移动机器人原理与设计
导轨式自主移动机器人的设计研究
导轨式自主移动机器人的设计研究随着科技的发展，机器人成为了人们生产和生活中不可缺少的一部分。
而导轨式自主移动机器人因其较高的精度和稳定性，被广泛应用于工业自动化领域。
本文将探讨导轨式自主移动机器人的设计研究。
一、引言导轨式自主移动机器人是一种能够独立完成各类工作任务的移动机器人。
它能够通过内置导轨系统实现自主移动和定位，具有精度高、稳定性好的特点。
本文将从机器人的设计和控制两个方面对其进行研究。
二、机器人的设计1.导轨系统导轨式自主移动机器人是通过内置导轨系统实现自主移动。
因此，导轨系统的设计至关重要。
导轨系统需要考虑机器人的定位精度、导轨系统的结构刚度和稳定性等因素。
同时，导轨系统的材料也需要选择具有较高刚度和耐磨性的材料。
2.移动系统导轨式自主移动机器人的移动系统需要对机器人进行跟踪和位置控制。
因此，移动系统需要使用高精度设备，例如使用特制的定位传感器和信号发生器实现对机器人位置的监控和控制。
3.控制系统导轨式自主移动机器人的控制系统是机器人能否正常工作的关键。
控制系统需要对机器人进行各种信息处理，同时实现对导轨系统和移动系统的精密控制。
因此，控制系统需要具备高精度、高稳定性和高响应速度的特点。
三、机器人的控制1.定位控制导轨式自主移动机器人的定位控制需要将机器人定位传感器监测到的位置信息映射到操作缸移动的空间中。
这一过程需要进行算法设计和优化，以确保机器人的定位精度和稳定性。
2.运动控制导轨式自主移动机器人的运动控制需要对机器人的运动进行监控和控制。
运动控制需要实现对移动系统和导轨系统的精密控制。
同时，运动控制还需要考虑到机器人的速度和加速度等因素。
3.姿态控制导轨式自主移动机器人的姿态控制需要实现机器人的转弯与倾斜等运动。
姿态控制需要在运动控制的基础上进行，通过控制机器人的动力单元完成机器人的转弯和倾斜。
四、总结本文探讨了导轨式自主移动机器人的设计和控制。
在机器人设计方面，需要关注导轨系统的设计、移动系统的设计以及控制系统的设计。
AGV交互移动机器人设计与制造
AGV交互移动机器人设计与制造AGV（Automated Guided Vehicle）交互移动机器人是一种能够在工业或商业环境中自主导航和交互的移动机器人。
它能够根据预先设定的路径或实时环境信息，进行自主导航和移动，同时还能够与周围环境和其他设备进行交互和协作。
AGV交互移动机器人在工厂物流、仓储管理、商场导购等领域有着广泛的应用，能够有效提高自动化程度和工作效率。
AGV交互移动机器人的设计与制造需要综合考虑机械、电子、控制等多个方面的技术，同时还需要充分考虑使用环境和需求，以确保机器人能够在具体场景中发挥最佳效果。
本文将从机器人的设计理念、关键技术和制造流程等方面进行详细介绍。
一、设计理念AGV交互移动机器人的设计理念主要包括以下几个方面：1. 自主导航：AGV交互移动机器人需要具备自主导航的能力，能够在复杂的环境中进行路径规划和避障，确保安全和高效地到达目的地。
为了实现自主导航，机器人需要搭载激光雷达、摄像头、惯性导航等多种传感器，并结合SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法进行环境感知和地图构建。
2. 交互功能：AGV交互移动机器人需要能够与人和其他设备进行交互，能够接收指令、传递信息、实现协作等功能。
为了实现交互功能，机器人需要搭载语音识别、人脸识别、触摸屏等多种交互设备，并结合人机交互算法进行交互设计。
3. 智能决策：AGV交互移动机器人需要具备智能决策的能力，能够根据环境信息和任务需求进行智能化的路径规划和动作控制，实现高效的工作效率。
