最终找到最优路径。
三、定位与路径规划的结合在实际应用中，定位和路径规划通常需要结合起来，以实现机器人的自主导航。
以下是一种典型的定位与路径规划的结合方法：1. 环境建模：通过传感器获取工作环境的三维点云或二维地图信息，并利用算法对其进行处理和分析，建立准确的环境模型。
2. 定位更新：机器人根据实时获取的传感器数据，通过定位算法估计自身的位置，并将其更新到环境模型中。
3. 路径规划：基于准确的环境模型和定位信息，机器人使用路径规划算法选择一条最短路径，并生成路径点序列。
工业机器人的自主导航与路径规划
工业机器人的自主导航与路径规划工业机器人的自主导航和路径规划在现代制造业中起着重要的作用。
随着科技的不断进步，机器人在工厂生产线上扮演着越来越重要的角色，自主导航和路径规划技术的应用使得机器人能够更加智能地执行任务，提高生产效率。
本文将探讨工业机器人的自主导航和路径规划的原理及应用。
一、自主导航技术的原理工业机器人的自主导航是指机器人在复杂的环境中能够自动感知并规划路径，实现精确的导航。
其原理主要包括以下几个方面：1. 传感器技术：自主导航的关键是机器人能够感知周围环境的信息。
通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等传感器装置，机器人能够获取周围的物体、障碍物等信息，并进一步进行处理。
2. 地图构建：机器人在导航过程中需要构建环境地图，包括障碍物的位置、尺寸、形状等信息。
通过传感器获取环境数据后，机器人利用算法将这些数据转化为地图信息，为后续的路径规划提供依据。
3. 定位技术：机器人导航还需要准确的定位。
通过使用全球定位系统（GPS）、惯性导航系统、视觉定位等技术，机器人能够在地图上准确定位，并根据自身位置进行路径规划。
二、路径规划技术的原理路径规划是工业机器人自主导航中的一个重要环节。
其目的是使机器人能够找到一条最优的路径，避开障碍物并快速到达目的地。
路径规划技术的原理包括以下几个方面：1. 算法选择：路径规划算法根据具体的应用场景来选择。
常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法、遗传算法等。
这些算法根据目标函数、约束条件和环境信息等因素进行优化，找到最优路径。
2. 障碍物避免：机器人在路径规划过程中需要避开各种障碍物，包括其他机器人、设备、工件等。
通过传感器获取的环境信息，机器人可以识别并规避这些障碍物，从而确保安全和高效的导航。
3. 实时更新：工厂生产环境常常发生变化，机器人需要能够实时感知并更新路径规划。
当有新的障碍物出现或环境发生变化时，机器人可以根据传感器获取的新数据更新路径规划，以适应新的情况。
工业机器人轨迹规划
工业机器人轨迹规划在现代化工业制造过程中，工业机器人的应用已经越来越普遍。
它们通过精准、高效和不知疲倦的工作，极大地提高了生产效率，降低了生产成本，并使得生产过程更加精准和可控。
而在这些工业机器人的运行过程中，轨迹规划是实现其功能的关键环节。
轨迹规划是一种数学方法，用于计算和优化机器人在特定环境中的移动路径。
这个过程需要考虑机器人的物理限制、运动速度、运动加速度以及目标位置等多个因素。
通过对这些因素的细致规划，可以确保机器人在满足工作需求的同时，不会产生过大的冲击力和热量，从而防止可能的设备损坏和生产事故。
在实际操作中，工业机器人的轨迹规划通常会遵循一定的步骤。
根据生产任务和机器人本身的性能参数，设定合理的运动参数，如最大速度、最大加速度等。
然后，根据设定参数，利用运动学模型和动力学模型计算出机器人的运动轨迹。
通过模拟和实际测试，对计算出的轨迹进行验证和调整，确保机器人在实际运行中能够准确地完成预定任务。
对于具有更高性能需求的工业机器人，如需要处理复杂任务的机器人或在非结构化环境中工作的机器人，轨迹规划的方法和技术也需要进行相应的升级和改进。
例如，对于这类机器人，可能需要引入更复杂的运动学模型和动力学模型，或者使用和深度学习等方法，对机器人进行更精细的运动控制和优化。
工业机器人的轨迹规划是实现其高效、精准运动的关键技术。
随着工业机器人技术的不断发展，我们有理由相信，更加高效、精准的轨迹规划方法将会被不断开发和应用，为未来的工业制造带来更大的价值。
工业机器人轨迹规划方法综述摘要：本文对工业机器人的轨迹规划方法进行了综合性述评，详细介绍了各种轨迹规划方法的基本原理、优缺点及应用场景。
