基于视觉导航的轮式移动机器人设计方案
机器人视觉导航算法设计与仿真
机器人视觉导航算法设计与仿真随着人工智能和机器人技术的不断发展，机器人视觉导航成为了一个重要的研究方向。
机器人的视觉导航可以帮助机器人在未知环境中自主导航和避免障碍物，使其能够更加灵活地完成各种任务。
本文将介绍机器人视觉导航算法的设计原理和仿真实验。
一、机器人视觉导航算法设计原理机器人视觉导航算法的设计原理主要包括环境感知、路径规划和避障三个部分。
1. 环境感知机器人在导航过程中首先需要对周围环境进行感知，以获取环境相关信息。
常用的环境感知方法包括激光雷达、摄像头、深度相机等。
激光雷达可以获取周围物体的距离和形状信息，摄像头可以获取图像信息，深度相机可以获取物体的三维信息。
通过综合利用不同的传感器，机器人可以获得更加全面和准确的环境信息。
2. 路径规划在获取环境信息后，机器人需要进行路径规划，即确定从当前位置到目标位置的最优路径。
路径规划算法可以分为全局路径规划和局部路径规划。
全局路径规划是在整个地图上进行规划，通常使用A*算法、Dijkstra算法等。
局部路径规划是在机器人周围的局部区域内进行规划，通常使用动态窗口法、基于速度的局部规划法等。
路径规划算法需要考虑避开障碍物、避免碰撞和最短路径等因素。
3. 避障在路径规划的过程中，机器人需要避开遇到的障碍物，以确保安全导航。
避障算法可以通过激光雷达或摄像头获取障碍物信息，并根据障碍物的位置和形状进行决策。
常用的避障算法包括人工势场法、虚拟障碍法等。
避障算法可以使机器人绕过障碍物或调整路径避免碰撞。
二、机器人视觉导航算法的仿真实验为了验证机器人视觉导航算法的有效性，常常需要进行仿真实验。
仿真实验可以在计算机上模拟机器人在不同环境下的导航过程，可快速获得结果并进行调整。
1. 环境建模首先需要对导航环境进行建模。
可以使用三维建模软件（如Blender）创建一个虚拟的导航环境，并添加不同类型的障碍物。
2. 传感器模拟在仿真实验中，需要模拟机器人的传感器。
基于机器视觉技术的智能物流机器人设计与研发
基于机器视觉技术的智能物流机器人设计与研发智能物流机器人是一种采用机器视觉技术的智能设备，旨在提高物流业务的效率和准确性。
本文将围绕着基于机器视觉技术的智能物流机器人的设计与研发展开，涵盖机器人的功能、设计原理、技术挑战以及未来发展方向等方面。
一、智能物流机器人的功能智能物流机器人是一款自动导航的机器人，具备高精度的环境感知能力、路线规划和避障能力，并能够自主完成物品的搬运、分拣、包装等任务。
它能够根据预设路径在仓库内移动，通过机器视觉技术实现对货物的识别和分类，并将其准确送到指定位置。
此外，智能物流机器人还可以与其他设备、系统进行无线通信，实现物流信息的实时共享和协调。
二、智能物流机器人的设计原理1. 机器视觉系统：智能物流机器人的核心技术之一是机器视觉系统，通过配备高分辨率相机和图像处理算法，实现对货物的快速准确识别和分类。
通过对货物形状、颜色、尺寸等特征的分析与匹配，智能物流机器人能够判断货物的种类，从而采取不同的搬运和包装方式。
2. 自动导航与避障系统：智能物流机器人需要具备自主导航和避障能力，以实现在复杂的仓库环境中自由移动。
通过集成激光测距仪、超声波传感器等感知设备，智能物流机器人可以实时感知周围环境，避免与障碍物碰撞，并规划最优路径，以提高运输效率。
3. 自动化搬运和包装系统：智能物流机器人还需要配备搬运和包装装置，以完成货物的搬运、分拣和包装操作。
通过机械臂、传送带等装置的配合，智能物流机器人可以将货物准确地从货架上取下，放置到指定的位置并进行包装。
通过实时通信与中央控制系统的配合，智能物流机器人可以实现多个机器人协同操作，提高作业效率。
三、智能物流机器人的技术挑战1. 机器视觉算法：机器视觉算法是智能物流机器人的核心技术之一，对于货物的准确识别和分类有着重要的作用。
然而，复杂的仓库环境和货物的多样性给机器视觉算法带来了挑战，如何提高算法的鲁棒性和准确性是一个亟待解决的问题。
2. 自主导航和避障：智能物流机器人需要能够自主导航并避免碰撞，这涉及到环境感知、路径规划和智能控制等方面的问题。
基于Mecanum轮机器人设计
1 绪论1.1 引言移动机器人已经成为机器人研究领域的一个重要分支。
在军事、危险操作和服务业等许多场合得到应用，需要机器人以无线方式实时接受控制命令，以期望的速度、方向和轨迹灵活自如地移动[1]。
移动机器人按照移动方式可分为轮式、履带式、腿足式等，其中轮式机器人由于具有机构简单、活动灵活等特点尤为受到青睐。
按照移动特性又可将移动机器人分为非全方位和全方位两种。
而轮式移动机构的类型也很多，对于一般的轮式移动机构，都不能进行任意的定位和定向，而全方位移动机构则可以利用车轮所具有的定位和定向功能，实现可在二维平面上从当前位置向任意方向运动而不需要车体改变姿态，在某些场合有明显的优越性；如在较狭窄或拥挤的场所工作时，全方位移动机构因其回转半径为零而可以灵活自由地穿行。
另外，在许多需要精确定位和高精度轨迹跟踪的时候，全方位移动机构可以对自己的位置进行细微的调整[2]。
由于全方位轮移动机构具有一般轮式移动机构无法取代的独特特性，对于研究移动机器人的自由行走具有重要意义，成为机器人移动机构的发展趋势。
基于以上所述，本文从普遍应用出发，设计一种带有机械手臂的全方位运动机器人平台，该平台能够沿任何方向运动，运动灵活，机械手臂使之能够执行预定的操作。
本文是机器人设计的基本环节，能够为后续关于机器人的研究提供有价值的平台参考和有用的思路。
1.2 国内外相关领域的研究现状1.2.1 国外全方位移动机器人的研究现状国外很多研究机构开展了全方位移动机器人的研制工作，在车轮设计制造，机器人上轮子的配置方案，以及机器人的运动学分析等方面，进行了广泛的研究，形成了许多具有不同特色的移动机器人产品。
这方面日本、美国和德国处于领先地位。
八十年代初期，美国在DARPA的支持下，卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon university,CUM）、斯坦福（Stanford）和麻省理工（Massachusetts Institute of Technology,MIT）等院校开展了自主移动车辆的研究，NASA下属的Jet Propulsion Laboratery(JPL)也开展了这方面的研究。
基于机器视觉的移动机器人导航与控制系统设计
基于机器视觉的移动机器人导航与控制系统设计导语：移动机器人作为一种重要的机器人形态，广泛应用于Warehouse，医院，工业等领域。
为了使移动机器人能够自主导航并安全运行，基于机器视觉的导航与控制系统设计显得尤为重要。
本文将基于机器视觉的导航与控制系统设计进行详细讨论，包括系统架构、关键技术和实现方法。
一、系统架构基于机器视觉的移动机器人导航与控制系统可以分为四个主要组成部分：感知模块、定位与建图模块、导航规划模块和控制执行模块。
1. 感知模块感知模块是导航与控制系统的基础，用于实时获取环境信息。
