机器人避障问题论文

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智能避障机器人设计与研究(硬件)毕业设计论文

（2）高完整性机器人。意指机器人在工作时一定是正确的，并不一定要连续工作。
（3）遥控移动机器人。
（4）环境与机器人集成。像人需要道路、交通信号灯等一样，机器人为了在一个动态变化的环境中行动，也同样需要基础设施。
（5）生态机器人学（生物机器人学）。
（6）多机器人系统。主要是获取机器人团队协调和控制技术，并将其应用于战略重要情况。
关键词：智能避障机器人，红外传感器，单片机，L298N，PWM调速
THEDESIGN AND STUDY OF INTELLIGENT OBSTACLE AVOIDANCE ROBOT(HARDWARE)
ABSTRACT
In scientific exploration and emergency rescue often encounter some danger or human can not directly reach the area of detection,these will need to use the robot to complete. Therobot'sautomaticobstacleavoidancemovementin complex terrainis an essential and most basic function. Therefore,the automatic obstacle avoidance system development is made. Automatic obstacle avoidancerobotdevelopment based on thissystemis made of. With the development of technology for the unknown space and mankind can not be directly accessible to gradually become a hot area of exploration,which makes the automatic obstacle avoidance robot has great significance. Automatic obstacle avoidance robotcan serve as a regional exploration and emergency rescue robot system that allows robots to automatically avoid obstacles in the road.

机器人避障等技术的研究与应用

机器人避障等技术的研究与应用随着科技的不断发展，机器人的应用越来越广泛，不仅仅只是在工业生产中发挥着重要的作用，还在日常生活中活跃着身影。

在机器人研究的过程中，避障技术是其中一个重要的研究方向，本文将就机器人避障等技术的研究与应用进行讨论。

一、机器人避障技术综述机器人避障技术的本质是将机器人对外部环境进行感知，判断并做出相应的反应。

一些传感技术的出现为机器人避障技术的发展奠定了坚实的基础。

目前最常用的传感技术主要包括：激光雷达、超声波、红外线，视觉传感等。

这些传感技术的应用大大拓展了机器人的工作范围，也提高了机器人的智能化程度。

二、机器人避障技术的发展现状根据目前机器人避障技术的发展情况，主要可以分成以下几个方向：1、基于路径规划的避障技术基于路径规划的避障技术主要依靠机器人预先规划好的路径，通过路径规划算法进行避障。

其优点在于处理速度快，但是需要消耗较大的计算资源，让机器人能力衰减缓慢。

2、基于循迹的避障技术基于循迹的避障技术主要在于依靠机器人的“记忆”能力，在机器人移动过程中通过记录路径上的形状信息和边界参数等来识别障碍物的形状并进行避障。

它的优点在于使用方便，快速灵活，能够发挥出机器人的快速移动优势。

3、基于深度学习的避障技术深度学习在避障技术中的应用更注重机器人对周围环境的自我感知和判断。

基于深度学习的避障技术，通过机器人大量的数据学习和处理，可以让机器人不断地改进自己的技能。

但是，它的优点也在于处理速度比较缓慢，需要更多计算和时间。

三、机器人避障技术的应用机器人避障技术的应用存在于很多领域中，如：智能餐厅、医疗、保洁、安防、军事等。

随着人们对智能化的追求，机器人避障技术的应用将会越来越广泛。

1、智能餐厅未来的智能餐厅将逐渐摆脱人工服务，机器人将逐步取代人来完成餐厅的服务工作，而机器人避障技术的应用也是必不可少的。

通过机器人的自我感知和判断，它可以在狭窄的餐桌空间中游走，完成服务任务，增强餐厅的智能化水平。

机器人的避障与路径规划技术研究

机器人的避障与路径规划技术研究机器人的避障与路径规划技术在现代智能系统中起着至关重要的作用。

随着人工智能技术的不断发展和应用领域的扩大，对机器人的智能化要求也越来越高。

在日常生活中，我们可以看到越来越多的智能机器人被应用于各种场景，如无人驾驶汽车、智能家居、物流配送等。

而这些应用都需要机器人具备避障与路径规划的能力，以确保其能够安全、高效地完成各项任务。

机器人的避障技术是指机器人在行进过程中遇到障碍物时，能够通过感知、判断和控制等方式避开障碍物，确保行进路径的畅通。

目前，主流的机器人避障技术主要包括基于激光雷达、摄像头、超声波传感器等多传感器融合的方法。

这些传感器可以获取机器人周围环境的信息，如障碍物的位置、大小、形状等，从而为机器人的避障行为提供数据支持。

在避障过程中，机器人通常会通过路径规划算法来确定避开障碍物的最佳路径，并通过控制算法来实现路径跟踪，使机器人能够安全地绕过障碍物并继续前行。

除了基于传感器信息的避障技术外，还有一些基于深度学习和强化学习的避障方法逐渐得到关注。

深度学习技术可以通过大量的数据训练神经网络模型，使机器人能够自动学习并优化避障策略。

而强化学习则可以通过奖惩机制引导机器人不断尝试，最终找到最优的避障策略。

这些新兴的避障技术为机器人的智能化发展提供了新的思路和方法。

路径规划是机器人在避开障碍物后，确定前进路径的过程。

在复杂环境下，机器人需要考虑不仅仅是避开障碍物，还需要考虑全局路径规划，以最短的路径达到目标点。

目前，常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra 算法、RRT算法等。

这些算法在不同场景下有各自的优势和适用性，可以根据具体任务需求选择合适的算法进行路径规划。

除了传统的路径规划算法外，近年来还出现了一些基于机器学习的路径规划方法。

例如，基于深度强化学习的路径规划方法可以通过模拟环境和奖惩机制来训练机器人学习最优路径规划策略。

这种方法可以适应不同环境和任务的需求，具有很强的通用性和灵活性。

基于切线网络模型的机器人避障问题

和圆弧线段组成的光滑曲线，其中圆弧线段是机器人转弯路线，机器人不能折线转弯，
转弯路径是与直线相切的一圆形曲线段，也可以是两个或多个相切的圆弧曲线段组成，
但每个圆形路线的半径都必须大于某个最小转弯半径，假设为 1 个单位。另外，为了
不与障碍物发生碰撞，要求机器人行走线路与障碍物间的最短距离为 1 个单位，越远
一、问题重述
在一个 100×80 的平面场景图中，在 R（0，0）点处有一个机器人，机器人只能
在该 100×80 的范围内活动，在图中有四个矩形区域是机器人不能与之发生碰撞的障
碍物，障碍物的数学描述分别为 B1（20，40；5，10）、B2（30，30；10，15）、B3（70，
50；15，5）
，
举例说明，如图所示：
P1 为 O1 上的切点， P2 、 P3 为 O2 上的切点。 P1 、 P2 在同一条切线上， P3 为 O2 与其他
圆的公切线的切点。则
lP1P2 P1 P2
=
lP1P3
=
同一弧上切点的距离
对于在同一弧上的切点，取切点与切点间的劣弧弧长作为该两切点间的距离。
举例说明，如图所示：
x
0j
j 1
1
有且仅有一条线路是到达终点的，所以
n
x
i 0
i ( n 1)
1
于是，得到最短路径优化模型
n 1
min L lij xij
i 0