本文的研究目的是为工业机器人轨迹规划提供全面的理论分析与实践指导，以期提高机器人的运动性能和轨迹精度。
引言：随着工业自动化和智能制造的快速发展，工业机器人在生产制造领域的应用越来越广泛。
而工业机器人的轨迹规划问题，作为提高其运动性能和轨迹精度的重要手段，一直以来备受。
工业机器人中的路径规划与轨迹控制技术分析
工业机器人中的路径规划与轨迹控制技术分析工业机器人在现代制造业中起着至关重要的作用，它能够自动完成重复性、高精度和高效率的任务。
工业机器人的核心功能之一就是路径规划与轨迹控制。
本文将对工业机器人中的路径规划与轨迹控制技术进行详细分析。
一、路径规划技术路径规划是指确定机器人从起始位置到目标位置的最佳路径的过程。
在工业机器人中，路径规划技术的目标是使机器人能够以最短的时间和最小的代价到达目标位置。
在路径规划过程中，需要解决以下几个关键问题：1.1 环境建模在路径规划过程中，首先需要对机器人所处的环境进行建模。
这包括利用传感器获取环境中的障碍物信息，并将其转化为机器人可理解的形式，例如地图、网格或点云等。
通过对环境进行建模，可以使机器人能够感知并避开障碍物，确保路径安全。
1.2 路径搜索算法路径搜索算法是路径规划的核心算法，其目标是在环境模型中找到一条最佳路径。
常用的路径搜索算法包括A*算法、Dijkstra算法和RRT算法等。
这些算法使用启发式搜索方法，根据机器人的起始位置、目标位置和环境信息，逐步搜索可能的路径，并根据启发函数评估路径的优劣。
1.3 优化策略在找到一条可行路径后，还需要对其进行优化，以满足特定的性能要求。
例如，可以通过优化路径长度、时间和能源消耗等来提高机器人的效率。
优化策略可以基于路径搜索算法的结果进行进一步的优化，或者使用全局规划算法来寻找更优的解。
二、轨迹控制技术轨迹控制是指控制机器人在路径上的运动，使其按照预定的轨迹精确运动。
在工业机器人中，轨迹控制技术的目标是实现高精度和高稳定性的运动控制。
以下是常用的轨迹控制技术：2.1 PID控制PID控制是一种简单而常用的控制方法，它通过不断调节系统的输出来使系统的反馈信号与期望值尽可能接近。
在轨迹控制中，PID控制可以被用来控制机器人的位置、速度和加速度等。
通过调节PID参数，可以实现较高的运动精度和稳定性。
2.2 路径跟踪控制路径跟踪控制是一种更高级的控制方法，其目标是使机器人按照给定的路径进行精确跟踪。
工业机器人的轨迹规划和控制
工业机器人的轨迹规划和控制在现代制造业中，工业机器人扮演着至关重要的角色。
它们能够高效、精确地完成各种复杂的任务，大大提高了生产效率和产品质量。
而要实现工业机器人的精准动作和高效作业，轨迹规划和控制则是其中的关键环节。
工业机器人的轨迹规划，简单来说，就是为机器人确定一条从起始点到目标点的最优路径。
这可不是一件简单的事情，需要考虑众多因素。
首先是工作空间的限制，机器人的运动范围是有限的，必须确保规划的轨迹在这个范围内。
其次，要考虑机器人的运动学和动力学特性。
不同类型的机器人，关节结构和运动方式都有所不同，这会影响轨迹的规划。
此外，还需要考虑任务的要求，比如速度、精度、加速度等。
为了实现有效的轨迹规划，工程师们通常采用多种方法。
一种常见的方法是基于关节空间的规划。
在这种方法中，直接对机器人的关节角度进行规划。
通过给定起始和终止的关节角度，以及中间的一些关键点，然后使用插值算法来生成连续的关节角度轨迹。
这样可以保证机器人的运动平稳，避免出现突变。
另一种方法是基于笛卡尔空间的规划。
在这种情况下，直接在三维空间中对机器人的末端执行器的位置、姿态进行规划。
这种方法更直观，更容易与任务需求相结合，但计算量相对较大。
在轨迹规划中，还需要考虑一些约束条件。
比如，速度约束，以防止机器人运动过快导致不稳定；加速度约束，避免过大的冲击；还有关节角度限制、力矩限制等，以确保机器人的运动在安全范围内。
有了规划好的轨迹，接下来就是控制机器人按照这个轨迹运动。
工业机器人的控制主要分为位置控制和力控制两种方式。
位置控制是最常见的控制方式。
通过不断测量机器人的实际位置，并与规划的位置进行比较，然后计算出控制量，驱动机器人向目标位置运动。
这种控制方式适用于大多数对位置精度要求较高的任务，比如装配、焊接等。
力控制则主要用于需要与环境进行交互、施加特定力的任务，比如打磨、抛光等。
在力控制中，通过安装力传感器来测量机器人与环境之间的接触力，然后根据力的大小和方向来调整机器人的运动。
