移动机器人的研究现状与趋势
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。
《移动机器人路径规划算法研究》范文
《移动机器人路径规划算法研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，移动机器人在各个领域的应用越来越广泛，如物流、医疗、军事等。
而移动机器人的核心问题之一就是路径规划问题，即如何在复杂的环境中，寻找最优的路径以达到目标。
本文将深入探讨移动机器人路径规划算法的研究，分析其发展现状及未来趋势。
二、移动机器人路径规划算法概述移动机器人路径规划算法是指机器人在给定的环境中，根据预设的目标，通过计算得出一条最优的移动路径。
该算法主要涉及环境建模、路径搜索和路径优化三个部分。
环境建模是通过对环境的感知和描述，建立机器人的工作环境模型；路径搜索是在工作模型中寻找可行的路径；路径优化则是对搜索到的路径进行优化，以获得最优的移动路径。
三、常见的移动机器人路径规划算法1. 栅格法：将工作环境划分为一系列的栅格，通过计算每个栅格的代价，得出从起点到终点的最优路径。
该方法简单易行，但计算量大，对于复杂环境适应性较差。
2. 图形法：将工作环境抽象为图形，利用图论中的算法进行路径搜索。
该方法可以处理复杂的环境，但需要建立精确的图形模型。
3. 随机采样法：通过在环境中随机采样大量的点，根据采样的结果得出最优路径。
该方法计算量小，但对于复杂环境的处理能力有限。
4. 基于神经网络的算法：利用神经网络学习环境的特征，从而得出最优的路径。
该方法具有较好的自适应能力，但需要大量的训练数据。
四、移动机器人路径规划算法的研究现状目前，国内外学者在移动机器人路径规划算法方面进行了大量的研究。
在传统算法的基础上，结合人工智能、深度学习等技术，提出了一系列新的算法。
例如，基于强化学习的路径规划算法、基于遗传算法的路径优化等。
这些新算法在处理复杂环境、提高路径优化的效率等方面取得了显著的成果。
五、移动机器人路径规划算法的挑战与展望尽管移动机器人路径规划算法取得了显著的进展，但仍面临许多挑战。
首先，对于复杂环境的处理能力还有待提高；其次，如何提高路径优化的效率也是一个重要的问题；此外，如何将人工智能、深度学习等技术更好地应用于路径规划算法中也是一个研究方向。
2023年移动机器人(AGV)行业市场研究报告
2023年移动机器人（AGV）行业市场研究报告移动机器人（AGV）行业市场研究报告一、行业概述移动机器人（AGV）是一种能够自主行走、携带物品的机器人系统。
它通过激光雷达、摄像头等传感器感知环境，并利用路径规划算法、控制系统等技术实现自主导航和运输。
AGV广泛应用于制造业、物流和仓储等领域，能够提高物流效率，降低人力成本，提升作业安全性。
二、市场规模根据市场研究机构的数据显示，2019年全球AGV市场规模达到了120亿美元，并且预计到2025年将以8.2%的复合年增长率增长至196亿美元。
目前，亚太地区是全球AGV市场最大的区域，其次是欧洲和北美地区。
市场增长的主要驱动因素包括制造业的自动化需求、电子商务的发展以及物流和仓储业务的扩张。
三、市场应用1. 制造业：AGV在制造业中的应用主要集中在物料搬运、仓储和装配线自动化等环节。
AGV能够将原材料、半成品和成品从一个工作站自动运送到另一个工作站，提高生产效率和品质。
2. 仓储和物流：AGV在仓储和物流领域的应用非常广泛。
它可以代替人工搬运货物，实现自动入库、出库和分拣等操作，提高仓储和物流的效率和准确性。
3. 医疗保健：AGV在医疗保健领域的应用主要集中在病房、手术室和药房等环节。
它可以携带药品、医疗器械和病人的样本，提供快速、安全和准确的送货服务。
4. 酒店和餐饮：AGV在酒店和餐饮领域的应用主要集中在送餐和清洁服务。
它可以将食物和饮料送达客房或餐桌，还可以自动清洁餐具和客房。
四、市场竞争目前，全球AGV市场竞争非常激烈，主要的参与者包括ABB、KUKA、KION、Yaskawa Electric等知名公司。
这些公司普遍具备自主导航、自动充电和远程监控等核心技术。
此外，还有一些初创企业进入市场，如Fetch Robotics、Locus Robotics和6 River Systems等。
五、市场趋势1. 人工智能和机器学习技术将进一步提升AGV的智能化水平，使其能够更好地理解环境、适应不同的操作场景，并实现自主决策和学习能力。
2024年移动机器人(AGV)市场前景分析
2024年移动机器人（AGV）市场前景分析引言移动机器人，即自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV），是一种能够自主导航并执行任务的机器人。
在现代物流和制造业中，AGV已经得到广泛应用，并且其市场前景非常广阔。
本文将对移动机器人市场前景进行分析，包括市场规模、增长趋势以及潜在的发展机会。
市场规模根据市场研究机构的数据，移动机器人市场规模呈稳步增长的趋势。
预计到2025年，移动机器人市场的总价值将超过100亿美元。
这一增长主要受到以下几个因素的驱动：1.自动化需求增加：随着物流和制造业的发展，自动化需求不断增加。
AGV作为一种能够代替人工执行任务的自动化解决方案，将成为未来市场需求的重要组成部分。
2.劳动力成本上升：随着人工成本的不断上升，企业越来越重视降低劳动力成本。
AGV能够替代人工执行繁重、单调的任务，具有较低的运营成本，成为企业节约成本的一种有效方式。
3.物流和制造业发展：随着电子商务的兴起和全球贸易的增加，物流和制造业呈现出快速增长的趋势。
AGV作为提高物流运输效率和生产效率的重要工具，在这一背景下将得到广泛应用。
增长趋势移动机器人市场的增长将主要受到以下几个趋势的影响：1.技术创新：随着人工智能、机器视觉和机器学习等技术的不断发展，移动机器人的功能和性能得到不断提升。
例如，AGV现在能够通过传感器实现环境感知和路径规划，从而更加灵活、高效地执行任务。
2.行业需求差异化：不同行业对移动机器人的需求存在差异。
例如，在医疗行业，AGV可以用于医院内部物流和药品配送；而在仓储行业，AGV可以用于货物搬运和仓库管理。
未来，随着更多行业对自动化的需求增加，移动机器人的市场潜力将进一步释放。
3.合作与整合：随着移动机器人供应链的形成，供应商之间的合作和整合也将成为市场发展的趋势。
通过合作，各个企业可以共同开发新产品和解决方案，提高市场竞争力。
潜在发展机会除了上述趋势外，移动机器人市场还存在着一些潜在的发展机会：1.个性化定制：随着消费者对个性化定制需求的增加，移动机器人可以为企业提供灵活、定制化的解决方案。
轮式移动机器人研究综述
参考内容
内容摘要