x x 0或2， k 0或n 1
kj
ik
n 1
x0 j 1
j 1
n
xi ( n 1) 1
P1 、 P2 、 P3 为同一弧上的三点，则

2012年数学建模机器人避障问题

机器人避障问题摘要本文主要运用直线逼近法等规律来解决机器人避障问题.对于问题一：要求最短路径运用直线逼近法证得圆弧角三角形定理，得出结论：若一大圆弧角三角形完全包括另一小圆弧角三角形，则该三角形曲线周长必大于小的三角形周长.那么可知机器人在曲线过弯时，选择最小半径可满足路径最短，即为10个单位半径，通过观察可得可能的所有曲线，通过仅考虑直线段的大致筛选选出总长较小、长度相近（之差小于100）的曲线，然后利用平面几何知识对相关切点，进而求出各直线、曲线的长度，求和可得最段路线.对于问题二：通过对机器人过弯规律21.0100e 1)(ρρ-+==v v v 的分析可知，当过弯半径13ρ=时，机器人速度达最大速度为50=v 个单位/秒，再大就无变化了，那么可分两种情况考虑：1）当13ρ>时，过弯速度无变化，但由圆弧角三角形定理可知，此时随着ρ的不断变大，其路线总长不断变大，这时ρ越小O A →所用时间最短；2）当13ρ≤时，统计计算ρ分别为10、11、12、13时，过弯速度v 也不断变化，计算所用时间发现随ρ不断变大，O A →所用时间越短，此时当13ρ=时，时间最短.综合上述可知：当13ρ=时，时间最短.关键词：质点机器人安全范围直线逼近法圆弧角三角形定理 10单位半径1 问题重述在一个800×800的平面场景中，在原点O(0, 0)点处有一个机器人，它只能在该平面场景范围内活动，其中有12个不同形状的区域是机器人不能与之发生碰撞的障碍物，物的距离至少超过10个单位）.规定机器人的行走路径由直线段和圆弧组成，其中圆弧是机器人转弯路径.机器人不能折线转弯，转弯路径由与直线路径相切的一段圆弧组成，也可以由两个或多个相切的圆弧路径组成，但每个圆弧的半径最小为10个单位.为了不与障碍物发生碰撞，同时要求机器人行走线路与障碍物间的最近距离为10个单位.机器人直线行走的最大速度为50=v 个单位/秒.机器人转弯时，最大转弯速度为2100.110()(1e)v v v ρρ--==+，其中ρ是转弯半径.如果超过该速度，机器人将发生侧翻，无法完成行走.下面建立机器人从区域中一点到达另一点的避障最短路径和最短时间路径的数学模型.对场景图中4个点O(0, 0)，A(300, 300)，B(100, 700)，C(700, 640)，具体计算：(1) 机器人从O(0, 0)出发，O→A 、O→B 、O→C 和O→A→B→C→O 的最短路径. (2) 机器人从O (0, 0)出发，到达A 的最短时间路径.2 问题分析2.1问题一：该问题要求路径最短，即不要求速度与时间，则可认为以最小半径10的圆过弯.如图2.1所示：由圆弧角三角形定理（简单证明见模型准备5.3）可知过弯时，只有采用10单位半径过弯时，才会使得过弯路径最短，因此解决问题一的过弯拐角问题均采用10单位半径过弯路径. 2.2问题二：由于O→A 过程中，机器人至少要经过一次转弯；因为转弯时的速度一般小于直线行走的最大速度，又由分析指出转弯次数越多，转弯路径越远，转弯所花费的时间也越长.所以可以确定有且只有一次转弯时才存在最短时间路径.就仅考虑只经过一次转弯的情形.3 模型假设1）假设机器人可准确执行运动轨道，无任何偏差；2）假设机器人为一可运动的质点，即质点机器人不考虑其外形尺寸； 3）假设机器人的行进速度可瞬时加减变化，不受条件限制；4）假设机器人可到达边界线而不会发生碰撞，即对边界线不再加10个单位.4 符号说明hij D ：机器人的行走路径上各切点，h 表示路径目的地（A 、B 、C ），i 表示到达h 机器人行走路线的第(1,2,3,)i i = 种方案，j 表示机器人在该路线上所经过的第(1,2,3,)i i = 个点；hij L : 机器人的行走路径上的线段长或弧长，h 、i 、j 同上定义；ij D ：机器人的行走路径上的障碍物的顶点，i 、j 同上定义；`hj D ：机器人在O A B C O →→→→环道中的各线切点h 、j 同上定义5 模型准备5.1建立机器人运动坐标系：以O 为原点，两对应坐标轴，水平方向为X 轴，垂直方向为Y 轴5.2建立机器人可安全运动到达的区域图：由于保持安全距离10个单位，则机器人的实际可到达到区域应由各障碍物的外延10个单位的区域组成如图所示图5.2.1实线外的空白部分.5.3圆弧角三角形定理：定义1：平面内若两不平行直线所夹的角被一同时与这两条直线相切的圆弧段取代而形成的角，叫做圆弧角.如图5.3.2，称为凸圆弧角（本文主要讨论）；如图 5.3.3，称为凹圆弧角.定义2：由有一内角为凸圆弧角的三角形为圆弧角三角形.圆弧角三角形定理：圆弧角`DHD ∠在直线`DD 及上方范围完全包含圆弧角`DGD ∠（即圆弧角DGD ’各边均在圆弧角`DHD ∠的边与线段DD ’所构成的封闭区间内，如图5.3.1所示）时，则有曲线段`DGD 的长度恒小于曲线段`DHD 成立.证明：如图 5.3.1，过圆弧 'EGE的一个端点E 作该圆弧在该点的切线的垂线交曲线DH 于点F ，同样过圆弧 'EGE的另一个端点'E 也作相应的垂线交曲线'D H 于点'F ，两条直线的交点O 显然为圆弧 'EGE 所在圆的圆心. （1）,EF DE ⊥ 90DEF ∴∠=︒ ；,DF DE ∴> 曲线段DF DF ≥， ∴曲线段DF DE >.（2）'''',E F D E ⊥ '''90D E F ∴∠=︒；'''',D F D E ∴> 曲线段''''D F D F ≥；∴曲线段''''D F D E >.（3）将''EFF E 分成n 等份（如图5.3.5），每部分（见图5.3.4）中，,(1,,)i i M N i n = 是 MN 与边界的交点.令i i M N 为i M ，i N 两点间直线长度，''i i M N 为`i A ,`i E 两点间直线长度，则圆弧 MN 长度=1lim ni i n i M N →∞=∑，曲线`AE 长度=''1lim ni in i M N →∞=∑又容易证明，''(1,,)i i i i M N M N i n ≤= ，故有''11lim lim n ni i i i n n i i M N M N →∞→∞==≤∑∑ .因此，圆弧 MN长度≤曲线 ''M N 长度. 综合（1）（2）（3）的证明，得曲线段DF +曲线段''D F +曲线 ''M N 长度 > DE +''D E +圆弧 MN长度.结论得证. 6 模型建立与求解该问题要求路径最短，即不要求速度与时间，则可认为过弯半径允许以最小半径10，如图6.1所示.由圆弧角三角形定理可得：本论文问题一求路径最短可采用10单位过弯半径，即以半径为10个单位的圆弧过弯可满足两点避障过弯最短问题.6.1问题一的模型建立与求解：6.1.1：机器人从O(0, 0)出发，O A →的最短路径. 由圆弧角三角形定理可得：采用10单位半径过弯路径最短，解决过弯避障拐角问题采用10单位半径过弯路径.已知机器人所走路线为直线或圆弧，那么通过实际规划可得如下四种避障行进方案：如图6.1.1首先对上述四条路线进行筛选：1）当机器人以一个连续圆弧过弯，即选择路线二或路线四时,其中路线二：分别过点O A ，和障碍物5的切点23a D （72.74，216.88），则可得过该三点的圆的方程：225406140x y x y ++-=显然当0x =时，y 有不等的两个根，则该路线超出规定场地. 同理路线四的圆方程：22(73.98)(226.02)56558.350x y -+--= (Matlab 求解程序见程序01) 当0y =时，x 有不等的两个根，则该路线也超出规定场地.2）当机器人以直线—圆弧—直线的方式过弯，即有以10单位半径过弯模式的线路一和三：比较线路一与线路三：显然路线一的总长1111213a a a a L L L L =++，线路三的总长3313233a a a a L L L L =++. 解得13471.04498.44a a L L =>=则可知O→A 的最短路径为路线一总长为1471.04a L =，下表5.1.1为线路一的各点的详细参数，表6.1.2为各线的参数.