工业机器人运动学与路径规划
工业机器人运动学与路径规划工业机器人是现代工业生产中不可或缺的重要设备，其运动学和路径规划是实现精确、高效操作的关键。
本文将介绍工业机器人的运动学和路径规划，并探讨其在工业应用中的重要性和挑战。
一、工业机器人的运动学工业机器人的运动学是研究机器人运动的科学，主要关注机器人的位置、速度和加速度等动力学特性。
工业机器人通常由机械臂和控制系统组成，机械臂由关节和连杆等组件构成。
机器人的关节可以实现旋转或平移运动，通过这些关节的组合，机器人可以在三维空间内实现复杂的运动轨迹。
工业机器人的运动学可以分为正运动学和逆运动学两个方面。
正运动学是根据机器人的关节位置和姿态计算末端执行器的位置和姿态，逆运动学则是根据末端执行器的位置和姿态计算机械臂的关节位置和姿态。
正逆运动学的计算是机器人控制和路径规划的基础。
二、工业机器人的路径规划工业机器人的路径规划是指确定机器人执行任务时的最佳轨迹。
路径规划需要考虑多个因素，包括工作空间限制、障碍物避障、动力学约束等。
路径规划旨在保证机器人能够在给定的工作空间中完成任务，并且过程中尽量减少时间和能量消耗。
在路径规划中，常用的方法包括启发式搜索、图搜索、优化算法等。
启发式搜索算法通过启发函数来估计每个状态的代价，从而根据代价选择最佳路径。
图搜索算法则将路径规划问题转化为图的搜索问题，通过搜索图中的节点和边来确定最佳路径。
优化算法则通过改进目标函数来求解最优路径问题，常见的优化算法包括遗传算法、模拟退火算法等。
三、工业机器人路径规划的挑战工业机器人路径规划面临着一些挑战。
首先，工作空间的限制会对机器人的路径规划造成限制。
机器人需要在给定的工作空间内完成任务，因此路径规划需要考虑工作空间的大小和形状，以及机器人自身的尺寸和动作限制。
其次，障碍物避障也是路径规划中的重要问题。
机器人在执行任务时，可能会遇到障碍物，如其他机器人、设备或工件。
路径规划需要避开这些障碍物，以保障机器人的安全和任务的顺利完成。
工业机器人路径规划与运动控制技术研究
工业机器人路径规划与运动控制技术研究第一章：引言工业机器人是一种自动化设备，可以完成各种复杂的生产任务。
随着制造业的发展，工业机器人在生产线上的应用越来越广泛。
而工业机器人的路径规划和运动控制技术则是其中至关重要的环节。
本文将重点研究工业机器人路径规划与运动控制技术，并探讨其在制造业中的应用。
第二章：工业机器人路径规划技术2.1 路径规划的概念路径规划是指通过算法确定机器人移动的轨迹，使其在不碰撞和避免障碍物的情况下，能够快速高效地到达指定的目标位置。
路径规划通常包括全局路径规划和局部路径规划两个环节。
2.2 全局路径规划算法全局路径规划是指在已知环境地图的情况下，确定机器人从起点到终点的最佳路径。
常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法和基于图搜索的算法等。
这些算法通过搜索和评估不同路径的代价函数，确定最佳路径。
2.3 局部路径规划算法局部路径规划是指在机器人执行任务过程中，根据即时感知到的环境信息，进行实时的路径规划。
常用的算法包括DWA （Dynamic Window Approach）算法、VFH（Vector Field Histogram）算法和RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法等。
这些算法通过评估机器人当前位置附近的可行路径，进行实时的路径优化。
第三章：工业机器人运动控制技术3.1 运动学建模运动学建模是指将机器人的运动描述为一系列关节变量的函数关系。
通过对机器人各个关节的运动学建模，可以确定机器人末端执行器的位置和姿态。
常用的运动学建模方法包括解析法、几何法和迭代法等。
3.2 动力学建模动力学建模是指研究机器人运动时，与其相关的力学性能和力学响应。
通过动力学建模可以分析机器人的运动特性和力学特性，并为后续的运动控制提供理论基础。
常用的动力学建模方法包括拉格朗日方法、牛顿-欧拉方法和广义动力学方法等。
3.3 运动规划与控制运动规划是指确定机器人在指定时间内的轨迹和速度，使其能够按要求完成任务。
面向智能制造的工业机器人路径规划与控制
面向智能制造的工业机器人路径规划与控制工业机器人是当前智能制造领域的重要组成部分，它的路径规划与控制是实现高效生产的关键技术。
本文将针对工业机器人的路径规划与控制进行详细探讨，介绍现有的相关算法和方法，并分析其优劣，最后展望未来的发展趋势。