随着科技的快速发展，轮式移动机器人已经成为现代机器人研究的一个重要 领域。作为一种可以在地面或者水面上自由移动的自动化设备，轮式移动机器人 被广泛应用于生产制造、物流运输、医疗健康、航空航天、服务娱乐等各个领域。 本次演示将对轮式移动机器人的研究历史、现状以及未来的发展趋势进行综述。
轮式移动机器人研究综述
目录
01 摘要
03
轮式移动机器人技术 综述
02 引言
04
轮式移动机器人市场 前景综述
目录
05 轮式移动机器人应用 案例综述
07 参考内容
06 结论
摘要
摘要
轮式移动机器人因其具有移动灵活、适应复杂环境的能力而受到广泛。本次 演示对轮式移动机器人的研究现状、发展趋势和未来应用进行综述，涉及的关键 字包括：轮式移动机器人、研究现状、发展趋势、未来应用、机械臂、电子控制 系统、传感器等。
轮式移动机器人应用案例综述
轮式移动机器人应用案例综述
1、医疗领域：在医疗领域，轮式移动机器人已经得到了广泛应用。例如，国 内某医院采用了菜鸟物流机器人的配送服务，实现了药品、标本和资料的快速送 达，提高了医疗工作效率。此外，还有利用轮式移动机器人进行手术操作、病人 照护和药物配送等应用案例。
轮式移动机器人应用案例综述
2、电子控制系统：电子控制系统是轮式移动机器人的核心部件，用于实现对 其运动轨迹、速度和姿态等的高效控制。目前，研究者们正在致力于开发更加高 效、稳定的电子控制系统，并采用先进的控制算法以提高机器人的运动性能和稳 定性。
轮式移动机器人技术综述
3、传感器：传感器在轮式移动机器人中起着至关重要的作用，用于感知周围 环境、判断自身状态以及实现自主导航。目前，研究者们正在研究新型传感器技 术，以提高机器人的感知能力和适应能力。例如，利用激光雷达技术实现精确的 环境建模和避障；同时，研究多种传感器的融合方法，以提高机器人的感知能力 和鲁棒性。
智能移动机器人的现状及发展
智能移动机器人的现状及发展智能移动机器人是具有思维、感知和行动功学、人工智能，微电子学，光学，传感技术、材料科学仿生学等学科的综合成果。
智能移动机器人可获取、处理和识别多种信息，建立并实时修正环境模型，自主地完成较为复杂的操作任务，因此，比一般的工业机器人具有更大的灵活性、机动性和更广泛的应用领域。
2O世纪电子计算机的发明，使人类的脑力劳动自动化成为可能，60年代智能移动机器人的出现开辟了智能生产自动化的新纪元。
机器和生产系统的智能化，用机器人代替人完成各种任务，这是人类智慧发展和机器进化的飞跃。
智能移动机器人作为新一代的生产工具，在制造领域中应用，能排腺人为的不可控因素，实现高节奏、高效和高质量生产，并是未来智能生产系统(如CIMS)的重要组成部分。
在非制造领域，如核工业、水下、空间，建筑、采掘，教灾排险和作战等方面，可代替人完成人所不适或力所不及的各种工作，在原予能、水下和外层空间可开辟新的产业。
目前，我国和许多国家都把智能移动机器人列为迎接未来挑战的高技术课题，并制订发展规划，拨出巨款给予支持。
移动机器人是一种在复杂的环境下工作的具有自规划、自组织、自适应能力的机器人。
在移动机器人的相关技术研究中，导航技术可以说是其核心技术，也是其实现真正的智能化和完全的自主移动的关键技术。
导航研究的目标就是没有人的干预下使机器人有目的地移动并完成特定任务，进行特定操作。
机器人通过装配的信息获取手段，获得外部环境信息，实现自我定位，判定自身状态，规划并执行下一步的动作。
下面我就智能移动机器人系统的导航、路径规划、多传感器信息融合、细胞神经网、高智能情感移动机器人等技术进行部分说明。
移动机器人的导航方式很多，有惯性导航、视觉导航、基于传感器数据导航、卫星导航等。
它们都不同程度地适用于各种不同的环境，包括室内和室外环境，结构化环境与非结构化环境。
(1)惯性导航惯性导航是一种最基本的导航方式。
它利用机器人装配的光电编码器和陀螺仪，计算机器人航程，从而推知机器人当前的位置和下一步的目的地。
移动机器人的发展史和发展趋势
移动机器人的发展史1920年捷克斯洛伐克作家卡雷尔·恰佩克在他的科幻小说《罗萨姆的机器人万能公司》中，根据Robota(捷克文，原意为“劳役、苦工”)和Robotnik(波兰文，原意为“工人”)，创造出“机器人”这个词。
1939年美国纽约世博会上展出了西屋电气公司制造的家用机器人Elektro。
它由电缆控制，可以行走，会说77个字，甚至可以抽烟，不过离真正干家务活还差得远。
但它让人们对家用机器人的憧憬变得更加具体。
1942年美国科幻巨匠阿西莫夫提出“机器人三定律”。
虽然这只是科幻小说里的创造，但后来成为学术界默认的研发原则。
1948年诺伯特·维纳出版《控制论》，阐述了机器中的通信和控制机能与人的神经、感觉机能的共同规律，率先提出以计算机为核心的自动化工厂。
1954年美国人乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并注册了专利。
这种机械手能按照不同的程序从事不同的工作，因此具有通用性和灵活性。
1956年在达特茅斯会议上，马文·明斯基提出了他对智能机器的看法：智能机器“能够创建周围环境的抽象模型，如果遇到问题，能够从抽象模型中寻找解决方法”。
这个定义影响到以后30年智能机器人的研究方向。
1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。
随后，成立了世界上第一家机器人制造工厂——Unimation公司。
由于英格伯格对工业机器人的研发和宣传，他也被称为“工业机器人之父”。
1962年美国AMF公司生产出“VERSTRAN”(意思是万能搬运),与Unimation公司生产的Unimate 一样成为真正商业化的工业机器人，并出口到世界各国，掀起了全世界对机器人和机器人研究的热潮。
1962年-1963年传感器的应用提高了机器人的可操作性。
人们试着在机器人上安装各种各样的传感器，包括1961年恩斯特采用的触觉传感器，托莫维奇和博尼1962年在世界上最早的“灵巧手”上用到了压力传感器，而麦卡锡1963年则开始在机器人中加入视觉传感系统，并在1965年，帮助MIT 推出了世界上第一个带有视觉传感器，能识别并定位积木的机器人系统。
机器人技术的发展现状与趋势
机器人技术的发展现状与趋势现如今，随着科技的不断发展，机器人技术越来越受到人们的关注和重视。
机器人技术已经广泛应用于许多领域，如制造业、农业、医疗、物流等。
这些机器人的出现有效地提高了生产效率和产品质量，同时也降低了人力成本和工作风险。
目前，机器人技术已经取得了许多重大突破。
从工业机器人到服务机器人，从普通机器人到智能机器人，机器人技术正不断地向着更加先进和智能的方向发展。
下面将逐一介绍机器人技术的发展现状与趋势。
一、工业机器人工业机器人是指能够执行各种工业操作的自动化机器人系统。
工业机器人的主要应用领域是制造业，包括汽车、电子、机械制造等领域。