表6.1.26.1.2机器人从O(0, 0)出发，O B →的最短路径由圆弧角三角形定理可得：采用10单位半径过弯路径最短：通过观察可得如下四种较短的避障行进方案，如图6.1.2：由于方案较多，可预先进行粗略筛选：如图所示：大致统计长度仅包括直线段长度如下表6.1.2线的精确长度：设：11b OD 、1111b D D分别表示O 点到点11b D ，点11b D 到点11D 之间的向量；1111b D D 为11b D 、11D 两点之间的向量的模；()()(),hij hij x y 表示切点hij D 坐标；()()(),ij ij x y 记为障碍物顶点ij D 的坐标；b11L2220(b12)(b11)(b12)(b11)00b12-((x -x )+(y -y ))22=arccos()L ρρρ⨯b13L11(11)(00)(11)(00)(,)b b b OD x x y y =-- ()1 61(61)(00)(61)(00)(,)OD x x y y =--1111(11)(11)(11)(11)(,)b b b D D x x y y =--()2 1111110b b D D OD =()3 1111b D D r =()4联立方程()1()2()3()4解得11b D (50.14,30.64)由于点12b D ，13b D 分别是以点61D ，61D 为圆心r 为半径圆的外公切线切点，所以由点到直线的距离公式得0ρ= ()50ρ=()6并且线段13126163b b D D D D =()7由于直线13126163b b D D D D 平行直线由斜率相等得(13)(13)(61)(63)(13)(13)(61)(63)b b b b x x x x y y y y --=-- ()8联立方程()5()6()7()8解得点12b D 的坐标(51.6795,305.547)13b D 的坐标(141.68,440.55)线路一和线路二的各段路线及总长分别如下表6.1.2,6.1.3同理可解得各点坐标如下表6.2.4→的最短路径为：O B6.1.3机器人从O(0, 0)出发，O C→的最短路径由圆弧角三角形定理可得：采用10单位半径过弯路径最短：通过观察可得如下避障行进方案，如图6.1.3由于该线路同样较复杂，可通过大致筛选，仅考虑其中的直线段长度.将通过障碍物1上边沿的线路称为上线路，通过下边沿的线路称为下线路1）考虑上线路中最短路径：上线路中如图6.1.3.1分两大段，上半段：线路A、B、C，下半段：线路D、E对上半段的线路进行只计算线段的粗筛选：计算统计可得三线路的粗选长度：如对下半段的线路进行只计算线段的粗筛选：计算统计可得三线路的粗选长度：如表6.1.62）考虑下线路中最短路径：如图图6.1.3.2对下线路的线路进行只计算线段的筛选：计算统计可得线路的长度：下表6.1.7为路线一的各段线路总长对于同一条路径上的两个相邻点(),i i x y 、()11,i i x y ++来说，如果这两点之间的路径为直线段时，用通式1L 计算；如果这两点之间的路径为弧线段时，可用通式2L 计算：1L 222011002-((-)(-))22=arccos()i i i i x x y y L ρρρ+++⨯下表6.2.8为路线二的各段线路总长下线路的两段线路对比得：线路一最短为：950.84综合上线段、下线段可得：线路一最短.各切点坐标如下表6.1.9表6.1.96.1.4机器人从O(0, 0)出发，O A B C O →→→→的最短路径由圆弧角三角形定理可得：采用10单位半径过弯路径最短：6.1.4.1A B →的最短路径求解：通过实际规划可得如下A B →的避障行进最短方案：如图6.1.4.16.1.4.2B C →的最短路径求解：通过实际规划可得如下A B →的避障行进最短方案：如图6.1.4.1对线路一、二进行大致选可得下表表6.1.10则可知路线一距离最近对于同一条路径上的两个相邻点(),iix y 、()11,i i x y ++来说，如果这两点之间的路径为直线段时，用通式1L 计算；如果这两点之间的路径为弧线段时，可用通式2L 计算：1L 222011002-((-)(-))22=arccos()i i i i x x y y L ρρρ+++⨯6.1.4.3线路经过A 、B 、C 的圆弧处理问题为使经过A 、B 、C 的圆弧路线最短，在A 与相邻切点的连线形成的夹角的平分线，以该角的平分线为基础，在该线上做与点A 相切的半径为10个单位的圆，则此时通过该构造圆与相邻圆弧的切线连接就产生了，进而保证了机器人的圆弧过弯和线路最短. 点A 的圆弧处理结果如图6.1.4.3则综上所述：求得各线短的最短路径，则可计算并统计出线段总长及各切点坐标如下表表6.1.116.2问题二的模型建立与求解：由于O→A 过程中，机器人至少要经过一次转弯；因为转弯时的速度一般小于直线行走的最大速度，又由分析指出转弯次数越多，转弯路径越远，转弯所花费的时间也越长.所以可以确定有且只有一次转弯时才存在最短时间路径.故以下就仅考虑只经过一次转弯的情形.机器人由起点到终点所用时间121255O AOQ Q AQ Q t v →=++，对于每种固定的转弯半径来说，转弯路径所在的圆的圆心与点(80,210)连线垂直平分该转弯路径所在的圆弧时，所得的总路径长度最短.如图6.2.1所示.对于已知条件中的最大转弯速度为21.0100e1)(ρρ-+==v v v ，其中ρ是转弯半径通过matlab 画出其图像，见程序02 如图6.2.2根据图6.1中所示，当1013R ≤<时，v 随R 增加而增加；当13R ≥时，v 已非常趋近于5单位/秒，此时可以看做v 不随R 增加而变化了.于是可以分两种情况解决本问题：1)当13R ≥时，由于O→A 整个过程的平均速度可以达到最大05v =单位/秒，以这样的速度沿最小的路径就可以使到达A 的时间最短.通过问题一中对机器人O→A 最短路径的分析，可知其最小时间路径应在OA 连线左上方区域；同时根据所建立并证明的圆弧角三角形定理可以知道，所得路径的转弯半径应为13个单位（如图6.2.3）1236.1392OQ =, 120.9077Q Q =,2223.1903Q A =,总长度： 1122++471.1296L OQ Q Q Q A == 总时间：1212471.135594.225595O AOQ Q A Q Q L t v →=++===（秒）2)当1013R ≤<时，图6.2取自原题目图中的一部分，其中(0,0)O ，2(80,210)O ，(300,300)A 点的坐标均已给出.1Q 、2Q 分别为OQ1和OQ2与1O 的切点，其中1O 又与2O 相切于3Q 点.假设半径R 已知，1O 、1Q 、2Q 、3Q 的坐标分别为00(,)x y 、11(,)x y 、22(,)x y 、33(,)x y ，则可列出如下方程组：2221010()()x x y y R -+-= 2222020()()x x y y R -+-= 2223030()()x x y y R -+-= 22233(80)(210)10x y -+-=21302130()()()()0x x x x y y y y --+--=310302108080y y y x x --=-- 110110()()0x x x y y y ⨯-+⨯-=202202()(300)()(300)0x x x y y y --+--=分别取R =10，11，12，13并解方程组可以得到总时间t 随转弯半径R 变化的数据，根据弧长公式得12Q Q AR =, A = 最终计算数据如下表：6.2.1最终会趋于94.22秒.因此，可以确定出最短时间路径.经过以上两种情况的讨论，可得最短时间路径，具体坐标信息见表6.2.27 模型的评价与推广7.1优点：1)该模型采用较准确的及计算方法，数据精度高，可信度高. 2)该模型定义了新的几何名词与定理.具有一定的创新性. 3)利用估算法减少了计算量. 7.2缺点：程序利用率和执行率较低，计算量较大. 7.3应用与推广：自动控制技术智能机器人技术避障快速救援项目8参考文献[1]姜启源谢金星，数学建模，北京：高等教育出版社，2003[2]薛毅，数学建模基础，北京：北京工业大学出版社，2004[3]杨启帆方道元，数学建模，浙江，浙江大学出版社，19999附录程序01%三点确定圆方程%三点坐标x1=input('请输入x1=');y1=input('请输入y1=');x2=input('请输入x2=');y2=input('请输入y2=');x3=input('请输入x3=');y3=input('请输入y3=');if((y1==y2)&(y2==y3))disp('三点不构成圆!');elseif((y1~=y2)&(y2~=y3))k1=(x2-x1)/(y2-y1);k2=(x3-x2)/(y3-y2);endif(k1==k2)disp('三点不构成圆!');enda=2*(x2-x1);b=2*(y2-y1);c=x2*x2+y2*y2-x1*x1-y1*y1;d=2*(x3-x2);e=2*(y3-y2);f=x3*x3+y3*y3-x2*x2-y2*y2;disp('圆心为::');x=(b*f-e*c)/(b*d-e*a)y=(d*c-a*f)/(b*d-e*a)disp('半径为::');r=sqrt((x-x1)*(x-x1)+(y-y1)*(y-y1))利用参考文献：/thread-790618-1-1.html/求助已知3点怎么用MATLAB编程求圆的方程/参考程序程序02function plot_v_rr=0:0.5:20;v=5./(1+exp(10-0.1*r.^2));plot(r,v)grid on。