一、路径规划工业机器人的路径规划是指确定机器人在工作空间中的运动轨迹，使得机器人能够准确地完成任务。
常见的路径规划算法包括基于几何模型的方法和基于搜索算法的方法。
基于几何模型的方法利用工作空间的几何信息来进行路径规划，常见的方法有：最短路径法、分段直线法、样条曲线法等。
最短路径法通过计算最短路径来确定机器人的运动轨迹，可以保证机器人的移动距离最短。
但这种方法忽略了机器人的运动能力和工作空间的约束条件，容易导致路径规划结果不符合实际。
分段直线法和样条曲线法通过将机器人的路径划分为一系列的直线段或曲线段来实现路径规划，能够更好地满足机器人的运动能力和工作空间的约束条件。
基于搜索算法的方法利用搜索算法来寻找机器人的最优路径，常见的方法有：A*算法、遗传算法、蚁群算法等。
A*算法通过建立启发式函数来评估路径的优劣，通过搜索过程来找到最优路径。
遗传算法和蚁群算法通过模拟进化和蚁群的行为来搜索最优路径。
这些方法可以考虑机器人的运动能力和工作空间的约束条件，但计算复杂度较高。
二、路径控制工业机器人的路径控制是指控制机器人按照规划的路径进行运动，使得机器人可以准确地到达目标位置。
常见的路径控制方法有开环控制和闭环控制。
开环控制是指以预先设定的控制指令为基础，将路径规划结果转化为机器人的运动指令，使机器人按照规划的路径进行运动。
这种方法简单直接，但无法对外界干扰和机器人自身误差进行实时修正，容易导致机器人的位置偏差或轨迹偏离。
闭环控制是指通过传感器获取机器人的实际位置和姿态信息，与规划路径进行比较，从而实现误差修正。
常见的闭环控制方法有PID控制、自适应控制、模糊控制等。
PID控制通过比较机器人当前位置与目标位置的差异，计算出合适的控制指令，实现位置控制。
工业机器人的路径规划与控制系统设计
工业机器人的路径规划与控制系统设计工业机器人的广泛应用为现代工业生产带来了巨大的便利和效率提升。
而在实现自主操作和高效生产的过程中，路径规划与控制系统的设计发挥着重要的作用。
本文将讨论工业机器人路径规划与控制系统设计的相关内容，以及其中的挑战和解决方案。
一、路径规划的重要性在工业机器人的操作中，路径规划是实现机器人准确运动和避免碰撞的关键。
合理的路径规划能够提高机器人的定位准确性和任务执行效率，降低生产过程中的错误率和损失。
路径规划的设计需要考虑到多个因素，比如机器人的机械结构、工作环境以及任务的要求等。
通过合理地选择路径规划算法，可以使工业机器人在复杂的环境中实现高效、稳定的移动，从而提高生产效益。
二、路径规划算法路径规划算法是实现工业机器人自主操作的核心。
常用的路径规划算法包括贪婪算法、遗传算法、模拟退火算法等。
贪婪算法是一种简单且高效的路径规划算法。
它通过迭代地选择离目标点最近的点来生成路径，并用此路径指导机器人的移动。
然而，贪婪算法容易陷入局部最优解，缺乏对障碍物的避让能力。
遗传算法是模拟自然选择和进化过程的优化算法。
通过随机生成初始种群，不断进行交叉和变异操作，遗传算法可以得到较优的路径规划结果。
但是，遗传算法计算复杂度高，时间开销较大。
模拟退火算法借鉴了物质的退火过程，通过随机跳出局部最优解来求得全局最优解。
模拟退火算法在路径规划中表现出较好的鲁棒性和准确性。
三、控制系统设计控制系统是工业机器人实现路径规划和动作控制的重要环节。
合理的控制系统设计可以充分发挥机器人的性能潜力，并保证系统的稳定性和可靠性。
控制系统设计需要考虑到机器人的编码器、驱动器和传感器等硬件设备，以及路径规划算法与控制算法的结合。
在设计过程中，需要根据实际需求选择合适的控制器和通信方式，以确保机器人的准确控制和及时响应。
此外，控制系统设计还需考虑到机器人的安全性。
工业机器人在操作过程中需要确保与人员和其他设备的安全距离，避免事故的发生。
工业机器人中的路径规划与精确定位技术研究
工业机器人中的路径规划与精确定位技术研究随着工业自动化的不断发展，工业机器人成为了生产线上的重要力量。
工业机器人能够高效、精确地完成各种生产任务，但是要实现这一点，机器人需要具备先进的路径规划和精确定位技术。
本文将对工业机器人中的路径规划与精确定位技术进行研究。
一、路径规划技术路径规划是指确定机器人在工作空间中行动的最佳路径的过程。
在工业机器人中，路径规划的目标是最大限度地提高机器人的工作效率和运动速度，并且要确保机器人在操作中不发生碰撞。