工业机器人的出现大大提高了制造业的生产效率和质量，因此在现代化的制造业生产过程中已经成为必不可少的设备。
当前，工业机器人技术的研究主要集中在三个方面。
第一是增强现实技术，通过将虚拟信息与真实现实结合来提高机器人的视觉感知能力；第二是协作机器人技术，将机器人与人类的互动性提高至极致，实现人机协同作业；第三是可持续性机器人技术，研究如何让机器人具有更加环保、经济、可靠的特性。
二、服务机器人服务机器人是指专门为人类提供服务的机器人系统。
服务机器人常见于餐厅、酒店、医院等场所，为人们提供各种服务，如点菜、送水、清理等。
服务机器人的出现极大地方便了人们的生活和工作，大大降低了人力成本和工作风险。
当前，服务机器人技术的研究主要集中在两个方面。
第一是感知技术，通过机器人的感知功能，让机器人更加智能化，与人类之间的交互更加自然；第二是导航技术，通过定位和导航技术，让机器人能够自主地进行移动，适应各类环境。
三、智能机器人智能机器人是指具有自主思考、自主决策、自主学习能力的机器人系统。
智能机器人不仅仅具有工业机器人和服务机器人的功能特点，而且还具有超乎人类想象的智能表现。
智能机器人的出现真正实现了机器人技术的智能化和自主化。
当前，智能机器人技术的研究主要集中在三个方面。
第一是语音识别技术，让机器人能够听懂人类的语音指令与之进行交互；第二是图像识别技术，让机器人能够理解和识别人类的情感表达和面部表情；第三是自主学习技术，让机器人能够自主学习和进化，不断优化自身的性能和功能。
机器人技术的应用及未来发展趋势
机器人技术的应用及未来发展趋势机器人技术在现代社会中起到了越来越重要的作用，其在工业制造、医疗保健、科学研究等多个领域得到广泛应用。
本文将从机器人技术当前的应用现状入手，探讨其未来的发展趋势。
一、机器人技术的应用现状1. 工业制造领域机器人在工业制造领域中有着广泛的应用。
传统的工业机器人主要用于物料搬运、焊接、喷涂等重复性的操作。
随着人工智能的发展，机器人的应用范围不断拓展，如机器人视觉技术的发展，可以实现对产品尺寸、形状、表面质量等要素的检测；机器人柔性化制造技术的发展，可以实现多品种、小批量的生产，提高生产效率和生产质量。
此外，还有一些新型的机器人，如协作机器人、移动机器人等，可以与人类进行更为智能和灵活的互动，实现人机合作。
2. 医疗保健领域机器人技术在医疗保健领域中也有广泛的应用。
如手术机器人可以通过微创手术技术，降低手术风险和恢复时间；康复机器人可以协助患者进行康复训练，帮助他们恢复肢体功能；护理机器人可以陪伴老人、残疾人等特殊人群，提供日常照料服务。
同时，机器人技术还可以在疾病预防、医学影像、药物研发等方面发挥作用。
3. 科学研究领域机器人技术在科学研究中也占有重要的地位。
例如，探险机器人可以在极地、深海等环境下进行探测和研究；天文探测机器人可以观测和研究太阳系和星系的结构和演化；人形机器人则可以在人类工程学中模拟人类的行为和动作，促进人机交互的机制研究。
二、机器人技术的未来发展趋势1. 人工智能的应用将更加广泛人工智能是机器人技术发展的一个重要方向。
随着机器学习、深度学习等技术的不断发展，人工智能将被广泛应用于机器人技术的许多领域，如视觉、语音、动作控制等。
同时，人工智能也将使机器人实现更为智能化、自主化的能力，减少对人类干预的依赖。
2. 机器人的灵活程度将进一步提高目前的工业机器人大多数只能进行单一的工作，而随着机器人柔性化制造技术和协作机器人技术的不断发展，机器人将具备更高的任务适应能力，能够依据任务需求自主决策，实现人机协作。
高速移动机器人的研究现状与发展趋势
关 键 词 ： 动机 器 人 ； 速 ； 究现 状 ； 展 趋 势 移 高 研 发
中 图分 类 号 ： Ｐ ４ Ｔ ２ 文献标志码 ： Ａ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｎ Ｄｅ ｅｏ ｓ ａ ｃ ａ ｄ ｖ ｌ ｐｍ ｅ ｔ Ｔｒ ｎｄ ｏ ｇ ｎ ｅ ｆ Ｈｉ ｈ－ｓ ｅ ｏ ｌ ｐｅ ｄ Ｍ ｂｉ Ｒｏ ｏ ｅ ｂ ｔ
防科 技 方 面 ， 快 速 、 “ 精确 、 高效 ” 的地 面 智 能化 作 战
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｅ ａ ｉ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｏ ｃ ａ ｉａ ，ｌ ｃｒ ｎ ｃ ｎ ｏ ｕｅ ｎ ａ ｃ ｓ ｔ ｅ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｏ ｈ ｏ ｏ ， ｎ ｓｒ ｃ ： ｈ ｒ ｐ ｄ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｆ Ｍｅ ｈ ｎ ｃ ｌ ｅｅ ｔ ｉ ａ ｄ ｃ ｍｐ ｔｒ ｅ ｈ ｎ ｅ ｈ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｆ ｔ ｅ ｒ ｂ ｔ ａ ｄ ｏ ａｓ ｒ ｍｏｅ ｈ ｌ — ａ ｅｅ ｓ ｄ ｆ ｔ ｅ ｏ ｏ ． ｏ ｅ ｆ ｔ ｅ ｍｐ ｒ ｎ ａｅ ｓ ｔ ｅ ｍｏ ｉ ｏ ｏ ｗ ｓ ｃ ｎ ｉｕ ｕ ｌ ｌｏ ｐ ｏ ｔｓ ｔ ｅ ｍｕｔ ｆｃ ｔｄ ｔ ｙ ｏ ｈ ｒ ｂ ｔ ｉ ｕ Ａｓ ｎ ｏ ｈ ｉ ｏｔ ｔ ｒ ａ ， ｂ ｌ ｒ ｂ ｔ ａ ｏ ｔ ｏ ｓｙ ａ ｈ ｅ ｎ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｉ ｔ ｅ ｉ ｃｉｎ ｏ ｉｈ ｓ ｅ ｄ， ｉｈ ｒ ｃ ｓ ｎ， ｐ ｎ， ｔｌ ｇ ｎ ａ ｄ ｅｗ ｒ ． ｗ ｖ ｒ ｔ ｅ ｔ ｄ ｏ ｂｌ ｅ ｅｏ ｉｇ ｎ ｈ ｄ ｒ ｔ ｆ ｈ ｇ － ｐ ｅ ｈ ｇ ｐ ｅ ｉｉ ｏ ｅ ｉ ｅｌ ｅ ｔ ｎ ｎ ｔ ｏ ｋ Ｈｏ ｅ ｅ ， ｓｕ ｙ ｆ ｍｏ ｉ ｅ ｏ ｏ ｎ ｉ ｈ ｅ ｒ ｂ ｔ ｎ ｅ ｔｅ ｏ ｄ ｔ ｎ ｏ ｉｈ— ｐ ｅ ａ ｏ ａ ｄ ｂ ａ ｄ ｗａ ｓｉ ｎ ｏ ｈ ｅ ｃ ｒｅ ｔ ｓ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｒ — ｏ ｏ ｕ ｄ ｒ ｈ ｃ ｎ ｉ ｏ ｆ ｈ ｇ ｓ ｅ ｄ ｔ ｈ ｍｅ ｎ ａ ｏ ｒ ｓ ｔ ｌ ｏ ｅ ｆ ｔ ｅ ｆｗ ｕ ｒ ｎ ｌ ０ ｈ ｓ ａ ｅ ｅ ｉ ｌ ｙ． ｓ ａ ｃ ｅ ｎ ｎ ｌｓｓ ｆｒ ｔ ｅ ｓａｕ ｆ ｈ ｇ － ｐ ｅ ｂ ｌ ｏ ｏ ，ｎ ｏｎ ｕ ｈ ｉ ｕ ｓ ｔ ｅ ｓ ｄ ｅ ｃ ｏ ｄ ｎ ｔ ｅ ｒ ｈ ｓ ａ ｄ ａ ａｙ ｉ ｏ ｈ ｔｔ ｓ ｏ ｉ ｈ ｓ ｅ ｄ ｍｏ ｉ ｒｂ ｔ ａ ｄ ｐ ｉ ｔ ｏ ｔ ｔ ｅ ｓ ｅ ｏ ｂ ｔ ｉ ｄ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｉ ｅ ｓ ｕ ｓ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｒ ｎ ． ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｔ ｄ ｅ Ｋｅ ｒ ｓ ｍｏ ｉ ｏ ｏ ； ｉｈ ｓ ｅ ｄ ｒ ｓ ａ ｃ ｔｔ ｓ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｒ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ： ｂ ｌ ｒ ｂ ｔｈ ｇ ｐ ｅ ；ｅ ｅ ｒ ｈ ｓａｕ ； ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｔ 动机 器 人 研 究 ， 如
移动机器人的发展现状及其趋势
移动机器人的发展现状及其趋势一、本文概述随着科技的不断进步和创新，移动机器人作为领域的重要分支，已经在众多领域展现出强大的应用潜力。
从工业制造到家庭生活，从医疗服务到军事防御，移动机器人的身影越来越频繁地出现在我们的视野中。
它们以其高度的自主性、灵活性和适应性，为人类社会的发展带来了革命性的变革。
本文旨在深入探讨移动机器人的发展现状，包括其技术特点、应用领域以及面临的挑战等，并在此基础上展望其未来的发展趋势，以期能为相关领域的研究和实践提供参考和启示。
二、移动机器人的发展现状近年来，移动机器人技术得到了迅猛的发展，其应用领域不断扩大，技术水平持续提高。
在硬件方面，移动机器人的设计日趋精巧，功能日益强大。
许多机器人已经具备了自主导航、避障、物体识别、抓取和搬运等能力。
在软件方面，随着和机器学习技术的快速发展，移动机器人的智能化水平也在不断提升。
它们可以通过学习和训练，自主完成复杂的任务，甚至在某些方面超越了人类的能力。
在应用领域方面，移动机器人已经深入到工业、医疗、物流、农业、家庭服务等多个领域。
在工业领域，移动机器人被广泛应用于生产线上的物料搬运、装配、检测等环节，大大提高了生产效率和产品质量。
在医疗领域，移动机器人被用于手术、康复训练、药品管理等任务，为医疗事业的发展提供了有力支持。
在物流领域，移动机器人可以实现货物的自动分拣、搬运和配送，大大提高了物流效率。
移动机器人在农业和家庭服务等领域也展现出了广阔的应用前景。
然而，尽管移动机器人技术取得了显著的进步，但仍面临着许多挑战和问题。
例如，移动机器人在复杂环境下的感知和决策能力还有待提高，对于未知环境的适应能力也需要进一步加强。
移动机器人的安全性、可靠性和经济性等方面的问题也需要得到解决。
因此，未来的研究和发展应重点关注如何提高移动机器人的智能化水平、适应性和安全性，以及如何降低其成本和提高其经济效益。
移动机器人技术的发展呈现出蓬勃的态势，其应用前景广阔。
《2024年智能移动式水果采摘机器人系统的研究》范文
《智能移动式水果采摘机器人系统的研究》篇一一、引言随着现代农业的不断发展，高效、快速和自动化的果实采摘方式成为当下农业生产中急需解决的问题。
在许多农产区，特别是在果树种植区域，劳动力短缺、成本高昂以及传统采摘方式效率低下等问题严重制约了农业的可持续发展。
因此，研究并开发智能移动式水果采摘机器人系统，对于提高果实采摘效率、降低人工成本、促进农业现代化具有重要意义。
本文旨在探讨智能移动式水果采摘机器人系统的研究现状、技术原理、应用前景及未来发展趋势。
二、研究现状当前，国内外众多科研机构和企业对智能移动式水果采摘机器人系统进行了深入研究。
在技术层面，主要涉及到机器人运动控制技术、图像识别与处理技术、机器学习与人工智能技术等。
在研究过程中，这些技术共同作用，使采摘机器人能够在果园环境中自主导航、定位果实并进行精确采摘。
三、技术原理智能移动式水果采摘机器人系统的技术原理主要包括以下方面：1. 机器人运动控制技术：通过控制算法和传感器，使机器人能够在果园环境中自主移动和定位，以适应不同的地形和果树分布。
2. 图像识别与处理技术：利用计算机视觉技术，对果实进行识别和定位，实现精确采摘。
3. 机器学习与人工智能技术：通过训练模型，使机器人具备自主学习和适应能力，能够根据不同种类和成熟度的果实进行采摘。
四、应用前景智能移动式水果采摘机器人系统的应用前景广阔。
首先，它可以大幅提高果实采摘效率，降低人工成本，解决劳动力短缺问题。
其次，机器人可以适应各种复杂环境，减少对环境的破坏和污染。
此外，智能采摘机器人还可以根据果实的成熟度和品质进行筛选，提高果实的产量和质量。
在农业现代化的进程中，智能移动式水果采摘机器人系统将成为农业生产的重要工具。
五、未来发展趋势未来，智能移动式水果采摘机器人系统将朝着以下方向发展：1. 更加智能化：随着人工智能技术的不断发展，采摘机器人将具备更强的自主学习和适应能力，能够适应更多种类的果实和复杂的果园环境。
移动机器人调研报告
移动机器人调研报告移动机器人调研报告一、研究背景移动机器人是一种可以自动或无线控制移动的机器人，它可以在没有人类干预或指导的情况下完成各种任务。
随着科技的进步和人工智能的发展，移动机器人在应用范围和功能上都有了很大的拓展，如自动导航、仓储物流、医疗护理等。
本调研报告旨在了解移动机器人的现状和发展趋势。
二、调研方法本次调研采用的主要方法包括文献研究和互联网调查。
通过查阅相关文献和搜集互联网上的信息、报告等，了解移动机器人的技术原理、应用领域、市场规模和发展趋势。
三、调研结果1. 技术原理：移动机器人的技术原理主要包括自动导航、环境感知和决策控制。
自动导航是指机器人能够在不依赖人为干预下确定自己的位置和方向，实现自主移动。
环境感知是指机器人能够通过感知器件如激光雷达、摄像头等获取周围环境的信息。
决策控制则是指机器人根据感知到的环境信息做出相应的决策并进行控制，完成任务。
2. 应用领域：移动机器人在很多领域有广泛的应用，如物流、制造业、医疗、农业等。
物流领域中，移动机器人可以代替人工完成物品的搬运、仓储等任务，提升效率，降低成本。
医疗领域中，移动机器人可以辅助医护人员进行病人监测、输送药品等工作，提高护理质量。
农业领域中，移动机器人可以用于播种、除草、喷洒农药等农业作业，提高农业生产效率。
3. 市场规模：移动机器人市场规模正在不断扩大，根据市场调研公司的数据显示，全球移动机器人市场规模预计将从2020年的150亿美元增长到2025年的357亿美元。
其中，服务机器人的占比最大，其次是工业机器人和农业机器人。