“机器人避障问题”论文

机器人避障问题摘要移动机器人是一种能够在工作环境中自由移动并完成预定任务的智能系统，移动机器人的避障问题则是移动机器人控制领域的研究热点。

本文针对移动机器人的避障问题，建立了最短路径及最短时间路径的数学模型。

并应用于解决本题给定的路径规划问题，获得了满足问题需求的全部最优路径。

对于最短路径问题，本文分析了障碍物对移动机器人运行的影响，给出了最优移动规则；建立了简化的路径网格模型，将其抽象为由节点及边构成的两维图，并确定了其各项参数，再使用经典的Dijkstra算法获得可行的最短路径。

由于计算机行走过程与障碍物之间还需满足一定的间隔约束，故上述结果可能并非最优，故我们实际还需对次优的几条参考路径（也可通过以上Dijkstra算法获取）进行精算，经准确计算获得各段路径的具体位置后，确定实际的最短路径。

为方便计算，文中推导了自指定点向指定圆作切线，两个相离圆的内、外切线方程的解析表达式，给出了闭式结果，作为MATLAB编程的依据，从而大大提高了运算处理的速度及精度。

考虑到移动机器人需完成由O→A→B→C→O的多点移动，且中间不能折线运行，即机器人在通过上述点时一般必须以圆弧通过，且其上下游多数也是圆弧路径，其通过点并不固定。

为此，理论推导了该未知圆弧的约束公式，以各圆心之间距离最小作为优化条件，建立数学模型，再使用MATLAB中的fmincon有约束优化工具箱获得了理想的结果。

对于最短时间路径问题，本文分析了移动机器人弯道运行的速度曲线，特别是对O→A两点间的避障问题进行了详细的理论分析与推导，通过几何关系得出了转弯半径与总的移动距离、移动时间的严格数学关系，此后借助MATLAB优化函数fminsearch获得最佳的转弯半径。

经分析计算，得到下述结果：结论1：机器人完成O→A，O→B，O→C及O→A→B→C→O的最短路径总距离分别是：471.04、853.70、1050.50、2712.68单位长度；总时间分别是96.02、179.07、235.19及570.36秒。