为了实现智能决策，机器人需要搭载物联网、云计算等技术，并结合机器学习算法进行智能化的决策设计。
设计理念的核心是以人为本，注重机器人与人和环境的交互，力求使机器人能够更加智能、灵活和人性化地服务于人类。
二、关键技术1. 传感器技术：激光雷达、摄像头、超声波传感器等多种传感器技术的应用，能够实现机器人的环境感知和障碍物检测，确保机器人能够安全地进行导航和移动。
《移动机器人原理与设计》第六章移动机器人感知
汇报人： 202X-01-05
目录
• 移动机器人感知概述 • 移动机器人感知技术 • 移动机器人感知应用 • 移动机器人感知面临的挑战与解决方案
移动机器人感知概
01
述
感知的定义与重要性
感知定义
感知是移动机器人通过传感器获取周 围环境信息，并对这些信息进行处理 和理解的过程。
移动机器人感知面
04
临的挑战与解决方
案
感知精度与实时性的挑战与解决方案
总结词
感知精度和实时性是移动机器人感知中的关键问题，直接影响到机器人的导航 、避障和任务执行。
详细描述
为了提高感知精度，可以采用高分辨率传感器和算法优化。同时，可以采用并 行处理和云计算技术来提高感知的实时性。
感知系统稳定性的挑战与解决方案
军事机器人感知应用
01 02 03 04
军事机器人需要具备高精度的感知能力，以便在战场环境中准确完成 各项任务。
军事机器人需要能够识别敌人和武器，以便更好地进行侦察、打击和 防御等任务。
军事机器人需要具备声呐感知能力，以便在水下环境中进行探测和攻 击等任务。
军事机器人需要具备红外感知能力，以便在夜间和恶劣天气条件下进 行侦察和攻击等任务。
磁场感知技术
地磁感应器
利用地球的磁场来检测方向和位置信息。
磁场特征分析
通过分析磁场的变化来识别物体或环境特征。
多模态感知融合技术
数据融合 以提高感知的准确性和可靠性。
多传感器协同工作
利用多个传感器同时工作，以实现更 全面的环境感知和信息获取。
移动机器人感知应
感知重要性
感知对于移动机器人的导航、避障、 目标识别等任务至关重要，是实现自 主移动的关键环节。
《移动机器人原理与设计》第八章多机器人系统
習題：
1、多機器人比單機器人有什麼優勢？ 2、多機器人系統比單機器人系統複雜在哪些 方面？ 3、查閱資料，總結機器人編隊問題的解決方 法。 4、查閱資料，總結幾種新的定位方 5、查閱資料，總結幾種新的導航方法。
第八章 多機器人系統
• 多機器人協作 • 多機器人定機器人協作的方法
生物學啟發方法 (Bio-inspired Method) 心理學方法 經濟學方法 其他方法 多機器人控制結構問題 多機器人任務分配問題 多移動機器人衝突消解問題 多機器人協作方法的系統可擴展性問題 多移動機器人協作方法的適應性問題
多機器人協作的關鍵問題
8.2 多機器人定位與建圖
多機器人 交替定位建圖方法
三邊法測量原理
基於柵格地圖的複雜環境建圖
兩個機器人協作建圖方法
基於PF-EKF的相對觀測定位方法
綜合利用粒子濾波器和擴展卡爾曼濾波器來實現相對 的定位
基於免疫機理的多機器人建圖方法
人工免疫演算法把抗原與抗體的親和力作為目標函數與 解的匹配程度，抗體間的親和力保證求解的多樣性，通過 計算抗體的期望生存率促進優良抗體的遺傳和變異，用記 憶細胞保存擇優後的可行解並抑制相似解。
基于变胞原理的移动机器人的设计与研究
基于变胞原理的移动机器人的设计与研究面对复杂的事故现场环境和艰巨的救援任务,为了使救援人员从危险的工作环境中解脱出来,机器人技术作为一种智能科技被深入研究和广泛应用,成为抢险救灾领域的研究热点。
但是,目前传统的机器人结构不足以保证通过事故现场的松软或陡坡路面。