4. 发展趋势：移动机器人在未来的发展中有以下几个趋势：一是移动机器人将越来越智能化，能够更好地感知和适应环境；二是移动机器人的使用范围将继续扩大，并涉足更多行业；三是移动机器人的功能将不断增加，如语音识别、人脸识别等；四是移动机器人的安全性将得到更大的关注，保证机器人与人类的安全。
四、结论移动机器人是一种具有广泛应用前景的技术，其技术原理包括自动导航、环境感知和决策控制。
工业机器人的发展 现状与趋势
工业机器人的发展现状与趋势随着科技的进步和制造业的发展，工业机器人在生产领域扮演着越来越重要的角色。
工业机器人的出现不仅提高了生产效率，减少了人力成本，还增强了产品的质量和一致性。
本文将探讨工业机器人的发展现状和未来趋势。
一、工业机器人的发展现状工业机器人自20世纪60年代开始出现，经过几十年的发展，现在已经成为各个领域的重要生产工具。
目前，工业机器人主要分为以下几类：1. 传统工业机器人：传统工业机器人采用多关节机械臂结构，能够进行重复性的高精度操作。
这类机器人广泛应用于汽车制造、电子设备组装等领域，它们能够提高生产线上的生产效率和产品质量。
2. 协作机器人：随着人机协作的需求增加，协作机器人逐渐兴起。
这类机器人具有安全性高、操作灵活等特点，可以与人类工作在同一空间内，共同完成生产任务。
协作机器人广泛应用于医疗、食品加工等需要与人类密切合作的领域。
3. 移动机器人：移动机器人是近年来发展迅猛的一种工业机器人。
它们具有自主导航、智能路径规划等功能，可以在物流仓储、零售等领域进行自动化操作。
移动机器人的出现极大地提高了物流效率，降低了运营成本。
二、工业机器人的发展趋势工业机器人的发展充满了无限潜力，其未来的发展趋势如下：1. 灵活可重构：未来的工业机器人将更加灵活、多功能，并能够根据任务需求进行快速重构。
这意味着机器人能够适应不同的生产环境和需求变化，提供更高效的解决方案。
2. 人工智能和机器学习：随着人工智能和机器学习领域的不断进步，工业机器人将具备更强大的智能和学习能力。
它们能够通过感知和分析数据，自主决策和优化工作流程，提高生产效率和适应性。
3. 协同制造：未来，工业机器人将与人类工人更加紧密地合作。
机器人和人类将共同进行生产任务，分享工作空间，并发挥各自的优势。
这种协同制造的模式将提高工作效率和人机协作的水平。
4. 网络化和物联网：随着物联网技术的发展，工业机器人将更加网络化和互联互通。
机器人之间能够实现数据共享和协同作业，从而提高整体生产效率和生产线的智能化。
我国服务机器人的发展现状及未来趋势分析
我国服务机器人的发展现状及未来趋势分析近年来，随着科技的不断进步和人工智能技术的发展，服务机器人逐渐走进了我们的生活，并且在各个领域展现出巨大的潜力。
本文将对我国服务机器人的发展现状及未来趋势进行分析。
一、发展现状1. 市场规模不断扩大我国服务机器人市场规模呈现出快速增长的态势。
根据相关数据显示，截至2020年，我国服务机器人市场规模已经超过180亿元人民币。
服务机器人已经逐渐应用于各个领域，包括餐饮、酒店、医疗、金融等，为人们提供了更加便捷高效的服务。
2. 技术不断进步在人工智能技术的推动下，服务机器人的功能和性能不断提升。
机器人已经可以实现人脸识别、语音识别、自然语言处理等高级功能，并能够与人类进行智能对话。
同时，机器人的移动能力和操作灵活性也得到了极大的提高，可以在复杂环境中自主导航和操作。
3. 应用场景不断拓展服务机器人的应用场景越来越广泛。
在餐饮业中，机器人已经可以作为服务员自动上菜，为顾客提供遥控点菜、自助结账等服务；在医疗领域，机器人可以承担起患者的陪护、药物分发等工作；在金融领域，机器人可以提供咨询、问答、理财建议等服务。
服务机器人的应用已经涵盖了人们生活的各个方面。
二、未来趋势1. 个性化定制服务机器人将成为发展方向随着消费者需求的多样化和个性化定制的兴起，未来服务机器人的发展将趋向于满足个体化需求。
无论是个人消费者还是企业客户，都希望能够获得与众不同的个性化服务。
因此，服务机器人将在外观设计、功能定制等方面进行个性化创新，以更好地满足用户的需求。
2. 人机融合将成为发展重点未来的服务机器人将更加注重与人类的融合。
机器人不再只是简单地执行任务，而是能够更好地理解和适应人类的需求，与人类进行更加自然和智能的交流。
这将需要进一步发展自然语言处理、情感计算和人机交互等技术，使机器人能够更好地理解人类的语言和情感。
3. 联网智能化将成为发展趋势未来的服务机器人将更加注重联网和智能化。
通过与云端的连接，机器人可以获取更多的数据和资源，实现更加强大的智能功能。
智能机器人的研究进展
智能机器人的研究进展智能机器人是未来技术的应用方向，它具备自主认知、学习和交互等能力，可以为人类提供更多便利和高效的服务。
随着人工智能技术的快速发展，智能机器人的研究进展也越来越显著。
一、智能机器人的研究现状在当前的智能机器人研究中，主要涉及到机器人的机械结构、多传感器融合、移动控制与导航、自主学习和智能交互等多个方面。
机器人机械结构的研究主要包括机器人关节齿轮传动、电机控制和传感器设计等方面，以及机器人电子电路和软件系统的设计。
多传感器融合是指将传感器所得到的数据在时空上的重叠区域进行处理，以实现机器人对环境的感知。
移动控制与导航是指机器人通过移动和导航控制来完成各种任务。
自主学习则是指机器人通过机器学习算法来自行探索并获取知识，不断提高自己的学习和执行能力。
智能交互是指机器人与人类进行交互的能力，包括语音对话、面部识别、姿态识别、情感交互等多个方面。
随着人工智能技术和机器学习算法的不断进步，智能机器人的研究取得了显著的进展。
比如，在机器人机械结构的研究方面，3D 打印技术的应用已经使机器人零部件制造过程更加简单高效。
此外，在机器人传感器方面，红外/激光雷达、多媒体摄像机、触觉传感器等新型传感器的引入进一步提高了机器人的感知能力。
在移动控制和导航方面，智能机器人不断增加控制算法的自我学习功能和模型预测控制算法的应用。
在自主学习方面，深度强化学习作为一种有效的机器学习算法，可以让机器人通过不断自我升级和优化来实现更高效的学习和执行能力。
在智能交互方面，机器人的人脸识别、语音识别、情感识别等技术的应用，使得机器人可以实现更加自然和智能的交互能力。
二、智能机器人的研究应用智能机器人在各种领域的应用前景广阔。
例如，在医疗行业中，智能机器人的应用可以为医疗工作提供更高效和精确的服务。
智能机器人可以辅助医生进行手术、对患者进行康复治疗等。
在工业领域中，智能机器人已经成为生产自动化的重要工具。
智能机器人可以用来完成繁琐、重复和危险的工作，大幅提高生产效率和安全性。
移动机器人的发展及趋势
移动机器⼈的发展及趋势移动机器⼈的发展及趋势⼀、引⾔移动机器⼈，是⼀个集环境感知、动态决策与规划、⾏为控制与执⾏等多功能于⼀体的综合系统。
它集中了传感器技术、信息处理、电⼦⼯程、计算机⼯程、⾃动化控制⼯程以及⼈⼯智能等多学科的研究成果，代表机电⼀体化的最⾼成就，是⽬前科学技术发展最活跃的领域之⼀。