机器人避障控制技术研究与应用

机器人避障控制技术研究与应用机器人避障控制技术是机器人领域中的一个重要方面。

机器人在很多场合都需要避开障碍物，才能保证其正常工作。

机器人避障控制技术的研究和应用，对于提高机器人的智能化和自主化水平，具有重要的意义。

一、机器人避障控制技术的研究现状机器人避障控制技术的研究起源于上世纪60年代。

经过多年的研究和发展，人们已经提出了许多种不同的机器人避障控制方法。

其中比较常用的方法有：基于传感器的避障、基于视觉的避障、基于激光雷达的避障、基于机器学习的避障等。

基于传感器的避障是最早被采用的一种避障方法。

这种方法通过在机器人上装置多种传感器，比如红外、超声波、摄像头等，感知障碍物的信息，从而实现避障的目的。

但是这种避障方法存在局限性，比如传感器的精度、响应速度等问题。

随着计算机视觉技术的不断发展，基于视觉的避障方法也成为了一种主流方法。

该方法利用机器视觉技术获取环境信息，并通过图像处理算法判断障碍物的位置和大小，从而实现避障。

基于视觉的避障方法避免了传感器的局限性，但是其本身也存在一定的困难，比如复杂环境下的识别问题、光线变化对识别的影响等。

除了传感器和视觉之外，激光雷达也常常被用于机器人避障控制。

激光雷达能够精确测量出障碍物的位置和形状，不受光线和环境的影响。

但是激光雷达也有其自身的问题，比如成本高、数据量大、有盲区等。

机器学习是近年来崛起的一种避障方法。

该方法通过训练机器人避免障碍物，从而让机器人具有自主学习和适应能力。

这种方法虽然需要大量的数据和计算资源，但是一旦训练成功，机器人的避障能力会得到大幅提高。

二、机器人避障控制技术的应用现状机器人避障控制技术在工业、农业、医疗、家庭服务等领域都得到了广泛的应用。

下面列举一些典型的应用场景。

1. 工业场景：在工业生产中，机器人可以用于物料搬运、装配、喷涂等工作。

机器人需要具备自主的避障能力，才能在工厂内正常运行。

2. 农业场景：在农作物的种植和收获过程中，机器人可以用于插秧、除草、喷洒农药等工作。

机器人碰撞检测与避障算法的研究与优化

机器人碰撞检测与避障算法的研究与优化摘要：机器人碰撞检测与避障算法在自动驾驶、工业生产、家庭服务等领域具有广泛应用价值。

本文通过综述相关研究文献，对机器人碰撞检测与避障算法的研究进行梳理和总结。

在此基础上，对现有算法存在的问题进行分析，并提出一种优化的算法。

实验结果表明，该算法在碰撞检测和避障能力上有明显改进。

1. 引言机器人在现代社会中扮演着越来越重要的角色，其在自动驾驶、工业生产、家庭服务等领域应用广泛。

然而，机器人行动过程中的碰撞风险成为一个重要的问题。

因此，机器人碰撞检测与避障算法的研究与优化对于提高机器人的安全性和工作效率具有重要意义。

2. 机器人碰撞检测算法的研究机器人碰撞检测算法是指通过感知机器人周围环境，并根据感知结果判断机器人是否会与其他物体碰撞的算法。

常用的机器人碰撞检测算法包括基于传感器数据的检测算法、基于图像的检测算法和基于激光雷达的检测算法。

2.1 基于传感器数据的检测算法基于传感器数据的检测算法利用机器人上安装的各种传感器，如红外传感器、超声波传感器等，来感知机器人周围的环境。

这类算法通过采集传感器数据，并结合预设的碰撞阈值进行碰撞判断。

然而，基于传感器数据的检测算法往往受到传感器精度和环境条件的限制，存在误判和漏判的问题。

2.2 基于图像的检测算法基于图像的检测算法借助计算机视觉技术，通过分析机器人所捕捉到的图像信息来进行碰撞检测。

这类算法通过图像分析和图像识别技术，提取关键特征信息，并结合机器学习的方法来判断机器人是否会与其他物体碰撞。

虽然基于图像的检测算法可以克服传感器精度和环境条件的限制，但算法复杂度较高，处理速度较慢。

2.3 基于激光雷达的检测算法基于激光雷达的检测算法则通过利用激光雷达对机器人周围环境进行扫描，获取物体的三维点云数据，并通过算法进行数据处理和分析，进而判断机器人与其他物体的距离和位置信息。

该算法具有较高的精度和速度，并能够克服传感器数据和图像处理的限制，因此在机器人碰撞检测中得到广泛应用。

机器人避障问题的最短路径分析

机器⼈避障问题的最短路径分析机器⼈避障问题的最短路径分析摘要本论⽂研究了机器⼈避障最短路径和最短时间路径的问题。

主要讨论了在⼀个区域中存在12个障碍物，由出发点到达⽬标点以及由出发点经过若⼲⽬标点最终到达出发点的两种情况。

采⽤传统的避障⽅法——切线图法。

建⽴了线圆结构，这样任何路径，我们都可以将路径划分为若⼲个这种线圆结构来求解。

对于途中经过节点再到达⽬标点的状况，我们采⽤在转弯点和节点都采⽤最⼩转弯半径，以节点为切点的形式。

然后建⽴了最优化模型，利⽤MATLAB软件对⽅案进⾏求解。

问题⼀：把路径分解成若⼲个线圆结构来求解，然后把可能的最短路径采⽤穷举法列举出来，最终得出最短路径：AO→最短路径为：471.0O→最短路径为：869.5BO→最短路径为：1093.3C对于O→→→我们将A、B、C看作切点，同样采⽤线圆结构CBAO→计算。

O→→→→最短路径为：2827.1AOCB问题⼆：考虑避障路径和转弯速度，我们建⽴时间与路径之间的模型，⽤MATLAB软件求出最优解。

当转弯半径为11.5的时候，可以得出最短时间为：T=94.3关键词最优化模型避障路径线圆结构切线图法⼀、问题重述本⽂是求⼀个机器⼈在800×800的平⾯场景图中避开障碍物，建⽴从原点O(0, 0)点处出发达到终点的最短路径和最短时间路径的模型。

即求：1、O→A 、O→B 、O→C 和O→A→B→C→O 的最短路径。

2、O →A 的最短时间路径。

机器⼈在⾏⾛时的要求是：1、它只能在该平⾯场景范围内活动2、图中有12个不同形状的区域是机器⼈不能与之发⽣碰撞的障碍物（障碍物的分布如图1）3、障碍物外指定⼀点为机器⼈要到达的⽬标点（要求⽬标点与障碍物的距离⾄少超过10个单位）。

4、规定机器⼈的⾏⾛路径由直线段和圆弧组成，其中圆弧是机器⼈转弯路径。

机器⼈不能折线转弯，转弯路径由与直线路径相切的⼀段圆弧组成，也可以由两个或多个相切的圆弧路径组成，但每个圆弧的半径最⼩为10个单位。

机器人避障问题论文

D题机器人避障问题摘要本文综合运用分析法、图论方法、非线性规划方法，讨论了机器人避障最短路径和最短时间路径求解问题。

针对问题一，首先，通过分析，建立了靠近障碍物顶点处转弯得到的路径最短、转弯时圆弧的半径最小时和转弯圆弧的圆心为障碍物的顶点时路径最短、转弯在中间目标点附近时，中间目标点位于弧段中点有最短路径的三个原理，基于三个原理，其次对模型进行变换，对障碍物进行加工，扩充为符合条件的新的区域并在转弯处圆角化构成障碍图，并通过扩充的跨立实验，得到切线和圆弧是否在可避障区的算法，第三，计算起点、中间目标点和最终目标点和各圆弧及圆弧之间的所有可避障切线和圆弧路径，最后给这些定点赋一个等于切线长度或弧度的权值构成一个网络图，然后利用Dijkstra算法求出了O-A、O-B，O-C的最短路径为O-A：471.0372个单位，O-B：853.7001个单位，O-C：1086.0677个单位；对于需要经中间目标点的路径，可运用启发规则分别以相邻的目标点作为起点和终点计算，确定路径的大致情况，在进一步调整可得到O-A-B-C-O的最短路径为2748.699个单位。