因此将变胞机构引入到移动机器人的腿部结构中,基于变胞机构的变结构和变自由度的特性设计了一种变胞移动机器人,以适应多种事故现场环境,完成更多救援工作任务,满足人们对机器人工作的精准化、多元化的要求。
为求得合理的变胞机构,采用了邻接矩阵的描述方法,将变胞机构的空间结构变换与运动特性相结合,建立移动机构的空间运动学方程和动力学模型,根据旋量理论建立机构各个构态的运动旋量矩阵,最后通过仿真软件进行构态变换时的稳定性分析。
具体工作内容如下:(1)基于具体工作任务要求结合变胞理论设计了救援移动机器人的拓扑图,根据基本机构原理初步确定构件尺寸。
运用NX/UG软件进行三维建模,并分析了移动机器人的构态变换方式及其描述方法。
(2)基于D-H参数法构建移动机构的运动学模型,通过对运动学方程的建立、求解移动机构的相应位置,获得机构的正向运动学方程。
引入旋量理论进一步开展构态运动分析,通过运动螺旋矩阵和求得反螺旋系结果反映出了机构的可行性。
由MATLAB软件仿真得到三个构态下移动机器人的连杆关节的位置随时间变化曲线。
(3)建立单个移动腿部分支的静力学模型,分析腿部分支杆件在运动状态下的静力学特性,得到连杆间内应力的变化特性以及电机驱动力矩的变化规律。
基于Lagrange理论对移动机器人进行动力学建模。
根据机构等效阻力梯度模型对构态的随机性进行分析。
(4)应用ADAMS软件进行机器人的虚拟样机仿真分析,仿真结果表明预定的三个构态均可实现,证明了机构的可行性,同时获得了变胞移动机器人的杆件变换构态过程的位移、速度和加速度的变化曲线,结果表明了在变换构态瞬时会产生冲击振动,与基于等效梯度阻力的随机性分析结果一致,从而验证了仿真结果的正确性。
《移动机器人原理与设计》第四章驱动
2、三相反應式步進電機原理
步進驅動原理 細分驅動技術
• 步進電機的基本參數
• 步距角：對應一個步進脈衝信號，步進電機轉過的角度。稱為固定步 距角。θ=360 /( J*m) • 步距角精度：步進電機每轉過一個步距角的實際值與理論值的誤差。 • 相數：是指電機內部的線圈組數 • 拍數：完成一個磁場週期性變化所需脈衝數或導電狀態，或指電機轉 過一個齒距角所需脈衝數 • 保持轉矩：是指步進電機通電但沒有轉動時，定子鎖住轉子的力矩 • 失步：步進電機運轉時運轉的步數，不等於理論上的步數，稱為失步 • 失調角：轉子齒軸線偏移定子齒軸線的角度 • 在某種測試條件下，電機運 行中輸出力矩與頻率關係的曲 線稱為運行矩頻特性
• 舵機的應答幀
• 舵機當前的工作狀態會通過位元組“ERROR”表示
• 指令
• 基本協議中定義了7條指令
• 記憶體控制表
• 記憶體控制表
• 記憶體控制表
• 記憶體控制表
• 部分記憶體控制表說明 • 0X04 保存串列傳輸速率計算參數。計算公式： Speed(BPS) = 2000000/(Address4+1)。 • 0x05: 設置返回延遲時間，即當舵機收到一條需要應答的指令後， 延遲應答的時間。 • 0x06～0x09: 設置舵機可運行的角度範圍。 順時針角度限制≤目標角度值≤逆時針角度限制值。
• 直流電機特性
機械特性
調節 特性
• 直流電機驅動電路 • 電晶體驅動電路
• 橋式電路
• 集成驅動 • L298系列 是一種二相和四相電機的專用驅動器， 內含二個H橋的雙全橋式驅動器
• MC33886
• • • • • 工作電壓：5-40V 導通電阻：120毫歐姆 輸入信號：TTL/CMOS PWM頻率：<= 10KHz 短路保護、欠壓保護、 過溫保護 • 具有錯誤狀態報告功能 (引腳/FS）
AGV交互移动机器人设计与制造