随着机器⼈性能不断地完善，移动机器⼈的应⽤范围⼤为扩展，不仅在⼯业、农业、医疗、服务等⾏业中得到⼴泛的应⽤，⽽且在城市安全、国防和空间探测领域等有害与危险场合得到很好的应⽤。
因此，移动机器⼈技术已经得到世界各国的普遍关注。
⼆、移动机器⼈发展史60年代后期，美国和苏联为完成⽉球探测计划，研制并应⽤了移动机器⼈。
美国“探测者”3号,其操作器在地⾯的遥控下，完成了在⽉球上挖沟和执⾏其他任务。
苏联的“登⽉者”20号在⽆⼈驾驶的情况下降落在⽉球表⾯，操作器在⽉球表⾯钻削岩⽯，并把⼟壤和岩⽯样品装进回收容器并送回地球。
70年代初期，⽇本早稻⽥⼤学研制出具有仿⼈功能的两⾜步⾏机器⼈。
为适应原⼦能利⽤和海洋开发的需要，极限作业机器⼈和⽔下机器⼈也发展较快。
移动机器⼈随其应⽤环境和移动⽅式的不同，研究内容也有很⼤差别。
其共同的基本技术有传感器技术、移动技术、操作器、控制技术、⼈⼯智能等⽅⾯。
它有相当于⼈的眼、⽿、⽪肤的视觉传感器、听觉传感器和触觉传感器。
移动机构有轮式（如四轮式、两轮式、全⽅向式、履带式）、⾜式（如 6⾜、4⾜、2⾜）、混合式(⽤轮⼦和⾜)、特殊式(如吸附式、轨道式、蛇式)等类型。
轮⼦适于平坦的路⾯，⾜式移动机构适于⼭岳地带和凹凸不平的环境。
移动机器⼈的控制⽅式从遥控、监控向⾃治控制发展，综合应⽤机器视觉、问题求解、专家系统等⼈⼯智能等技术研制⾃治型移动机器⼈。
三、国内外移动机器⼈发展现状从⼆⼗世纪⼋⼗年代中期开始，机器⼈已从⼯⼚的结构化环境进⼊⼈的⽇常⽣活环境—医院、办公室、家庭和其它杂乱及不可控环境，成为不仅能⾃主完成⼯作，⽽且能与⼈共同协作完成任务或在⼈的指导下完成任务的智能服务机器⼈，特别是最近⼏年，对会清洁地⾯、割草或充当导游、保姆和警卫等⾃主移动机器⼈技术上的进步，⼤家都有⽬共睹[1]。
移动机器人路径规划研究现状及展望
移动机器人路径规划研究现状及展望摘要：移动机器人路径规划技术是机器人研究领域中的核心技术之一。
通过对全局路径规划和局部路径规划中各种方法的分析，指出了各种方法的优点和不足以及改进的办法，并对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望。
移动机器人按照某一性能指标搜索一条从起始状态到目标状态的最优或次最优的无碰路径。
全局路径规划,局部路径规划.其中全局路径规划：离线全局路径规划，环境信息完全已知。
可视图法(V-Graph)、栅格法(Grids)等。
可视图法的核心思想是将机器人应该到达的点作为顶点，点的连线作为备选的路径，于是问题就变成了图搜索问题。
由于连线（又叫弧）的选取方法不同，也就有了连接各个障碍物顶点的直线、用障碍物的切线表示弧和做出障碍物顶点的voronoi图的边作为弧的方法，用voronoi方法可以使得路径尽可能的远离障碍物。
栅格法是用累积值表明该栅格存在障碍物的可能性。
局部路径规划：在线局部路径规划，环境信息部分或者完全未知。
人工势场法(Artificial Potential Field)：目标对被规划对象存在吸引力，而障碍物对其有排斥力,引力与斥力的合力作为机器人运动的加速力，从而计算机器人的位置和控制机器人的运动方向。
其缺陷是：存在陷阱区域、在相近的障碍物群中不能识别路径、在障碍物前震荡、在狭窄通道中摆动。
模糊逻辑算法( Fuzzy Logic Algorithm)：类似人的避障，经验化的方法。
基于传感器的信息，采用模糊逻辑算法通过查表得到规划出的信息，完成局部路径规划。
关键词：移动机器人；全局路径规划；局部路径规划；遗传算法移动机器人是装备了机械腿、轮子、关节、抓握器等执行器以及控制器来完成特定任务的一种实体智能体。
近年来，随着科学技术的飞快发展，移动机器人在工业、农业、医疗、服务、航空和军事等领域得到了广泛的应用，已成为学术研究的重点。
在移动机器人的研究中，导航研究是核心，而路径规划是机器人导航研究的重要环节之一。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
移动机器人的研究现状与趋势１１５【４３】ＳｈｅｎｇＬ＇Ｇｏｌｄｅｎｂｅ唱ＡＡ．Ｒｏｂｕｓｔｄａｍｐｉｎｇｃｏｎ们１ｏｆｍｏｂｉｌｅｍａｌｌｊｐｕｌａｔｏｒｓ嘲．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＳｙｓｔｅｍｓ，ＭａｎａｎｄＣｙｂｅｍｅｔｉｃｓＰａｎＢ，２００２，３２（１）：１２６．１３２．【４４】ＳｈｅｎｇＬ，Ｇ０１ｄｅｎｂｅ唱ＡＡ．Ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｃｏｎ乜Ｄｌｏｆｍｏｂｉｌｅｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｓ【Ｊ】．ＩＥＥＥ１ｈｎｓａｃｔｉｏｎｓＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，２００ｌ，１２（５）：１１２１．１１３３．【４５】李磊，叶涛，谭民，等．移动机器人技术研究现状与未来【Ｊ】．机器人，２００２，２４（５）：４７５—４８０．【４６】徐国华，谭民．移动机器人的发展现状及其趋势【Ｊ】．机器人技术与应用，２００１，（３）：７—１４．［４７】Ｌ硼ｎｅＥＰａｒｋｅｒ．ＣｏｏｐｅｒａｔｉｖｅＲｏｂｏｔｉｃｓｆｏｒＭｕｌｔｉ＿Ｔａｒｇｅｔ０ｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＡｕｔｏｍａｔｉｏｎａｎｄＳｏｆｔＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ｓｐｅｃｉａｌｉｓｓｕｃＲｏｂｏｔｉｃｓＲｅｓｅａｒｃｈａｔＯａｋＲｉｄｇｅＮａｔｉｏｎａｌＬａｂｏｍｔｏｒｙ，１９９９，５（１）：５—１９．［４８】ＭａｍｒｉｃＭＪ．ＬｅａｍｉｎｇｔｏＢｅｈａｖｅＳｏｃｉａｌｌｙ【Ａ】．ＦｒｏｍＡｎｉｍａｌｓｔ０Ａｎｉｍａｔｓ：ＩｎｔｅｍａｔｉｏｎａｌｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆＡｄａｐｔｉｖｅＢｅｈａｖｉｏｒ【ｃ］．１９９４．４５３－４６２．［４９］ｕｅｙａｍａＴ，Ｆｕｌ（ＩｌｄａＴ．ｓｅｌｆ－ｏ唱ａＩｌｉｚａｔｉｏｎｏｆＣｅｌｌｕｌａｒＲｏｂｏｔｓｕｓｉｎｇＲａｎｄｏｍｗａｌｌ【ｗｉｍｓｉｍｐｌｅＲｕｌｅｓ【Ａ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＩＥＥＥＩ—ＣＲＡ【ｃ】．１９９３５９５—６００．［５０】王越超．多机器人协作系统研究［Ｄ】．哈尔滨：哈尔滨工业大学，１９９９．