针对问题二，主要研究的是由出发点到达目标点A点的最短时间路径，我们在第一问的基础上考虑路径尽可能短且圆弧转弯时的圆弧尽量靠近障碍物的顶点，即确定了圆弧半径最小时的圆弧内切于要确定的圆弧时存在最小时间路径，建立以总时间最短为目标函数，采用非线性规划模型通过Matlab编程求解出最短时间路径为最短时间路程为472.4822个单位，其中圆弧的圆心坐标为(81.430,209.41)，最短时间为94.3332秒。

圆弧两切点的坐标分别为（70.88,212.92）、（77.66,219.87）。

关键字：Dijkstra算法跨立实验分析法非线性规划模型一.问题的重述图是一个800×800的平面场景图，在原点O(0, 0)点处有一个机器人，它只能在该平面场景范围内活动。

数学建模机器人避障论文

承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。

我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。

如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。

我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）：我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期：年月日编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：机器人避障问题摘要针对题中机器人避障最短路径问题，文章使用简化后建立的最短路径的数学模型来解决此类问题。

对于问题1，我们matlab中自带函数graphshortestpath函数求解最短路径的数学模型。

其主要思想是：首先先证明出两点之间的最短路径是由两条线段和以中间点为圆心的圆的一段圆弧组成，然后证明圆弧的半径为定值10。

然后对模型简化使模型化为标准的最短路径模型，最后用graphshortestpath函数对模型求解。

针对问题2，我们建立了优化模型。

在问题1的基础上，我们对两种行走方案进行分析，根据转弯弧的半径变化对速度的影响我们锁定到一条路径，然后利用lingo对优化模型进行求解。

关键词：graphshortestpath函数、最短路径、避障问题1、问题重述已知：在下图中原点O(0, 0)点处有一个机器人，它只能在该平面场景范围内活动。

移动机器人避障算法的研究

移动机器人避障算法的研究[摘要] 对于移动机器人来说,在移动过程中是否能快速、准确地对周围环境作出反应,比如避开前进中的障碍物并且不间断地移动到目的地,是非常重要的。

移动机器人的避障策略方法有很多。

从文献的数量上看,主要还是人工势场法和栅格法较多。

值得注意的是在同时具有静态和运动物体的动态环境中,避障的实时性往往很差,主要是处理速度往往跟不上。

其他算法还有回归预测法、神经网络法、遗传算法等。

本文总结了现在常用的几种移动机器人避障算法和策略,并比较了各方法的优缺点及适用场合。

[关键词]移动机器人避障模糊控制路径规划神经网络1、引言路径规划与导航是移动机器人的核心技术,也是其智能性的体现。

其中是否能实时、灵活地躲避障碍物是衡量移动机器人性能的一条关键指标,也是导航需要完成的重要任务之一。

移动机器人是当今研究热点,而机器人避障技术是移动机器人研究的一个重要方向,自主移动机器人(AMR)导航是智能机器人研究的重要分支之一,在动态未知环境中,环境感知的局部性和动态障碍物加大了机器人与障碍物碰撞的概率,如何根据局部信息做出合理的避障决策是实现机器人自主性的关键。

动态避障时,路径优化性、安全性和实时性是衡量决策质量的主要因素【2】。

由于受诸多因素(时间、速度、加速度等)限制,如何合理设计简单有效的实时避障算法尤为重要。

根据对环境信息掌握的程度不同,可以将机器人避碰和路径规划分为两种类型,一个是基于环境先验完全信息的全局路径规划,又称静态规划;另一个是基于传感器信息的局部路径规划,又称动态规划。

全局路径规划目前比较成熟,它首先对环境建模,然后进行路径搜索。

环境建模的主要方法有:可视图法,自由空间法和栅格法;局部路径规划的主要方法有:人工势场法、遗传算法和模糊逻辑算法等【1】。

这些方法各有优缺点,没有一种方法能够适用于任何场合。

由于机器人足球比赛的高度动态性和高度实时性,一些计算量巨大的复杂算法不适用,而许多基于实际比赛经验的方法则被广泛使用。

2012全国大学生数学建模机器人避障问题优秀论文模型

承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。

我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。

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如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。

我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。

我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： D ______________ 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：____________ 2418 ______________ 所属学校（请填写完整的全名）：_________________________________________参赛队员（打印并签名）：1. ________________________________________2 _____________________________________________3. _______________________________________指导教师或指导教师组负责人（打印并签名）：___________________________ （论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。

以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。

如填写错误，论文可能被取消评奖资格。

）日期：_____ 年8月25_日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：机器人避障问题模型摘要本文主要论述的是在一定区域里，在12种障碍物的情况下，机器人通过直线行走和圆弧转弯，绕过障碍物，至V达各目标点的最短路径距离，以及到达A点最短时间的问题。

毕业设计(论文)基于超声波测距的机器人模糊避障研究

目录摘要 (2)1 引言 (3)1.1选题的背景及意义 (3)1.2 机器人的发展综述 (4)2 超声波测距 (5)2.1 超声波概论 (5)2.2 两种常用的超声波测距方案 (6)2.2.1 基于单片机的超声波测距系统 (6)2.2.2 基于CPLD 的超声波测距系统 (6)2.3超声波测距的工作原理 (7)3 机器人的模糊避障系统 (8)3.1 移动机器人的避障传感器 (8)3.1.1 激光传感器 (8)3.1.2 视觉避障 (8)3.1.3 超声传感器 (8)3.2 避障系统设计思想 (9)3.2.1超声传感器的幻影现象 (9)3.2.2 模糊避障算法设计 (10)4 硬件系统设计 (12)4.1超声波测距系统硬件设计 (12)4.2 单片机的内部结构 (13)4.3单片机最小系统电路 (13)4.4 超声波发射系统电路 (14)4.5超声波接收系统电路 (15)4.6 显示模块的设计 (16)4.7机器人避障的硬件系统 (17)5 系统软件设计 (18)6 结论与总结 (19)致谢 (21)参考文献 (21)附录1 (22)附录2 (23)基于超声波测距的机器人模糊避障研究电子信息工程***指导老师***摘要：移动机器人在工作的时候不可避免地受到障碍物的干扰，障碍物会严重影响机器人的工作效率，碰撞时更会使机器人损坏，所以实现机器人的自动避障非常重要。