AGV交互移动机器人设计与制造AGV 是“Automated Guided Vehicle”的缩写，中文翻译为“自动引导车”，是一种能够实现自主移动和运输物品的机器人。
AGV通常配备传感器和导航系统，可以通过编程方式执行特定的任务，例如在工厂生产线上自动运送物料或在仓库中自动搬运货物。
下面将介绍AGV交互移动机器人的设计与制造。
1. 基本结构设计：AGV交互移动机器人通常由底盘、操控系统、导航系统、传感器和电源系统等组成。
底盘是机器人的基础，可以通过轮子或履带实现移动。
操控系统是机器人的大脑，主要负责接收任务信息和控制机器人的移动。
导航系统可以使用激光导航、视觉导航或者传感器导航等技术，以确定机器人的位置和路径。
传感器可以使用激光传感器、摄像头、超声波传感器等，用于感知周围环境。
电源系统可以使用电池或者充电系统，以供机器人长时间的使用。
2. 机器人交互设计：AGV交互移动机器人不仅要能够自主移动，还需要能够与人类进行交互。
机器人可以配备触摸屏或者语音识别系统，让人们可以通过触摸或者语音与机器人进行交互。
人们可以通过触摸屏或者语音命令指示机器人前往某一位置或者执行某个任务。
3. 安全设计：机器人在与人类进行交互时，需要确保安全。
AGV交互移动机器人可以配备防撞传感器和急停开关，以便在遇到障碍物或者紧急情况时能够停止移动。
机器人还可以通过导航系统规划安全路径，避免与人员或者设备发生碰撞。
4. 兼容性设计：AGV交互移动机器人可以与现有的生产线或者仓库系统进行兼容。
机器人可以通过无线通信技术与其他设备进行连接，以实现任务的协同执行。
机器人可以与生产线上的机器人或者仓库系统进行通信，实现物料的自动运输和搬运。
在制造AGV交互移动机器人时，需要进行以下几个步骤：1. 确定需求：首先需要确定机器人的使用场景和具体需求。
确定机器人需要在生产线上还是在仓库中使用，需要运输的物品是什么等。
确定需求后，可以根据需求来选择机器人的结构和功能。
《移动机器人原理与设计》第三章运动学
令 為機器人前進方向和機器人輪軸中心與目標點連線之間的角度，當前 位置在全局參考坐標系下的極座標為：
• 控制率設置 設計控制信號v和w， 閉環控制系統可表示為：
該閉環系統有一個唯一的平衡點 器人到達目標點。
YR
XR
XI
在局部參考坐標系下，沿XR的運動等於- ，沿YR的運動是 ， 也就是說，機器人在局部參考坐標系下沿x軸的運動，相 當於在全局參考坐標系下沿y軸反方向的運動
• 運動學模型
假定差動機器人有2個動力輪，半徑均為r，給定點為兩輪之間的中點M， 輪距為d。給定r,d,θ和各輪的轉速 ， 點M在XR正方向上的平移速度為：
• 活動性程度
• 可操縱度 對於 一個安裝有零個或多個可操縱標準輪的機器人有： 為零時，說明機器人底盤沒有 安裝可操縱標準輪；等於2時， 說明機器人沒有安裝固定標 准輪。
• 機動性 指機器人可以操縱的總的自由度，由直接操縱的自由度（ 即活動性程度）和間接操縱的自由度（即可操縱度）兩個 部分構成。
• 移動機器人的運動控制 開環策略和閉環策略 點鎮定、路徑跟蹤、軌跡跟蹤
• 點鎮定舉例
• 在機器人局部參考坐標系下，給定實際位姿誤差向量為 x，y和θ是機器人的目標座標。如果存在一個控制矩陣K， ，
使得v（t）和w（t）的控制，
滿足
機器人在目標點是穩定的，即控制矩陣K可以使機器人到達該目標點。
• 運動學模型的建立
• 底盤的滑動約束
所用標準輪的滑動約束集合成一個單獨運算式：
也表示一個投影矩陣，它將機器人局部參考坐標系下的 運動投影到各個輪子的法平面內
• 例4
對兩輪差動驅動機器人，求滾動約束和滑動約束的聯合運算式。 解：聯立約束方程，得