主要包括相机传感器、激光雷达、深度相机等传感器技术。
通过感知模块，机器人能够获取到场景中的物体位置、障碍物信息等重要数据，为后续的导航决策提供依据。
2. 定位与建图模块定位与建图模块利用感知模块获取到的传感器数据进行地图建立和机器人定位。
常用的定位与建图算法包括概率定位、滤波算法、SLAM技术等。
通过该模块，机器人能够实时更新自身位置和建立环境地图，为导航规划提供准确的位置信息。
3. 导航规划模块导航规划模块根据定位与建图模块提供的环境地图和机器人位置信息，确定机器人的路径规划。
常用的导航规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、模糊逻辑等。
通过该模块，机器人能够快速且安全地规划出到达目标位置的最优路径。
4. 控制执行模块控制执行模块将导航规划模块输出的路径转化为机器人的控制指令，控制机器人执行相应的动作。
常用的控制执行技术包括PID控制、路径跟踪算法、动态阻抗控制等。
通过该模块，机器人能够实现精准的位置控制和运动控制。
二、关键技术基于机器视觉的移动机器人导航与控制系统设计涉及到多个关键技术，以下是其中几个重要技术的介绍：1. 视觉目标识别与跟踪视觉目标识别与跟踪是感知模块的核心。
通过使用深度学习算法，将机器人所需感知的目标进行分类和定位。
常用的目标识别算法包括卷积神经网络（CNN）、特征匹配等。
通过目标跟踪算法，机器人能够实时追踪目标的位置信息，为导航规划提供准确的参考数据。
导航机器人项目实施方案
导航机器人项目实施方案一、项目背景随着人工智能技术的不断发展，导航机器人在各个领域的应用越来越广泛。
在工厂、医院、商场等场所，导航机器人可以为人们提供导航、送货、巡检等服务，极大地提高了工作效率和用户体验。
因此，我们决定开展导航机器人项目，以满足市场需求，提升企业竞争力。
二、项目目标1. 开发一款智能导航机器人，能够在复杂环境中实现精准导航和避障功能。
2. 提供完善的用户界面和交互体验，使用户能够方便快捷地使用导航机器人服务。
3. 实现导航机器人与其他设备的无缝连接，提高整体自动化运作效率。
三、项目实施方案1. 技术选型在导航机器人的开发过程中，我们将采用激光雷达、摄像头、惯性导航等多种传感器技术，结合SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法，实现导航和避障功能。
同时，我们将引入语音识别、人脸识别等人机交互技术，提升用户体验。
2. 硬件设计导航机器人的硬件设计将充分考虑机器人的稳定性、耐用性和美观性，选择高品质的材料和零部件，保证机器人在长时间运行中的可靠性和稳定性。
3. 软件开发在软件开发过程中，我们将注重用户界面的设计和交互体验，提供直观、简洁的操作界面，使用户能够轻松使用导航机器人服务。
同时，我们将开发智能调度系统，实现多台导航机器人的协同工作，提高整体运作效率。
4. 测试与优化在项目实施过程中，我们将进行多轮测试，包括功能测试、性能测试、稳定性测试等，确保导航机器人能够稳定可靠地运行。
同时，我们将根据用户反馈不断优化产品，提升用户体验。
四、项目进度安排1. 技术准备阶段：完成技术选型、硬件采购、团队组建等工作，预计耗时1个月。
2. 硬件设计与制造阶段：完成导航机器人的外观设计、结构设计和零部件采购，预计耗时2个月。
3. 软件开发阶段：完成导航机器人的底层控制程序、用户界面设计和智能调度系统开发，预计耗时3个月。
4. 测试与优化阶段：进行多轮测试，并根据用户反馈进行产品优化，预计耗时1个月。
视觉导航履带式移动机器人小车的研究设计开题报告
3月8日~3月26日确定题目、查阅资料，熟悉相关软件，写开题报告
3月27日~4月4日机器人底盘结构的分析设计
4月5日~4月11日机器人传感器结构设计
4月12日~4月18日机器人视觉传感器的软件设计
4月19日~4月25日视觉算法的研究
4月25日~5月1日整理设计结果，撰写说明书
5月2日~5月15日答辩
学生开题报告表
课题名称
基于视觉的机器人设计
课题来源
B
课题类型
D
导师
学生姓名
学号
专业
机械设计制造及其自动化
机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。其原理是利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。
指导教师签名：日期：
课题类型：A、工程设计，B、工程技术研究，C、软件开发，D、机械设计，E、实验研究，
F、理论研究，G、其它
一、调研准备：
1）记录导师布置任务要求，并认真阅读。
2）搜集与课题相关的工具书，为设计作好充分准备。
3）通过上网查询相关科研资料及阅读相关文献，了解课题设计的原理并制定一套可行的设计方案。
二、设计题目：基于视觉的移动机器人设计与分析
三、设计目的：通过该设计了解移动机器人分类，结构以及运动控制方法，通过三维软件可以以进行结构设计，培养独立工作的能力。
四、设计要求：要求独立完成任务，掌握三维软件在结构设计方面的应用，熟悉机器人的运动学方程和机器人传感器的具体应用。
毕业论文设计--自循迹轮式移动机器人的控制系统设计论文
摘要随着社会发展和科技进步，机器人在当前生产生活中得到了越来越广泛的应用。
尤其是一种具有道路记忆功能、使用灵活方便、应用范围较广的轮式移动机器人。
本研究是一种基于瑞萨 H8单片机的自循迹轮式智能车的设计与实现，研究具有人类认知机理的环境感知、信息融合、规划与决策、智能控制等理论与方法，本文所述的智能车控制系统可以分为两个大的子控制系统，它们分别是方向控制系统和速度控制系统。
其核心控制单元为瑞萨公司 H8 系列 8位单片机 H8/3048F-ONE，系统采用反射式红外传感器检测赛道白线，在运行过程中能够识别赛道的不同情况，并能够根据信息反馈即时控制智能车的方向和速度，在预定的路径上进行快速移动。
智能车的设计要达到竞速和巡线的目的，竞速环节主要包括动力提供，速度控制两部分；巡线环节包括路面信息，转向控制两部分。
通过对智能车运动模型的建立与分析，本文详细阐述了方向控制系统与速度控制系统等重要控制系统的实现方法，使智能车能够完整通过直道、弯道、坡道和换道的过程，快速稳定的寻白线行驶。