1. 路径规划算法在路径规划中，经典的算法有最短路径算法、最小生成树算法和A*算法等。
最短路径算法适用于静态环境，但在动态环境中容易受到干扰；最小生成树算法可以保证遍历所有的可达点，但没有考虑路径的实时性；A*算法结合了最短路径算法和最小生成树算法的优点，具有较好的实时性和鲁棒性。
2. 路径规划优化为了进一步提高路径规划的效率，可以采用一些优化方法。
例如，利用机器学习算法对历史路径数据进行分析和学习，以提供更准确的路径规划方案；使用传感器技术来实时监测环境变化，并根据变化情况调整路径规划方案。
二、精确定位技术精确定位技术是指通过各种传感器和算法，在工作空间中准确地定位机器人末端执行器的位置。
精确定位技术对于工业机器人的精确操作和协作具有重要意义。
1. 定位传感器常见的定位传感器包括激光测距仪、视觉传感器和惯性测量装置等。
激光测距仪可以通过测量激光光束的时间来计算机器人到达目标位置的距离，从而实现精确定位；视觉传感器可以通过图像处理和匹配算法来确定机器人末端执行器的位置；惯性测量装置通过测量加速度和角速度等信息来计算机器人的位姿。
2. 定位算法精确定位技术的另一关键是定位算法。
常用的定位算法包括扩展卡尔曼滤波、粒子滤波和蒙特卡洛定位等。
扩展卡尔曼滤波是一种基于统计的算法，通过融合传感器数据和运动模型来估计机器人的位姿；粒子滤波则通过随机采样的方式来估计机器人的位姿；蒙特卡洛定位则使用一组粒子来表示机器人的位置分布。
工业机器人路径规划与动态避障控制系统设计
工业机器人路径规划与动态避障控制系统设计工业机器人是现代工业生产的重要组成部分，它们在工厂中扮演着自动化生产的关键角色。
工业机器人路径规划与动态避障控制系统设计是一项关键技术，它能够保证机器人在执行任务时能够高效、安全地移动和避开障碍物。
本文将介绍工业机器人路径规划和动态避障控制系统的设计原理和方法。
工业机器人路径规划是指确定机器人从起点到达目标点所经过的路径。
路径规划的目标是使机器人在给定的工作空间内以最短的时间或最短的路径达到目标，并且避开障碍物。
常见的路径规划方法有基于图搜索算法的方法（如A*算法、Dijkstra算法）、基于采样的方法（如RRT算法、PRM算法）等。
这些算法根据机器人的运动学模型和环境地图，通过搜索和优化的方式找到全局最优或局部最优的路径。
在路径规划的基础上，动态避障控制系统设计能够帮助机器人在动态环境中避开动态障碍物。
动态避障可以通过传感器（如激光雷达、摄像头）实时感知环境中的障碍物，然后将这些信息集成到路径规划算法中，使机器人能够及时调整路径以规避障碍物。
常用的动态避障策略包括规避、绕行和停止等。
规避策略是用来避免直接碰撞障碍物，绕行策略是通过选择其他路径绕过障碍物，停止策略是在无法避让时停止机器人的移动。
为了实现工业机器人路径规划与动态避障控制系统的设计，以下是一些关键技术和方法：1. 机器人建模和运动学分析：首先需要对机器人进行建模，并分析其运动学特性。
这将有助于制定合适的路径规划算法和避障策略。
2. 环境感知和障碍物检测：利用激光雷达、摄像头等传感器实时感知机器人周围的环境，并识别出障碍物。
常用的障碍物检测方法包括基于滤波的方法、基于特征的方法等。
3. 路径规划算法选择和优化：根据机器人的运动学特性和任务需求，选择合适的路径规划算法。
同时，可以利用启发式搜索、优化算法等方法对路径进行进一步优化，以提高路径规划的效率和质量。
4. 动态障碍物预测和避让策略：利用预测算法和机器学习方法对动态障碍物进行预测，并制定相应的避让策略。
第五章工业机器人路径规划
上图中灰色区域为障碍物
上图黄色路线为该算法得到的最优路1径1
第五章 机器人路径规划
五、人工势场法 1.人工势场法基本思想：
人工势场法是一种虚拟力法。它模仿引力斥力下的物体运动， 目标点和运动体间为引力，运动体和障碍物间为斥力，通过建立 引力场斥力场函数进行路径寻优。优点是规划出来的路径平滑安 全、描述简单等，但是存在局部最优的问题，引力场的设计是算 法能否成功应用的关键。
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第五章 机器人路径规划
第三节 路径规划应用
第五章 机器人路径规划
一、全球第一个能自动避开障碍 物的机器人——Shakey