本论文在分析了智能移动机器人避障常用传感器的基础上，提出了基于超声波传感器测距的移动机器人的模糊避障系统，详细介绍了超声波传感器的原理和特性，采用单片机AT89C52为核心，用超声波测距的方法检测障碍物，通过单片机对信号的处理，驱动电机的转向，左右前进与后退，从而达到自动避障的功能。

通过实践得出模糊避障控制机理和策略易于接受和理解，便于应用开发，模糊避障算法对环境有很大的适应性，机器人能在不同的环境条件下实现了避障。

关键词：AT89C52单片机；移动机器人；超声波传感器；超声波测距1 引言随着机器人技术的发展，自主移动机器人以其灵活和智能等特点，在人们的生产、生活中的应用越来越广泛。

机器人壁障问题——数学建模之欧阳化创编

机器人避障问题摘要：当今科学技术日益发达，高科技产品尤其是机器人在我们日常生活中运用的越来越广泛，它能够代替人类完成许许多多的工作，但如何能让机器人自动化的完成人类交给的任务成为设计机器人的关键。

我们做此题就是为了更好的利用机器人为我们提供方便，提高生活质量，若机器人程序设计不当不仅不会给人类带来方便，还很有可能给我们的生活带来更多的麻烦。

本题中提出了如何让机器人能够自动识别障碍物，保证机器人能够在合理区域行走，并设计出如何能让机器人自动判断最短路程于最短时间下行走路线的问题。

所以解决好本题可以为我们的生活提供帮助。

本文通过运用两点之间直线最短理论，优化问题，最短路问题，图论，以及运用matlab软件编程及作图的方法，阐述了机器人避障问题的相对优化方案的解决办法，即“两点之间直线最好，转弯半径最小”的理论，通过计算中的比较与选择把四条最短路径都求出了相对最优解，论证了转弯速度不会随着r的增加一直增大或减小，而是有一个最小极点的思想。

从而求出了r，以及最短的时间。

问题一，通过对最短路问题的分析，我们很容易分解成线圆结构来求解，然后把可能路径的最短路径采用穷举法列举出来，最终得出最短路径：O→A 最短路径为：471.0372O→B 最短路径为：838.0466O→C 最短路径为：1085.7531O→A→B→C→O最短路径为：2834.6591问题二，通过建立时间t与r的关系式，得出r在11.504时，从O到A的时间相对最短，最短时间为98.606004。

我们可以利用此篇论文解决生活中实际的问题，在计算时可以节省大量的时间，使机器人又准确又完善的完成我们给定的任务，从而进行拓展，给定区域内任何两个点，我们都可求出其最短路径和走完全程的最快时间。

从而可以让机器人帮助我们给家里打扫卫生或设计自动吸尘器等，也可使机器人在最短的时间完成工作，提高效率，延长机器人的使用寿命。

关键字：最短路问题优化问题 matlab一问题重述随着现代科学技术日新月异的发展，机器人越来越多的出现在日常生活中,它既可以通过运行预先编排的程序为人类服务，根据人工智能程序自动处理一些生活中问题，进而协助或者相应地取代人类的工作，可以说机器人的创新与改进正一步步影响着人类的发展。

机器人避障问题的研究论文

机器人避障问题摘要本文主要研究两个方面的问题，问题一提出在一个固定的区域内有不同形状的障碍物12个，让机器人至少与障碍物保持10个单位的距离情况下，同时机器人还不能走折线，求最短路程问题，这个问题我们首先考虑了两个理论，在起点和终点之间有一障碍物，我们在障碍物的顶点做一个圆弧作为机器人的转弯路径，那么通过证明可知最短路径为起点到终点拉一绳子，当绳子处于最紧绷状态的路径。

这时路径即为起点,终点分别到圆弧的两段切线与中间弧度之和。

其次考虑所做圆弧的半径为最小转弯半径时这时所形成的路径最短。

结合以上理论，易得到最短路径分别为：A O → 471.05，B O →811.54，C O →1017.25，→O O C B A →→→2534.86。

问题二中,题目要求从A O →的最短时间路径，由于机器人走直线的速度为5=v ，而走转弯路径的速度是与转弯半径的长度有关，根据这些要求，我们过障碍物的右下顶点往左上顶点做对角线，并向左上顶点做10单位的距离，那么我们就在这条线上取一点作为圆弧的中心，然后构造一个目标函数求出最短时间路径，5)10(15)10(lim 22)10(1.010222R b er R a t R +-++++-=+-θ，得到02.96min =T 。

关键词：最短路径线圆结构解析几何最短时间一、问题重述在800800⨯的平面场景图中，在原点O 有一机器人，它只能在平面场景中活动，且不能碰撞场景图中不同形状的障碍物，且机器人所行走的路径与障碍物的距离至少超过10单位。

规定机器人的行走路径由直线和圆弧组成，其中圆弧是机器人的转弯路径。

机器人不能折线转弯，转弯路径由与直线路径相切的一段圆弧组成，也可以由多个相切的圆弧路径组成，但每个圆弧的最小半径为10个单位。

为了能到达目的地，机器人的行走路径与障碍物的最近距离为10个单位，否则发生碰撞则不能完成行走。

机器人直线行走的最大速度为秒。

个单位/50=V 机器人转弯时，最大转弯路径为21.01001)(ρρ-+==V V V ,其中。

机器人避障的原理及分析

力。
比较各个方法的优劣仍然有深远的意义。本文将列举并分析机器人避障的各个常用方法，比较并分析各个情况下每种方法的优劣，从而为未来的应用提供参考。
１．２课题研究目的和意义
物的尺寸、形状和位置等。目前避障使用的传感器各种各样，其特点和适用范围也不同。根据不同的原理，可分为：超声波传感器、红外传感器、激光传感器和视觉传感器。２．２超声波传感器超声波传感器的原理是：先发出超声波，
人类无法轻易到达的地方。在这个时候，机器量，如航天研究中，而并不适合对精度要求很人的优势就体现出来了。而机器人在复杂多变的地形中进行自动避障是这项任务的根本条件，如果无法自动避障，一切都是纸上谈兵。因此，我们有必要对自动避障的原理进行分析高的领域。同样，这种方法的成本也十分昂贵，因此也不适用与小型企业或者私人研究。２．２．３视觉传感器视觉传感器利用多个传感器联合使用，通过复杂的算法模拟计算出物体的形状、速度、距离等。这种方法虽然探测范围比较宽阔，获取信息量也大，但是对机器人内置的处理器的
１背景介绍
１．１引言
和探讨。综上所述，研究机器人在未知障碍物的环境下的避障规划方法将具有重要的意义。
机器人避障的研究在国内外己被很多学
者研究，但在这些研究基础上，进一步谈论和
２机器人避障方法及算法介绍
得到一个偏移值。利用几何关系可以根据发射角度计算得到传感器与物体的距离。常见的红外传感器的测量距离都比较近，小于超声波传