关键词： H8单片机自循迹运动模型控制系统AbstractWith the social development and scientific and technological progress, Robot in the current production and life has been more widely used. In particular, the wheeled mobile robotis with memory function, used of flexible, wide range of application.This study is based on RenesasH8 MCU wheeled self-tracking design and realization of intelligent vehicle, Research of the theories and methods about environmental perception, information fusion, planning and decision-making and intelligent control which like Mechanism of human cognition. This intelligent vehicle control system described can be divided into two major sub-control system, They are the direction and speed control system. The core control unit for the Renesas H8 series of 8-bit microcontroller H8/3048F-ONE. System uses infrared sensors to detect track reflective white lines, during operation to identify the different circumstances circuit. And according to the feedback control the direction and speed of smart cars real-time. Fast moving on the predetermined path. Intelligent vehicle design to achieve the purpose of racing and the transmission line. Racing links include power provided and Speed control; Transmission line links including road information and steering control. Through the movement modeling and analysis on smart vehicle. This paper describes the direction and speed control system and other important realization. So the intelligent vehicle can through the straight, curved, ramp and lane changing process. Fast and stable searching the white lane.Key words：H8MCU self-tracking motion model control system目录摘要 (I)Abstract (II)绪论 (1)1课题要求及总体设计方案 (2)1.1课题要求 (2)1.2课题主要内容及设计方案 (2)1.2.1课题主要内容 (2)1.2.2总体设计方案 (2)2系统硬件设计及实现 (4)2.1硬件组成及各部分作用 (4)2.2舵机的工作原理及驱动 (5)2.2.1舵机的工作原理 (5)2.2.2舵机的驱动 (6)2.2.3舵机的标定和修正 (7)2.3传感器的工作原理及控制 (8)2.3.1传感器的工作原理 (8)2.3.2传感器的采集及处理 (8)2.4电机的工作原理及驱动 (9)2.4.1电机的选择 (9)2.4.2电机的工作原理 (10)2.4.3电机驱动 (10)2.5车体结构 (11)2.5.1硬件电路板的功能需求分析 (11)2.5.2结构需求分析 (12)2.5.3赛道基本要求 (14)3系统软件设计 (15)3.1智能车的数学模型及其控制算法的实现目标 (16)3.2方向计算算法 (16)3.2.1弯道处理 (16)3.2.2换道处理 (17)3.2.3坡道处理 (17)3.2.4过渡处理部分 (17)3.3方向控制算法 (18)3.4速度控制算法 (20)3.4.1赛道分析 (20)3.4.2行驶策略 (20)3.4.3速度给定算法 (21)3.4.4速度闭环 (21)4智能车调试与注意事项 (22)4.1智能车的硬件调试 (22)4.2系统的软件调试 (22)4.2.1单元调试 (22)4.2.2系统的组装调试 (22)4.2.3系统调试 (22)4.3注意事项 (23)结论 (24)致谢 (25)参考文献 (26)附录 (27)绪论智能机器人具有识别、推理、规划和学习等智能机制，它可以把感知和行动智能化结合起来，因此能在非特定的环境下作业。
agv移动机器人原理与设计
agv移动机器人原理与设计AGV（Automated Guided Vehicle），即自动引导车，是一种智能型的移动机器人。
它基于红外线、激光和视觉等多种传感器技术，利用计算机控制系统，实现自主的导航和运输。
AGV移动机器人的运行原理主要包括三个主要的部分：导航、位置确定和运动控制。
1. 导航：AGV移动机器人通过激光或红外线等传感器根据设定的导航路径进行自主导航。
2. 位置确定：AGV移动机器人利用位置传感器、编码器和激光器等装置实时获取其位置信息。
3. 运动控制：AGV移动机器人的运动控制主要包括速度控制、方向控制和转向控制等。
AGV移动机器人的设计1. 硬件设计：AGV移动机器人的硬件设计包括机械结构、控制系统和传感器等。
a) 机械结构：机械结构设计决定了AGV移动机器人的形状和外观，同时也影响着机器人的负载能力和稳定性。
因此，机械结构设计需要考虑机器人的运输任务，以便更好地满足用户的需求。
b) 控制系统：控制系统是AGV移动机器人的核心部分，它主要由控制板和电机等组成。
在设计控制系统时需要考虑以下要素：控制方式、控制精度和刹车系统等。
c) 传感器：传感器在AGV移动机器人的自主导航和定位中扮演着重要角色。
常用的传感器有：红外传感器、激光传感器和编码器等。
a) 系统架构：系统架构包括软硬件的分层、模块化和接口定义等。
良好的系统架构有利于程序的设计、开发和维护。
b) 导航规划：导航规划是AGV移动机器人的基础，通过对机器人的移动任务的分析，确定最优的路径。
导航规划通过机器人的传感器信息获取、对环境的感知来选择适当的路径，以实现更高程度的自主导航。
c) 运动控制：运动控制主要是通过控制软件实现AGV移动机器人的速度、方向和转向等，同时控制机器人的动力、制动和倒车等功能，提高机器人的运动精度和稳定性。
通过编写特定的控制算法，避免机器人过度或轻微摆动。
总之，AGV移动机器人原理和设计均涉及到硬件和软件两个方面，其中，硬件方面包括机械结构、控制系统和传感器等组成部分，软件方面则包括系统架构、导航规划和运动控制等。
移动机器人课程设计方案
移动机器人课程设计方案一、教学目标本课程旨在通过移动机器人的设计和实践操作，让学生掌握移动机器人基本原理、传感器的使用、控制系统的搭建以及编程调试技巧。