1969年美国斯坦福国际研究所(Stanford Research Institute, SRI)研制了移动式机器人Shakey,这是首台采用了人工智能学的移 动机器人，Shakey具备一定人工智能，能够自主进行感知、环境建 模、行为规划并执行任务(如寻找木箱并将其推到指定目的位置)。 它装备了电视摄像机、三角法测距仪、碰撞传感器、驱动电机以及 编码器，并通过无线通讯系统
END
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随机覆盖法不用定位、也没有环境地图，也无法对 路径进行规划，所以其移动路径基本依赖于内置的算法， 算法的优劣也决定了其清扫质量与效率的高低。
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二、扫地机器人——ROOMBA
第五章 机器人路径规划
随机覆盖法不用定位、也没有环境地图，也无法对 路径进行规划，所以其移动路径基本依赖于内置的算法， 算法的优劣也决定了其清扫质量与效率的高低。
1.基于先验完全信息的是全局路径规划；全局路径规划 属于静态规划( 又称离线规划)。全局路径规划需要掌握所 有的环境信息，根据环境地图的所有信息进行路径规划。
2.基于传感器信息的是局部路径规划。局部路径规划属 于动态规划( 又称在线规划)。局部路径规划只需要由传感 器实时采集环境信息，了解环境地图信息，然后确定出所在 地图的位置及其局部的障碍物分布情况，从而可以选出从当 前结点到某一子目标结点的最优路径。
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三、自由空间法
第五章 机器人路径规划
1.自由空间法基本思想：
自由空间法的基本思 想是采用预先定义的基本 形状如广义锥形,凸多边形 等构造自由空间,并将自由 空间表示为连通图,然后通 过对图的搜索来规划路径, 其算法的复杂度往往与障 碍物的个数成正比。
由两个障碍和工作空间边界生成的广义锥
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三、自由空间法
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一、路径规划概述 路径规划需要解决的问题：
第五章 机器人路径规划
1.使机器人能从初始位置运动到目标位置。 2.一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。
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二、路径规划的分类
第五章 机器人路径规划
按对环境信息的把握程度分为全局或局部路径 规划：
1.基于先验完全信息的是全局路径规划；全局路径规划 属于静态规划( 又称离线规划)。全局路径规划需要掌握所 有的环境信息，根据环境地图的所有信息进行路径规划。
2.基于传感器信息的是局部路径规划。局部路径规划属 于动态规划( 又称在线规划)。局部路径规划只需要由传感 器实时采集环境信息，了解环境地图信息，然后确定出所在 地图的位置及其局部的障碍物分布情况，从而可以选出从当 前结点到某一子目标结点的最优路径。
在初始时刻,由于路径BC、BM、CD、DM上均无信息素存在,位于 B的蚂蚁可以随机选择路径。
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六、蚁群算法
第五章 机器人路径规划
从统计的角度可以认为开始时它们以相同的概率选择 路径BCD、BMD,这样由于路径短,相同时间内最终造成通过 BCD的蚂蚁比通过BMD的多,使得BCD上的信息素比BMD上的多, 这样又吸引更多的蚂蚁沿路径走,直至最终所有蚂蚁选择路 径BCD,从而找到由蚁巢到食物源的最短路径。由此可见,蚂 蚁个体之间的信息交换是一个正反馈过程。
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五、人工势场法
第五章 机器人路径规划
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第五章 机器人路径规划
五、人工势场法 2.人工势场法的两个问题：
（1)非点形障碍物 普通的障碍物的形状不是一个点，如何确定一个障碍物对机器 人的排斥力呢？ 方案1：计算障碍物内所有点斥力的合力。 方案2：用离障碍物最近的点进行计算。 （2)死锁（dead lock）现象