ＰｒｅｓｅｎｔＳｉｔｕａｔｉｏｎａｎｄＦｕｔｕｒｅＤｅＶｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆＭｏｂｉｌｅＲｏｂｏｔＲｅｓｅａｒｃｈｚＨＡＮＧＭｉｎｇ·１ｕ，ＤＩＮＧＣｈｅｎｇ－ｊｕｎ，ＤＵＡＮＰｉｎｇ（ｓｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈ锄ｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎ舀ＨｅｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓ时ｏｆＴｅｃｌｌｎｏｌｏ鼢Ｔｉ柚ｊｉｎ３００１３０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｉｓａｎａｌｙｚｅｄａｎｄｓｕｌ砌ａｒｉｚｅｄｉｎｃｌｕｄｉｎｇｉｔｓｃｏｍｐｕｔｅｒｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ，ｉｎｆｂｍｌａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ－ｓｅｎｓｏｒｓ，ｅｎｖｉｒｏｍｅｎｔｒｅｃｏｇＩｌｉｔｉｏｎ，ｒｏｂｏｔＶｉｓｉｏｎ，ｒｏａｄｆｏｌｌｏｗｉｎｇａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎ仃Ｄ１．ＩｎｔｈｅｅｎｄｔｈｅｓｔｕｄｙｔｒｅｎｄｏｆＩＩｍｌｔｉ—ｒｏｂｏｔｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎａｎｄｍｏｂｉｌｅｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｉｓｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔ；ｉｎｆｂｍａｔｉｏｎｍｓｉｏｎ；ｒｏａｄｆｏｌｌｏｗｉｎｇ；曲ｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎ仃０１；ｍｕｌｔｉ—ｒｏｂｏｔ作者简介：张明路，工学博士、教授，博士生导师．１９９７年，毕业于天津大学机械学专业，获博士学位．现任河北工业大学机械工程学院院长，全国高校机器人及自动化学会常务理事，河北省振动工程学会副理事长，“中国机械工程’杂志社编委会理事，天津市自动化技术及应用研究会副秘书长，天津市机械工程学会理事，中国机械工程教育协会高校机电类学科教学委员会委员．近年来承担了国家８６３计划等科研项目多项，发表学术论文３０余篇，其中ｓｃＩ收录３篇，ＥＩ收录１１篇．主页：ｈｔｔｐ：／／ｍｅｓ．ｈｅｂｕｔ．ｅｄｕ．ｃｌｌ／ｉｎｍｅｃｈｊＶｅｂ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔＩＩｌ联系电话：０２２—２６５“５０６；Ｅ．ｍａｎ：ｚｈａｎｇｍｌ＠ｈｅｂｕｔ．ｅｄｕ．ｃｎ移动机器人的研究现状与趋势作者：张明路， 丁承君， 段萍作者单位：河北工业大学,机械工程学院,天津,300130刊名：河北工业大学学报英文刊名：JOURNAL OF HEBEI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY年，卷(期)：2004,33(2)被引用次数：22次1.Zhang Minglu Neural network and fuzzy logic techniques based collision avoidance for a mobile robot[外文期刊] 19972.沈林成;常文森移动机器人数字地形模型 1996(03)3.马兆青;袁增任基于栅格方法的移动机器人实时导航和避障 1996(06)4.袁军;黄心汉;陈锦江基于多传感器的智能机器人信息融合、控制结构和应用 1994(05)5.Hackett J K;Shah M Multi-Sensor Fusion:A Perspective[外文期刊] 19906.刘国良;强文义移动机器人信息融合技术研究[期刊论文]-哈尔滨工业大学学报 2003(07)7.Tillema H G An Overview of the Mobile Autonomous Robot Twente Project 19938.Bourhis G;Hom O An autonomous vehicle for people with motor disabilities[外文期刊] 2001(1)9.日本机器人学会机器人技术手册 199610.王越超多机器人协作系统研究[学位论文] 199911.UeyamaT;FukudaT Self-organization of Cellular Robots Using Random Walk with Simple Rules[外文会议] 199312.Mararic M J Learning to Behave Socially 199413.LynneEParker Cooperative Robotics for Multi-Target Observation 1999(01)14.徐国华;谭民移动机器人的发展现状及其趋势[期刊论文]-机器人技术与应用 2001(03)15.李磊;叶涛;谭民移动机器人技术研究现状与未来[期刊论文]-机器人 2002(05)16.Sheng L;Goldenberg A A Neural network control of mobile manipulators 2001(05)17.Sheng L;Goldenberg A A Robust damping control of mobile manipulators 2002(01)18.Evangelos P;John P Planning and model based control for mobile manipulators[外文会议] 200019.Jeremy;Evangelos E M Vision-Based Path Following by Using a Neural Network Guidance System[外文期刊] 199420.KhemisiaS;Morris A S Neuro-Adaptive Control of Robotic Manipulator 199321.丁承君;张明路;李光辉基于线性插值的模糊控制[期刊论文]-基础自动化 2001(04)22.张明路用于模式识别的ART-2神经网络算法的改进[期刊论文]-控制理论与应用 2000(01)23.张明路一种基于多组传感器信息移动机器人的避障方法[期刊论文]-自动化学报 1998(05)24.