在知识目标方面，学生应理解移动机器人的物理结构、动力学原理、传感器的工作原理以及编程语言的基本用法。
技能目标则要求学生能够独立设计简单的移动机器人控制系统，利用传感器进行环境感知，并通过编程实现基本的导航和避障功能。
情感态度价值观目标则着重培养学生的创新意识、团队合作精神以及解决问题的心态。
二、教学内容教学内容将依照移动机器人的教学大纲进行，首先介绍移动机器人的基础知识，包括其定义、分类和应用场景。
随后深入到移动机器人的硬件结构，如马达、传感器、控制器等，并结合实验操作让学生亲手搭建并测试移动机器人。
接下来是软件部分，教授学生如何使用编程语言对移动机器人进行编程，实现基本的运动控制和传感器数据处理。
最后，通过案例分析让学生了解移动机器人在现实生活中的应用，激发学生的创新思维。
三、教学方法针对移动机器人的特性，将采用讲授法、实验法、案例分析法和小组讨论法相结合的教学方法。
讲授法用于教授理论知识，实验法则让学生亲手操作移动机器人，加深对知识的理解。
案例分析法则通过分析现实生活中的移动机器人应用案例，激发学生的思考。
小组讨论法则鼓励学生在小组内共同探讨问题，培养团队合作精神。
四、教学资源教学资源包括教材、实验室设备、多媒体资料和在线资源。
教材将为学生提供系统的理论知识，实验室设备则让学生能够进行实践操作，多媒体资料和在线资源则提供丰富的教学案例和额外的学习材料，帮助学生更好地理解和掌握移动机器人的相关知识。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业、考试和项目设计。
平时表现将根据学生在课堂上的参与度、提问和回答问题的情况进行评估。
作业将包括编程练习和实验报告，以检验学生对移动机器人理论知识的掌握和实际操作能力。
考试将涵盖所有课程内容，包括移动机器人的基本原理、传感器使用、控制系统搭建和编程调试技巧。
轮式移动机器人定位和导航系统设计
信 息 技 术DOI：10.16661/ki.1672-3791.2004-5154-8568轮式移动机器人定位和导航系统设计董明泽1 韩雨薇1 许凯成2 段睿劼1 朱天宇1(1.中国计量大学量新学院; 2.中国计量大学机电工程学院 浙江杭州 310018)摘 要：该文设计了一套基于开源机器人操作系统（ROS）和激光雷达的移动机器人控制系统方案，以满足当前室内机器人在定位与地图构建上的需求。
该系统以开源卡片式电脑树莓派3B+为核心控制器，使用STM32作为驱动控制板，在Linux系统下使用ROS分布式框架下进行软件算法的开发。
根据机器人的状态和用户命令可实现人机交互、SLAM地图扫描绘制、WiFi远程控制、即时定位和室内导航的功能。
实际调试结果表明，系统能够构建出与实际环境差别较小的特征图，并对平台实时位置进行精确的定位，能有效完成定位和导航的任务。
关键词：ROS SLAM 激光雷达 同步定位与地图构建 自主导航中图分类号：TP242 文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2020)11(a)-0031-03 Design of Wheeled Mobile Robot Positioning and NavigationSystemDONG Mingze1 HAN Yuwei1 XU Kaicheng2 DUAN Ruijie1 ZHU Tianyu1(1.Liangxin College, China Jiliang University; 2.College of Mechanical and Electrical Engineering, ChinaJiliang University, Hangzhou, Zhejiang Province, 310018 China) Abstract: This paper designs a set of mobile robot control system solutions based on open source robot operating system (ROS) and lidar to meet the needs of current indoor robots in positioning and map construction. This system uses the open source card computer Raspberry Pi 3B+ as the core controller, uses STM32 as the drive control board, and uses the ROS distributed framework to develop software algorithms under the Linux system. According to the state of the robot and user commands, it can realize the functions of human-computer interaction, SLAM map scanning and drawing, WiFi remote control, instant positioning and indoor navigation. The actual debugging results show that the system can construct a feature map witha small difference from the actual environment, and accurately locate the real-time position of the platform,which can effectively complete the positioning and navigation tasks.Key Words: ROS; SLAM; Lidar; Synchronous positioning and map construction; Autonomous navigation机器人技术是一门快速发展的学科，它包含着深厚的科学理论，长期以来吸引了许多研究人员。
机器人视觉导航系统的设计与实现
机器人视觉导航系统的设计与实现一、导言近年来，机器人技术的快速发展，为人们带来了更多的便利和创新。
机器人替代人工以及协助人类完成一系列工作的想法也逐渐变成现实。
然而，机器人必须具备感知环境以及做出正确的反应的能力，这就要求机器人必须拥有视觉导航系统作为其最基本的感知模块。
本文就是对机器人视觉导航系统的设计和实现进行详细的阐述，为机器人的研究和实践提供可行的灵感以及理论指导。
二、机器人视觉导航系统设计2.1 机器人感知模式机器人感知模式是机器人视觉导航系统的关键部分之一。
在现实环境中，机器人必须能够感知自己所处的环境。
机器人的感知模式分为主动感知和被动感知两种方式。