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第五章 机器人路径规划
八、遗传算法（Genetic Algorithms）
遗传算法是当代人工智能科学的一个重要研究分 支，是一种模拟达尔文遗传选择和自然淘汰的生物进 化过程中的计算模型。它的思想源于生物遗传学和适 者生存的自然规律，是按照基因遗传学原理而实现的 一种迭代过程的搜索算法。最大的优点是易于与其他 算法相结合，并充分发挥自身迭代的优势，缺点是运 算效率不高，不如蚁群算法有先天优势，但其改进算 法也是目前研究的热点。
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第五章 机器人路径规划
第二节 路径规划方法
一、路径规划方法
第五章 机器人路径规划
1.传统方法：
可视图法、自由空间法、栅格法、人工势场法
2.智能方法：
蚁群算法、神经网络、遗传算法
3.其他方法：
A*算法、Dijkstra 算法
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二、可视图法
第五章 机器人路径规划
对可视图进行搜索,并利 用优化算法删除一些不必要 的连线以简化可视图,缩短了 搜索时间,最终就可以找到一 条无碰最优路径。优点是可 以求得最短路径,缺点是此法 缺乏灵活性,即一旦机器人的 起点和目标点发生改变,就要 重新构造可视图,比较麻烦。
END
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第四节 路径规划展望
第五章 机器人路径规划
路径规划发展趋势
一、先进路和路径规划算法的结合 四、多智能体并联路径规划算法设计
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归纳总结
知识要点
路径规划分类 路径规划方法 路径规划应用 路径规划展望
第五章 机器人路径规划
1.蚁群算法基本思想：
蚁群算法通过模拟蚁群搜索食物的过程,达到求解比较困难的 组合优化问题的目的。该方法是受到对真实蚁群行为研究的启发而 提出的。仿生学家经过大量细致的观察研究发现,蚂蚁个体之间是 通过一种称之为外激素的物质进行信息传递的。蚂蚁在运动过程中, 能够在它所经过的路径上留下该种物质,而且蚂蚁在运动过程中能 够感知这种物质的存在及其强度,并以此指导自己的运动方向,蚂蚁 倾向于朝着该物质强度高的方向移动。因此,由大量蚂蚁组成的蚁 群的集体行为便表现出一种信息正反馈现象某一路经上走过的蚂蚁 越多,则后来者选择该路径的概率就越大。蚂蚁个体之间就是通过 这种信息的交流达到搜索食物的目的。 算法通过迭代来模拟蚁群觅食的行为达到目的。具有良好的全局优 化能力、本质上的并行性、易于用计算机实现等优点，但计算量大、 易陷入局部最优解，不过可通过加入精英蚁等方法改进。 16
三、火星探测器—D*算法：
D*是动态A*（D-Star,Dynamic A*） 卡内基梅隆机器人中心的Stentz在1994 和1995年两篇文章提出，主要用于机器 人探路。是火星探测器采用的寻路算法， 适合于动态路径规划。
D*算法的思路可以推广到改 造自由空间法使其具有动态规划功能
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第五章 机器人路径规划
上图中灰色区域为障碍物
上图黄色路线为该算法得到的最优路1径1
第五章 机器人路径规划
五、人工势场法 1.人工势场法基本思想：
人工势场法是一种虚拟力法。它模仿引力斥力下的物体运动， 目标点和运动体间为引力，运动体和障碍物间为斥力，通过建立 引力场斥力场函数进行路径寻优。优点是规划出来的路径平滑安 全、描述简单等，但是存在局部最优的问题，引力场的设计是算 法能否成功应用的关键。
2.自由空间法的优缺点：
自由空间法的优点是比较 灵活,机器人的起始点和目标 点的改变不会造成连通图的重 新构造。
自由空间法的缺点为不是任 何时候都可以获得最短路径。
第五章 机器人路径规划
由算法找到的路径
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四、栅格法
第五章 机器人路径规划
用编码的栅格来表示地图，把包含障碍物的栅格标记为障碍栅 格，反之则为自由栅格，以此为基础作路径搜索。栅格法一般作为 路径规划的环境建模技术来用，作为路径规划的方法它很难解决复 杂环境信息的问题，一般需要与其他智能算法相结合。