机器人自动避障控制技术研究

机器人自动避障控制技术研究随着科技的飞速发展，机器人已经成为我们生活中常见的存在。

无论是在工业生产线上还是在医疗机构中，机器人的应用范围越来越广泛。

但是在机器人的自动运行过程中，避免碰撞是一项不可或缺的技术，因为机器人的碰撞会造成财产和人身损伤。

因此，机器人自动避障控制技术的研究和发展显得尤为重要。

1. 机器人自动避障技术的发展历程机器人自动避障技术的历史可以追溯到上世纪80年代。

当时，研究人员使用简单的超声波传感器和微控制器控制机器人。

这种机器人不能精确地感知周围环境，并且无法在不同的场景和条件下进行优化。

随着科技的不断发展，机器人的自动避障技术也得到了进一步的发展。

现代机器人使用复杂的传感器、激光雷达和相机等设备进行环境感知，并通过专业算法进行分析和处理。

这样机器人可以更加精准地感知周围的物体和环境，并能够在不同的条件下进行适应和优化。

2. 机器人自动避障控制技术的现状目前，机器人自动避障控制技术已经得到了广泛的应用。

它可以应用于工业、军事、医疗、家庭服务等各种领域。

例如，在工业中，机器人可以自动避开障碍物进行流水线操作，并可以自主调整速度和方向。

在家庭服务中，机器人可以安全地从一间房间到另一间房间，而不会碰到人或物体。

在军事领域，机器人可以自主移动并规避障碍物，以便执行侦察和搜索任务。

在医疗领域，机器人广泛应用于手术机器人和辅助机器人等领域。

3. 机器人自动避障控制技术的关键问题机器人自动避障控制技术的发展和应用，还存在一些关键问题需要解决。

这些问题可能会影响机器人的安全性、可靠性和服务水平。

以下是关键问题的简要介绍：(1) 传感器精度：机器人使用多种传感器进行环境感知，例如激光传感器、摄像头和红外线传感器等。

但是这些传感器精度有限，比如在雾霾或暗光等环境下，机器人无法有效地感知障碍物。

(2) 障碍物检测能力：机器人需要及时地检测到出现的障碍物，并做出适应性的反应。

但是，机器人目前面临着在复杂的环境下进行障碍物检测的问题，比如在不同光线和温度等条件下的不同材质的障碍物。

超声波测距在机器人避障中的应用毕业论文

超声波测距在机器人避障中的应用毕业论文超声波测距在机器人避障中的应用毕业论文目录绪论 (1)1课题设计目的及意义 (1)1.1设计的目的 (1)1.2设计的意义 (1)2超声波测距仪的设计思路 (1)2.1超声波测距原理 (1)3课题设计的任务和要求 (2)第一章超声波测距系统硬件设计 (2)1 系统设计 (2)2 51系列单片机的功能特点 (3)3系统硬件结构的设计 (3)3.1 单片机显示电路原理 (4)3.2 超声波发射电路 (4)3.3 超声波检测接收电路 (4)3.4超声波测距系统的总电路 (5)第二章超声波测距系统的软件设计 (5)1 超声波测距仪的算法设计 (5)2主程序流程图 (6)3超声波发生子程序和超声波接收中断程序 (7)4 系统的软硬件的调试 (7)第三章超声波测距系统在智能机器人中的应用 (7)1 避障系统设计思想 (8)2 硬件设计 (8)3 软件设计 (9)总结 (12)致谢 (13)参考文献 (14)附录 (15)绪论1课题设计目的及意义1.1设计的目的随着科学技术的快速发展，超声波将在测距仪中的应用越来越广。

但就目前技术水平来说，人们可以具体利用的测距技术还十分有限，因此，这是一个正在蓬勃发展而又有无限前景的技术及产业领域。

展望未来，超声波测距仪作为一种新型的非常重要有用的工具在各方面都将有很大的发展空间，它将朝着更加高定位高精度的方向发展，以满足日益发展的社会需求，如声纳的发展趋势基本为：研制具有更高定位精度的被动测距声纳，以满足水中武器实施全隐蔽攻击的需要；继续发展采用低频线谱检测的潜艇拖曳线列阵声纳，实现超远程的被动探测和识别；研制更适合于浅海工作的潜艇声纳，特别是解决浅海水中目标识别问题；大力降低潜艇自噪声，改善潜艇声纳的工作环境。

无庸置疑，未来的超声波测距仪将与自动化智能化接轨，与其他的测距仪集成和融合，形成多测距仪。

随着测距仪的技术进步，测距仪将从具有单纯判断功能发展到具有学习功能，最终发展到具有创造力。

2021概率论下的机器人运动避障方案研究分析范文2

2021概率论下的机器人运动避障方案研究分析范文摘要：众所周知，机器人在运动的过程中会产生各种噪音，而且机器人自身携带的反馈传感器在观测误差时也会产生各种误差，这种情况下机器人的运动就会显出不确定性。

与此同时，在对机器人的避障行为进行分析的过程中使用概率论知识可以对机器人的行动轨迹进行分析，并且进行概率验证和评估，从而得到机器人的运动轨迹，使得机器人能够在运动的过程中更好地避开障碍物。

基于此，本文主要对概率论下的机器人运动避障方案进行详细的研究分析，并且对其进行合理的规划。

关键词：概率论；机器人；避障方案；规划方法； 1引言就目前而言，虽然社会经济以及科学技术得到了比较好的发展，但是由于在智能化技术方面发展还存在很多缺陷，对机器人的设计和开发就难免会存在一些问题。

目前很多机器人内部结构中的传感器数量是比较多的，但是传感器技术的实现需要很多专业的技术，这种情况下就导致很多机器人内部传感器在运行的过程中存在误差，比如机器人内部的惯导传感器误差比较大的情况下，机器人的运行轨迹就会发生很大的变化，不能够保证机器人的安全稳定运行。

另外，在对目前机器人的避障方案进行规划的过程中会使用到概率论知识，通过对概率论知识的使用能够在一定程度上提高机器人的避障效率，使得机器人能够更加安全稳定的运行。

2概率论在机器人技术中的应用机器人避障的过程就是这样的：旋转臂一接触到障碍物的时候，就会产生相应的摩擦力，那么接下来就是受到地面摩擦力，这个环节里面，机器人会受到摩擦力的推动作用，然后这个推动作用就会使得旋转臂不是主动地转一下，转到一定的可以满足受力平衡的角度，然后就会使得机器人发生形貌上的变换，然后一部分的动力驱动器就会使得履带与障碍物之间的摩擦力发生，并随着角度的变化而变化，那么这个摩擦力的实际效果就是使得机器人受到一个摩擦推力，然后机器人就不断地向上爬，使得机器人的重心不断地向上升高爬升，就这样就可以不断地向前前进[1].当机器人向前前进的时候，重心不断上升，然后重心就总会超过台阶的前脚线的位置，然后这个时候重力提供的所有的翻转力矩就会加速机器人避障的过程，使机器人翻越到障碍物的上表面，也就是我们所说的避障。