主动感知机器人是指可以通过发射光线或电磁波等方式来获取它所处环境的信息；被动感知机器人则通过接受环境向其传递的信息来感知周围环境。
其中，被动感知模式是机器人视觉导航系统中主要的感知模式之一。
机器人通过搭载摄像头或者激光雷达等设备感知周围环境，从而获得环境信息，实现导航功能。
2.2 机器人定位模式机器人定位模式是机器人视觉导航系统的又一个重要组成部分。
本质上，机器人定位模式也是一种感知模式，该模式用来描述机器人在某一时刻自己所处的位置以及朝向。
机器人定位主要分为二维定位和三维定位。
2.3 机器人导航模式机器人导航模式是机器人视觉导航系统中的运动控制模式。
该模式用来描述机器人如何移动并实现自主导航。
机器人导航分为局部导航和全局导航两种方式。
局部导航主要解决机器人如何避开障碍物并实现精确的位置调整，全局导航则主要解决机器人如何规划一条合适的路径来达到目标点。
三、机器人视觉导航系统的实现三、 1 基于激光雷达的SLAM实现SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）在机器人相关研究领域中扮演着重要的角色。
其思想是在机器人在未知环境下，同时定位自己的位置并绘制出周围环境的地图。
SLAM常使用激光雷达和摄像头等装置作为主要的感知模式。
轮式移动机器人课程设计_(2)
目录目录 (1)摘要 (2)1.移动机器人技术发展概况 (3)1.1 机器人研究意义及应用领域 (3)1.1.1 机器人的研究意义 (3)1.1.2 机器人的应用领域 (3)1.2 移动机器人的发展概况 (4)1.2.1 移动机器人的国发展概况 (4)1.2.2 移动机器人的国外发展概况 (4)2.轮式移动机器人的结构设计 (7)2.1移动机器人的系统结构 (7)2.2 轮式移动机器人主要结构 (7)3.轮式移动机器人的控制系统 (11)3.1 控制系统硬件选型与配置 (11)3.1.1 驱动电机的选型 (11)3.1.2 伺服电机的选型 (12)3.1.3 轮毂电机的选型 (13)3.2 轮式移动机器人控制系统框架 (15)4.结论和总结 (17)致谢 (18)参考文献 (19)附录 (21)摘要移动机器人是机器人家族中的一个重要的分支，也是进一步扩展机器人应用领域的重要研究发展方向。
自上世纪九十年代以来，人们广泛开展了对机器人移动功能的研制和开发，为适应各种工作环境的不同要求而开发出各种移动机构。
论文容包括四个部分：简要介绍了移动机器人研究现状、对所设计移动机器人系统进行了描述、视觉导航轮式移动机器人底层硬件设计和视觉轮式移动移动机器人的底层控制。
论文详细地介绍了移动机器人底层硬件系统元件的选型和原理电路图的设计。
我们选用PIC16F877单片机作为下位机接收上位机传来的命令和产生驱动信号。
步进电机的驱动电路采用两个步进电机驱动器-L298，驱动程序写入PIC16F877单片机，通过程序控制步进电机的转速和转向。
采用Propel设计了底层控制系统的原理图和PCB版图，采用Proteus进行程序和硬件系统的仿真。
仿真结果表明：步进电机运行稳定、可靠性高，实现了对步进电机的预期控制。
关键词：移动机器人；运动控制；PIC16F877；步进电机1.移动机器人技术发展概况1.1 机器人研究意义及应用领域1.1.1 机器人的研究意义人们对于未知的探索总是充满危险，而且人类的研究活动领域已由陆地扩展到海底和空间，所以机器人的产生解决人类这一大难题。
AGV视觉导航设计方案-经典
AGV搬运机器人视觉导航方案AGV（Automated Guided Vehicle，AGV）作为现代制造系统中的物料传送设备已经得到了广泛应用。
从理论上看，视觉导引AGV具有较好的技术应用前景，然而其却没能像电磁导引和激光导引AGV 那样广泛使用，主要问题在于视觉导引技术在实时性、鲁棒性和测量精度方面还有待进一步突破。
由多个AGV 单元组成的AGV 系统（Automated Guided Vehicle System，AGVS）配有系统集成控制平台，对AGV 的作业过程进行监管和优化，例如，创建任务、地图生成、发出搬运指令、控制AGV 的运行路线、跟踪传送中的零件以与多AGV 的任务规划和调度。
将AGV 与外部自动化物流系统、生产管理系统有机结合，对系统内每台AGV 合理地分配当前任务、选择最佳路径、实时图形监控、管理运行安全，实现信息化的管理和生产，方便地构成由调配中心计算机控制的自动化生产线、自动仓库和全自动物流系统。
目前视觉导引方式主要方法有基于局部视觉和全局视觉两种方法。
基于视觉导引的AGV 还没有大规模产业化，但其潜在的市场前景使其成为近几年来国内外AGV 研究的热点。
全局视觉导引方法是将摄像机安装在天花板或者墙上，以整个工作环境为目标，对包括AGV、导引路径、障碍物等进行对象识别，对各个摄像机获取的图像进行基于特征的图像融合，得到全局地图。
在生成的全局地图中，每个AGV 单元，导引线，障碍物的绝对坐标都能够实时获取。
全局视觉方法相对于将摄像机安装在车体上的局部视觉方法，在多AGV 调度、障碍物检测（固定和移动）、避障、全局监测方面更具优势。
尤其是可以对AGV 和障碍物的特征进行分类，通过增强型的卡尔曼滤波方法进行运动估计，动态跟踪每一个目标的位置、速度。
但是这种方法要根据不同的现场环境，按照视野不被遮挡并覆盖整个工作空间的原则，根据摄像机放置算法决定摄像机的数目、安装位姿。
因此这张全局视觉方法仅仅适用于室内且空间较大的场合，而且导引精度较低。
基于FPGA+ARM的视觉导航轮式机器人
车辆模型 的建立和路径跟踪控制。其中，控制 目标是用机器 视觉识别机器人行走路径 ，控制轮式移动机器人跟踪视觉探 测出的路径 ，在不同的纵 向速度、载荷及路况等条件下具有 很好 的自适应性 和稳定性Ｌ Ｊ ４。 现 有视觉导航 存在一 定 的缺 陷 ，有 的负载较小难 以实 用¨，有的图像采集的分辨率较小 ｔ 的图像处理速度较 Ｊ ，有 慢 。本文设计并实现 了一种基于 Ｆ Ｇ ＡＲ 的轮式机器 ｊ Ｐ Ａ＋ Ｍ 人。该机器人能采集 图像 ，并将导航路径分割提取 ，计算导 航参数进行 自主运动，从而使机器人能够 自动地完成货物或 人员的运输任务。
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基于磁导航的直立轮式机器人控制系统设计
基于磁导航的直立轮式机器人控制系统设计
罗家毅
【期刊名称】《无线互联科技》
【年(卷),期】2024(21)9
【摘要】能够自主循迹的轮式移动机器人在巡检、搬运、配送等领域已经广泛应用,但是在狭窄空间的特殊场景中难以灵活转向。
针对这一问题,文章以
S9KEAZ128AMLK单片机为核心控制器,设计了一种基于磁导航的智能行驶直立轮式机器人。
单片机通过倾斜角及角速度的互补拟合获取姿态数据,由LC并联谐振电路对导航磁场进行选频获取路径信息,将直立、转向和转速3个闭环控制信号共同作用于左右轮电机,使轮式机器人在保持直立姿势的同时,能够根据道路偏移量改变方向和转速。
【总页数】5页(P78-82)
【作者】罗家毅