张明路基于模糊逻辑控制技术的移动机器人路径跟踪中的偏差纠正 1998(06)25.张明路用于移动机器人避障的神经网络与模糊逻辑技术[期刊论文]-中国机械工程 1997(01)26.张明路;关柏青;丁承君基于彩色视觉和模糊控制的移动机器人路径跟踪 2003(08)27.于建刚;董再励遥控作业移动机器人环境方法研究 1997(04)28.E Triend;D J Kringman Stereo Vision and navigation within Buildings 198729.丁承君;张明路移动机器人路径识别与跟踪的计算机仿真[期刊论文]-系统仿真学报 2001(08)30.Meng Qing hao;Zhang Minglu Wall-following by an Autonomously Guided Viecle (AGV) Using a New Fuzzy-I(Integration) Controller[外文期刊] 1999(0)31.Lee S S;Williams J H A Fast Tracking Error Control Method for An Autonomous Mobile Robot[外文期刊] 199332.Nelsonal W L A Locomotion Control Method for autonomous Vehicles[外文会议] 198833.Kanayama Y A Locomotion Control Method for Autonomous Vehicles[外文会议] 198834.Rajagopalan R Guidance Control for Automatic Guided Vehicle Employing Binary Camera Vision 199135.董再励;王光辉自主移动机器人激光全局定位系统研究[期刊论文]-机器人 2000(03)36.Kleeman L Optimal Estimation of Position and Heading for Mobile Robot Using Ultrasonic Beacons and Dead Reckoning 199237.戈新良基于多种传感器信息融合的移动机器人的环境辨识[学位论文] 200338.戈新良;张明路多传感器信息融合技术研究现状和发展趋势[期刊论文]-河北工业大学学报 2003(02)39.丁承君;张明路模糊神经网络在移动机器人信息融合中的应用[期刊论文]-控制理论与应用 2004(01)40.Goto Y;Stents A The CMU System for Mobile Robot Navigation Proc 198741.Kriegman D J A Mobile Robot: Sensing,Planing and Locomotion 198742.Giralt G A Multi-Level Planning and Navigation System for a Mobile,A First Approach to HILARE 197943.孟伟基于D-S证据理论的月球探测机器人的信息融合[期刊论文]-哈尔滨工业大学学报 2003(09)44.刘兴荣用于移动机器人的立体视觉技术[学位论文] 200345.张明路;刘兴荣机器人立体视觉研究现状和发展趋势 2002(07)46.丁承君基于IPC的智能移动机器人控制系统[期刊论文]-控制工程 2003(02)47.机器人技术国家工程研究中心;中科院沈阳自动化研究所AGVS产品及其应用[期刊论文]-机器人技术与应用1999(04)48.Wang L L;Tsai W H Car Safty Driving Aided by 3-D Image Analysis Techinique 198649.Egeland O;Berglund E Exponential Stabilization ofa Nonholonomic Underwater Vehicle with Constant Desired Configuration[外文会议] 199450.M Daily Autonomous Cross-Count Navigation With the ALV 19881.马学玉可爬楼梯的移动机器人研究[期刊论文]-机电信息 2010(12)2.陈秀霞.卢刚.李声晋.陈玉轮式机器人用无刷直流电机控制系统设计[期刊论文]-测控技术 2010(5)3.梁春苗.黄玉美.王小波基于PMAC的自动导引运输车智能控制[期刊论文]-机电工程 2009(8)4.DONG Ji-wen.YANG Sen.LU Shou-yin Monocular vision based navigation method of mobile robot[期刊论文]-重庆邮电大学学报(自然科学版) 2009(2)5.孙凌宇.张明路.高春艳多感官移动机器人控制系统设计[期刊论文]-微计算机信息 2008(35)6.董吉文.杨森.鲁守银基于单目视觉的移动机器人导航方法[期刊论文]-山东大学学报（理学版） 2008(11)7.邱瑛.富大伟.王惠森.李维移动机器人模糊控制系统避障研究[期刊论文]-河北工业大学学报 2007(6)8.张晓艳.张艳霞移动机器人的设计及其图像处理[期刊论文]-微电机 2007(5)9.薛调利用数据库的结果分析功能指导机器人领域文献的检索[期刊论文]-图书馆工作与研究 2007(4)10.陈玉峰基于Real Time Extension技术的自主视觉机器人导航控制[学位论文]硕士 200611.宋国栋移动机器人组合导航系统设计与应用的研究[学位论文]硕士 200612.刘俊非平整地面移动机器人平台位姿估计与控制研究[学位论文]硕士 200613.杨璐基于智能体的多机器人协作研究及仿真[学位论文]硕士 200614.欧屹MROBOT机械系统设计与动力学分析研究[学位论文]硕士 200615.孙秀云移动机器人的路径规划及其运动控制器研究[学位论文]硕士 200516.庄晓东多移动机器人运动控制策略的强化学习研究[学位论文]博士 200517.王惠娟基于自主视觉的轮式移动机器人路径跟踪控制[学位论文]硕士 200518.江水明六轮自主移动机器人动力学建模与控制的研究[学位论文]硕士 200519.申魁华基于局域网协调的多移动机器人运动规划与控制的研究[学位论文]硕士 200520.王仲民.刘继岩.岳宏移动机器人自主导航技术研究综述[期刊论文]-天津职业技术师范学院学报 2004(4)21.庄严移动机器人基于多传感器数据融合的定位及地图创建研究[学位论文]博士 200422.朴松昊智能移动机器人路径规划研究[学位论文]博士 2004本文链接：/Periodical_hbgydxxb200402018.aspx。