器人真正与环境中的物体产生碰撞，也非
毫无章法的在地板上随机移动。随机覆盖法是指机器人根据一定的
移动算法，如三角形、五边形轨迹尝试性的覆盖作业区，如果遇到
障碍，则执行对应的转向函数。这种方法是一种以时间换空间的低
成本策略，如不计时间可以达到 100%覆盖率。
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二、扫地机器人——ROOMBA
第五章 机器人路径规划
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第五章 机器人路径规划
七、神经网络算法（Neural Networks）
神经网络算法是人工智能领域中的一种非常优秀的算 法，它主要模拟动物神经网络行为，进行分布式并行信息 处理。但它在路径规划中的应用却并不成功，因为路径规 划中复杂多变的环境很难用数学公式进行描述，如果用神 经网络去预测学习样本分布空间以外的点，其效果必然是 非常差。尽管神经网络具有优秀的学习能力，但是泛化能 力差是其致命缺点。但因其学习能力强鲁棒性好，它与其 他算法的结合应用已经成为路径规划领域研究的热点。
随机覆盖法不用定位、也没有环境地图，也无法对 路径进行规划，所以其移动路径基本依赖于内置的算法， 算法的优劣也决定了其清扫质量与效率的高低。
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二、扫地机器人——ROOMBA
第五章 机器人路径规划
随机覆盖法不用定位、也没有环境地图，也无法对 路径进行规划，所以其移动路径基本依赖于内置的算法， 算法的优劣也决定了其清扫质量与效率的高低。
第五章 机器人路径规划
机器人路径规划
第五章 机器人路径规划
第一节 路径规划分类
一、路径规划概述 什么是路径规划？
第五章 机器人路径规划
著名学者蒋新松将路径规划定义为路径规划是移动 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如工作代价最小、行走路 线最短、行走时间最短等,寻找一条从起始状态包括位置 和姿态到达目标状态包括位置和姿态的无碰路径。
由二台计算机控制。图像识别 采用麻省理工（MIT）的ImageUnderstanding算法（Roberts， 1965）图像处理耗时巨大， shakey的移动速度很慢，每小 时只能移动几米。
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二、扫地机器人——ROOMBA
第五章 机器人路径规划
扫地机器人采用随机覆盖法，有人
也称为随机碰撞式导航，但这并非是指机
六、蚁群算法 2.蚁群算法运用分析：
第五章 机器人路径规划
设A是巢穴,E是食物源,CM为 一障碍物。由于障碍物的存在, 蚂蚁要从A到E或E从到A,只能沿 路线BCD或BMD通过,各点之间的 距离如图所示。设每个单位时 间有50只蚂蚁由到达,蚂蚁过后 留下的激素物质量信息素为1, 为方便起见,假设信息素挥发时 间为10。
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五、人工势场法
2.人工势场法的两个问题：
（3）避免死锁的改
进算法： APF与随机采样相结
合如RPP算法、APF与遗 传算法（GA）相结合、 APF与其他全局优化算法 相结合：如：粒群算法， 蚁群算法，模拟退火法， 附加动量法等。
第五章 机器人路径规划
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六、蚁群算法
第五章 机器人路径规划
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第五章 机器人路径规划
第三节 路径规划应用
第五章 机器人路径规划
一、全球第一个能自动避开障碍 物的机器人——Shakey
1969年美国斯坦福国际研究所(Stanford Research Institute, SRI)研制了移动式机器人Shakey,这是首台采用了人工智能学的移 动机器人，Shakey具备一定人工智能，能够自主进行感知、环境建 模、行为规划并执行任务(如寻找木箱并将其推到指定目的位置)。 它装备了电视摄像机、三角法测距仪、碰撞传感器、驱动电机以及 编码器，并通过无线通讯系统