【作者单位】马鞍山职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.磁导航巡检机器人运动控制系统设计
2.基于电磁导航的高速轮式机器人控制系统的设计与实现
3.基于磁导航导览机器人的控制系统设计
4.基于改进RBPF算法的轮式机器人SLAM导航系统设计
5.田间轮式机器人的导航控制系统设计
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基于机器视觉技术的智能巡逻机器人设计与控制
基于机器视觉技术的智能巡逻机器人设计与控制智能巡逻机器人是一种结合了机器视觉技术的智能化设备，可用于自主巡逻和监控任务。
机器视觉技术作为巡逻机器人的核心功能之一，使其能够感知和理解周围环境，实时获取并处理图像信息。
本文将依次介绍智能巡逻机器人的设计与控制。
一、机器视觉技术在智能巡逻机器人中的应用在智能巡逻机器人设计中，机器视觉技术起到了至关重要的作用。
通过使用摄像头或其他传感器，机器视觉系统可以获取环境中的图像信息，并通过图像处理算法进行分析和判断。
在智能巡逻机器人中，机器视觉技术主要应用于以下方面：1. 目标识别与跟踪：机器视觉系统可以通过训练模型，识别和跟踪特定的目标，如人、车辆等。
通过实时的目标识别和跟踪，智能巡逻机器人可以及时发现异常行为或可疑目标，并采取相应的行动。
2. 环境感知与导航：机器视觉系统可以感知机器人周围的环境，包括道路、墙壁、障碍物等。
通过分析环境中的图像信息，智能巡逻机器人可以辨认出合适的路径，并规划最优的巡逻路线。
3. 视频监控与记录：机器视觉系统可以实时监控机器人所经过的区域，记录下重要的图像或视频。
这样，智能巡逻机器人可以提供有力的证据支持，并具备追溯来源的能力。
二、智能巡逻机器人的设计概述为了实现智能巡逻机器人的功能，需要进行全面而合理的设计。
以下是智能巡逻机器人设计的主要考虑因素：1. 机械结构设计：智能巡逻机器人的机械结构应具备灵活性和稳定性，能够适应不同的环境和地形。
如采用多轮驱动方式，增强机器人的移动能力和稳定性，并设计可伸缩的机械臂实现各类操作。
2. 传感器系统设计：除了机器视觉技术，智能巡逻机器人还需要配备其他传感器，如激光雷达、红外传感器等，以实现多模态感知。
这样可以提高机器人在不同环境下的感知能力，并减少假阳性。
3. 控制系统设计：智能巡逻机器人的控制系统应具备高效性和智能化。
通过集成先进的控制算法和决策系统，机器人可以实现自主导航、目标追踪、异常检测等高级功能。
基于视觉的机器人定位与导航技术
基于视觉的机器人定位与导航技术在当今科技飞速发展的时代，机器人技术已经成为了众多领域的研究热点。
其中，基于视觉的机器人定位与导航技术更是备受关注，它为机器人在复杂环境中的自主行动提供了关键的支持。
想象一下，一个机器人在一个陌生的房间里，能够像我们人类一样通过眼睛观察周围的环境，然后准确地知道自己在哪里，要去哪里，以及如何避开障碍物到达目的地。
这就是基于视觉的机器人定位与导航技术所要实现的目标。
那么，什么是基于视觉的机器人定位与导航技术呢？简单来说，就是机器人通过自身携带的视觉传感器，如摄像头，获取周围环境的图像信息，然后利用图像处理和分析的方法，提取出有用的特征和信息，从而确定自己的位置和姿态，并规划出合理的运动路径。
要实现这一技术，首先需要解决的是机器人的视觉感知问题。
视觉传感器就像是机器人的“眼睛”，但如何让这些“眼睛”能够准确地获取到有用的信息并不是一件容易的事情。
在不同的光照条件下、复杂的背景中，以及物体的遮挡等情况下，都可能导致视觉传感器获取到的图像信息不准确或者不完整。
为了解决这些问题，研究人员们提出了各种各样的图像处理算法和技术，比如图像增强、去噪、边缘检测、特征提取等，以提高图像的质量和特征的准确性。
有了准确的图像信息，接下来就需要对这些信息进行分析和处理，以确定机器人的位置和姿态。
这通常需要用到一些数学模型和算法，比如卡尔曼滤波、粒子滤波、视觉里程计等。
视觉里程计是一种常用的方法，它通过比较连续的图像帧之间的差异，来估计机器人的运动参数，从而计算出机器人的位置和姿态变化。
除了确定自身的位置和姿态，机器人还需要能够理解周围的环境，以便规划出合理的运动路径。
这就涉及到环境建模和路径规划的问题。
环境建模可以通过对图像信息的分析，构建出周围环境的地图，比如二维栅格地图、三维点云地图等。
路径规划则是在已经构建好的环境地图的基础上，根据机器人的起始位置和目标位置，计算出一条最优的运动路径。
基于ROS的机器人视觉导航系统设计与实现
基于ROS的机器人视觉导航系统设计与实现一、引言随着人工智能和机器人技术的不断发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
其中，机器人视觉导航系统作为机器人感知和决策的重要组成部分，扮演着至关重要的角色。
本文将介绍基于ROS（Robot Operating System）的机器人视觉导航系统的设计与实现。
二、ROS简介ROS是一个灵活且强大的机器人操作系统，为机器人软件开发提供了丰富的工具和库。
它提供了一种结构化的方式来管理机器人的硬件驱动、传感器数据、算法计算等各个方面。
在ROS中，节点（Nodes）之间通过话题（Topics）进行通信，实现了模块化和分布式的系统架构。
三、机器人视觉导航系统概述机器人视觉导航系统旨在使机器人能够通过视觉感知环境，并根据感知结果做出相应的导航决策。
其主要包括环境建图（Mapping）、定位（Localization）、路径规划（Path Planning）和避障（Obstacle Avoidance）等功能模块。
3.1 环境建图环境建图是指通过机器人携带的传感器获取周围环境信息，并将其转化为地图表示。
常用的环境建图算法包括SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法和建图算法。
3.2 定位定位是指确定机器人在地图中的位置，通常使用里程计、惯性测量单元（IMU）和传感器融合等技术来实现高精度的定位。
3.3 路径规划路径规划是指根据目标位置和当前位置，在地图中搜索一条最优路径以达到目标位置。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法等。
3.4 避障避障是指在导航过程中避免碰撞障碍物，通常使用激光雷达或深度摄像头获取障碍物信息，并结合路径规划算法实现避障功能。
四、基于ROS的机器人视觉导航系统设计与实现基于ROS的机器人视觉导航系统通常由多个节点组成，每个节点负责不同的功能模块。
基于机器视觉的工业机器人智能导航系统设计
基于机器视觉的工业机器人智能导航系统设计随着工业机器人在生产线上的应用越来越广泛，人们对于提升工业机器人的效率和使用的智能化程度的需求也越来越高。
在这个背景下，基于机器视觉的工业机器人智能导航系统成为了一项热门研究课题。
本文将围绕这一课题展开探讨，并提出一个设计方案。
智能导航系统是指通过图像识别和机器学习等技术，使工业机器人能够准确识别环境中的物体，并自主规划并执行路径，以实现在复杂环境下的自动导航和避障。
首先，我们需要建立一个可靠的图像识别模型。
基于深度学习的目标检测算法如YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN等已经被广泛应用于工业机器人的视觉识别中。
这些算法能够快速而准确地标识出图像中的不同物体，并提供物体的位置和类别信息。
在使用这些算法时，我们需要根据实际应用场景，对所使用的物体类别进行训练，以提高识别的准确性。
其次，我们需要建立机器人的环境感知能力。
对于工业机器人来说，环境中的障碍物是导航过程中需要克服的主要问题之一。
为此，我们可以采用激光雷达、深度摄像头等传感器，获取环境中物体的距离和形状信息。
通过将传感器获取的数据与三维模型进行融合，我们可以构建出一个完整的环境地图，并对机器人周围的障碍物进行实时监测和定位。
然后，我们需要为机器人设计一个有效的路径规划算法。
路径规划算法的目标是使机器人以最短的路径，最高的速度和最小的能耗到达目标位置。
常用的路径规划算法包括A*算法、D*算法和RRT（Rapidly-Exploring Random Tree）算法等。
在设计路径规划算法时，我们需要考虑到机器人的可行性，即避免机器人与环境中的障碍物发生碰撞。
另外，为了实现智能导航和避障，我们还需要为机器人设计一个自适应的控制系统。
这个控制系统可以根据环境中物体的运动情况，在机器人进行路径规划和执行过程中对参数进行动态调整。
这样可以使机器人能够更好地适应不同的工作场景，并实现高效的导航和避障。
轮椅机器人设计思路
轮椅机器人设计思路1. 背景介绍轮椅是许多身体不方便的人士的日常必需品。
然而，传统的手动轮椅存在一些不便之处，例如需要人工推动、存在移动难度等问题。
当前，智能化技术的发展为设计一款能满足特定需求的轮椅机器人提供了新机遇。
2. 设计需求轮椅机器人需要具备以下功能：1. 自动导航：能够自主感知并规划路径，避免碰撞。
2. 自动驾驶：能够自动巡航和自主停车。
3. 语音交互：能够识别语音指令和自动应答。
4. 远程控制：能够远程控制轮椅机器人的行动。
5. 自主折叠：设计方便折叠，方便搭乘。
3. 操作模式轮椅机器人将采用如下两种操作模式：1. 自主控制模式：根据指令或路径进行自主导航，及时感应障碍物防撞。
2. 远程操控模式：通过手机等远程设备控制轮椅的移动、方向、停车等操作。
4. 技术流程1.感应技术（包括避障技术）:使用激光雷达等传感器实现自动驾驶和导航。
2.语音识别技术：采用语音识别系统接收语音指令。
3.智能控制系统：通过云计算和物联网技术将轮椅机器人与用户手机等设备连接，实现远程控制和数据交互。
4.多关节机械结构设计：采用人工智能技术和多关节结构设计，使得轮椅具有优良的稳定性和灵活性。
5. 优点轮椅机器人具有以下优点：1. 自动导航功能，具有自主感知和规划路径，且避免误差，使得搭乘更加安全。
2. 能够自动驾驶，在特定范围下进行规范的自主巡航和停车，提供计划性出行。
3. 语音交互方便，用户可以通过语音指令快速操控轮椅机器人。
4. 远程控制功能弥补了残疾人和老年人自理困难的情况，让他们在家庭环境中也能方便地移动。
5. 轮椅机器人能够方便折叠，简单易用。
6. 总结轮椅机器人的设计使得轮椅不再是单纯的运输工具，更具有智能和安全性。
这款轮椅机器人可以完全满足残疾人和老年人的交通需求，使得他们在日常的移动中更加方便。
未来，希望这款轮椅机器人可以不断发展，能够为全球残疾人和老年人的生活带来更多的改善。
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基于视觉导航的轮式移动机器人设计方案第一章移动机器人§1.1移动机器人的研究历史机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器)。
1962年，美国Unimation公司的第一台机器人Unimate。
在美国通用汽车公司(GM)投入使用，标志着第一代机器人的诞生。
智能移动机器人更加强调了机器人具有的移动能力，从而面临比固定式机器人更为复杂的不确定性环境，也增加了智能系统的设计复杂度。
1968年到1972年间，美国斯坦福国际研究所(Stanford Research Institute, SRI)研制了移动式机器人Shaky,这是首台采用了人工智能学的移动机器人。
Shaky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由二台计算机控制。
当时计算机的体积庞大，但运算速度缓慢，导致Shaky往往需要数小时的时间来分析环境并规划行动路径。
1970年前联月球17号探测器把世界第一个无人驾驶的月球车送七月球，月球车行驶0.5公里，考察了8万平方米的月面。
后来的月球车行驶37公里，向地球发回88幅月面全景图。
在同一时代，美国喷气推进实验室也研制了月球车(Lunar rover),应用于行星探测的研究。
采用了摄像机，激光测距仪以及触觉传感器。
机器人能够把环境区分为可通行、不可通行以及未知等类型区域。
1973年到1979年，斯坦福大学人工智能实验室研制了CART移动机器人，CART可以自主地在办公室环境运行。
CART每移动1米，就停下来通过摄像机的图片对环境进行分析，规划下一步的运行路径。
由于当时计算机性能的限制，CART每一次规划都需要耗时约15分钟。
CMU Rover由卡耐基梅隆大学机器人学研究所在1981年开始研制，它具有12个微处理器来处理实时任务，一个大型的远程计算机通过遥控方式来进行复杂规划与环境分析。
它通过声纳传感器与视觉传感器来探测环境中的障碍。
由于计算机的运行速度、传感器感知能力的限制，这些移动机器人的实时控制性能不佳。
每自主前进一步都需要停下来花费大量的时间进行计算，因此在实际应用常采取遥控的方式。
进入20世纪90年代，随着计算机技术的飞速发展，机器人的感知、决策能力也获得了长足的进步。
到了1994年，卡耐基梅隆大学机器人学研究所开发了Dante II，这是一个8足的移动机器人fill。
在1994年4月，该机器人通过卫星通讯与Internet相连，通过网络由NASA的研究组、卡耐基梅隆大学以及阿拉斯加火山观测所的科研人员控制Dante进行阿拉斯加火山口观测，并收集了火山口喷出的气体样本。
早在1971年，前联就曾向火星发射了两辆火星车，其中一辆撞毁了，另一辆发送一幅尚不完整的图片就失去了联系。
§1.2移动机器人的国际现状索杰纳的成功应用，成为移动机器人技术发展的一个崭新的里程碑，向人们展现了移动机器人代替人们从事肮脏(Dirty)，危险(Dangerous)，枯燥(Dull)工作的应用潜力激发了人们对于移动机器人技术研究的极大热情。
世界各国或国际机构都加大了相关研究的力度。
欧盟在2000—2004年启动的信息社会技术计划中开展了探测火山环境的机器人、用来评估地振危险性的爬行机器人(ROBOSENSE)、借助机器人的交互式博物馆临场感(TOURBOT)等项目研究。
在火山爆发的发作阶段观测和测量火山活动的相关变量最有意义，但对研究人员也是最危险的时刻。
在1993年的一次火山口考察中，8名火山研究人员遇难。
ROBOVOLC将开发和测试一个自动化机器人系统，在火山环境下进行探测与测量，可以帮助科学家远离危险环境进行分析研究。
ROBOSENSE将开发一台能够携带探伤仪器的移动机器人，对地振造成的建筑物结构性损害进行检测。
TOURBOT的目标是发一个交互式导游机器人，通过因特网实现个性化的临场感，同时TOURBOT能够在现场引导参观游客。
此外欧盟还开展了移动机器人应用于人道主义排雷等研究。
法国国家科学研究中心)于2001年中期，提出了一项有关机器人技术的大型国家计划，称作“机器人与人工体”。
这项跨学科的计划涵盖了机器人学息科学与技术方面的主要研究领域。
Robe计划对“感知器执行器”与认知功能进行跨学科的研究。
实现这些功能在智能系统的集成，能够在开放的、变化的环境中自主完成各种任务，实现智能机器人与人交互、通过学习改进其行为的功能。
具体开展了移动式操作手，移动机器人视觉定位，行星机器人1以及多移动机器人协作等研究。
前联曾经在移动机器人技术方面居于世界领先的地位，Lunokhod-1是最早登上月球的遥控式移动机器人。
俄罗斯作为前联的继承者，在机器人技术领域依然具有当雄厚的技术基础，ROVER科技有限公(Rover Science & Technology Joint-stock Company Ltd., RCL)把在开发空间机器人中获得的经验应用于开发地面机器人系统，如极坐标平面移动车、爬行移动机器人、球形机器人、工作伙伴平台以及ROSA-2移动车等。
日本经济产业省(Ministry of Economy, Trade and Industry, M ETI)1998年开始启动了人形机器人技术研究计划(HRP)。
在这一年，日本本田(Honda)公司展出了人形移动机器人的一个主要目标就是开发一个开放体系结构的人形机器人平台(简称Open HRP)，用来探索人形机器人的各种应用.METI从2002年又启动了一项国家项目一一“21世纪机器人挑战”,其中一个三年的子项目是开发应用于机器人开放式结构的中间件)。
中间件能够对市场上销售的各种机器人零件实现标准化，并且能够更加容易地对这些零件进行系统集成。
更长远的预期在于到2009年，实现机器人商品化(Commercialize),将机器人的应用领域扩展到家庭(Home)，医疗服务(Medical care)、灾害救助(Disaster relief)。
日本科技署(Japan Science and Technology Agency, JST)于2002年10月启动了一项5年期限的项目，用于开发人道主义排雷的机器人技术，日本产业界已开发出能实际应用的排雷机器人，并送往柬埔寨进行现场试验。
此外，日本也一直进行着有关月球探测的研究，计划于2015-2020年在月球上建立一个小型基地，与该计划相应的行星漫游车研究也很活跃。
国科学技术部(Ministry of Science and Technology，MOST)于1999年启动的“21世纪尖端研究发展计划”(21"Century Frontier R&D Program)，包括了服务机器人、恶劣环境中的机器人、微型机器人以及排雷机器人项目国信息与通讯部(Ministry of Information and Communication , MIC)发布了旨在促进IT增长的9个优先发展领域(Top 9 IT Growth Sectors)，其中智能化的服务机器人被列为首位。
美国在行星移动机器人以及军用移动机器人的研究与应用方面投入了大量资金与科研力量。
如:美国NASA支持的火星探测计划、美国国防部支持的无人战车研究计划UGV(Unmanned Ground Vehicle)美国能源部的核废料等危险品搜集、搬运自主车研究计划等项目，吸收JPL, MIT AI Lab. CMU Robotics Institute、Georgia Tech Mobile Robot Lab, Naval Warfare Systems Center of San Diego以Stanford Robotics Institute等许多知名大学与研究所的科研人员参与。
最近的突出成果是2003年发射的火星漫游机器人—“勇气”号与“机遇”号，它们的顶部装有全景照相机及具有红外探测能力的微型热辐射分光计，携带多种分析仪器对火星岩石纹理及其成分进行探测。
“勇气”与“机遇”号的探测使命预计为90个火星日，但在2004年成功着陆后，目前己经远远超过了预期的工作寿命。
§1.3移动机器人研究的国现状国有关移动机器人研究的起步较晚，“八五”期间研制了ATB-1，即军用智能机器人平台，由大学、国防科技大学、清华大学、理工大学、理工大学联合研制。
“九五”期间又研制了军用“智能机器人平台2号，道路自主驾驶的最高速度为74Km/h。
在国家“十五”863计划中，展开了一系列的有关智能机器人方面的研究。
在危险环境下作业移动机器人、基于复合结构的非结构环境应用的移动机器人、高机动性越障机器人、多足仿生机器人、仿人形机器人等研究项目取得了众多的成果。
国防科技大学、工业大学、清华大学、中国科技大学、中科院自动化研究所、自动化研究所等正在开展有关月球探测自主机器人的相关研究。
在863专项支持下，清华大学开发了多功能室外智能移动机器人实验平台、交通大学研制了移动机构试验平台以及Frontier-ITM等。
211A MCTB采用了关节轮式移动结构，具有较强的越障能力。
Frontier-ITM自主移动机器人作为中国大学的参赛队首次参加了Robocop中型组比赛。
CASIA-1是中科院自动化所研制的集多种传感器、视觉、语音识别与会话功能于一体的智能移动机器人。
自动化所研制的自行输送小车已投入生产现场，此外还研制了“多功能排险防暴机器人”和“蛇形机器人”。
2003年国防科技大学贺汉根教授主持研制的无人驾驶车采用了四层递阶控制体系结构以及机器学习[等智能控制算法，在高速公路上达到了130Km/h的稳定时速，最高时速170Km/h，而且具备了自主超车功能，这些技术指标均处于世界领先的地位。
这一系列的成就推动了我国移动机器人技术的发展，缩短了与国外先进水平的差距，而且在某些领域也取得了国际领先的成果，己经成为我国机器人应用的一个突出领域。
第2章视觉导航的轮式移动机器人综述§2.1视觉导航的轮式移动机器人现代机器人技术在人工智能、计算机技术和传感器技术的推动下获得了飞速发展，其中移动机器人因具有可移动性和自治能力，能适应环境变化被广泛用于物流、探测、服务等领域。
移动机器人的核心技术之一是导航技术，特别是自主导航技术。
由于环境的动态变化和不可预测性、机器人感知手段的不完备等原因，使得移动机器人的导航难度较大，一直是人们研究的重点。
目前常用的一种导航方式是“跟随路径导引”，即机器人通过对能感知到某些外部的连续路径参考信息做出相应的反应来导航。