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。
移动机器人原理
移动机器人原理
移动机器人原理是基于传感器和控制系统的相互配合来实现自主移动和执行任务的技术原理。
移动机器人通常配备了多种传感器，如激光传感器、视觉传感器、距离传感器等，用于感知环境信息和获取自身位置以及周围物体的状态。
通过这些传感器收集到的数据，移动机器人会将其传输到控制系统中进行分析和处理。
控制系统会根据传感器数据的变化以及预设的控制算法，制定出相应的行动策略并控制机器人的运动。
例如，当机器人检测到前方有障碍物时，控制系统会根据传感器数据生成避障的路线规划，使机器人绕过障碍物。
移动机器人的控制系统通常是基于嵌入式系统，可以执行复杂的决策和计算任务。
控制系统还可以与其他外部系统进行通信，例如与中央控制中心或其他机器人进行数据交换和协作。
这样的架构可以实现多机器人协同工作，提高工作效率。
基于传感器和控制系统的配合，移动机器人可以实现各种功能，如自主导航、物体识别与抓取、环境监测等。
这些功能使移动机器人成为工业生产、物流配送、医疗护理等领域的有力助手，提高了生产效率和工作质量。
同时，移动机器人也面临着诸如安全性、精确性等方面的挑战，需要不断完善技术和算法，以提升自身性能和适应性。
移动机器人基础实验报告
一、实验目的1. 理解移动机器人的基本组成和工作原理；2. 掌握移动机器人的运动学模型和轨迹规划方法；3. 熟悉移动机器人的控制算法和仿真实验；4. 提高实际操作能力和分析问题、解决问题的能力。
二、实验原理移动机器人是一种能够自主移动的智能设备，主要由传感器、控制器、执行器、通信模块等组成。
其工作原理是通过传感器感知环境信息，控制器根据预设算法进行决策，执行器根据控制指令执行动作，实现机器人的自主移动。
三、实验内容1. 移动机器人组成及工作原理实验（1）实验目的：了解移动机器人的组成及各部分功能。
（2）实验步骤：①观察移动机器人的结构，了解其组成及各部分功能；②分析移动机器人各组成部分之间的联系和作用；③总结移动机器人的工作原理。
2. 移动机器人运动学模型实验（1）实验目的：掌握移动机器人的运动学模型。
（2）实验步骤：①建立移动机器人的运动学模型；②推导移动机器人的运动学方程；③分析运动学方程中各个参数的意义。
3. 移动机器人轨迹规划实验（1）实验目的：掌握移动机器人的轨迹规划方法。
（2）实验步骤：①设定移动机器人的起点和终点；②根据起点和终点，规划移动机器人的路径；③分析路径的优缺点，优化路径。
4. 移动机器人控制算法实验（1）实验目的：熟悉移动机器人的控制算法。
（2）实验步骤：①选择合适的控制算法，如PID控制、滑模控制等；②编写控制算法程序，实现机器人的控制；③调试程序，使机器人按照预期轨迹运动。
5. 移动机器人仿真实验（1）实验目的：验证控制算法的有效性。
（2）实验步骤：①搭建移动机器人的仿真模型；②将控制算法程序应用于仿真模型；③分析仿真结果，验证控制算法的有效性。
四、实验结果与分析1. 移动机器人组成及工作原理实验实验结果：通过观察移动机器人的结构，了解了其组成及各部分功能，掌握了移动机器人的工作原理。
2. 移动机器人运动学模型实验实验结果：建立了移动机器人的运动学模型，推导了运动学方程，分析了运动学方程中各个参数的意义。
《移动机器人原理与设计》第一章机器人概述
5
機器人應具有的基本特點：
1）機器人的動作機構具有類似與人或其他生物的 某些器官的功能。 2）是一種自動機械裝置，可以在無人參與下（獨 立性），自動完成多種操作或動作功能，即具有通 用性。可以再編程，程式流程可變，即具有柔性(適 應性）。 3）具有不同程度的智能性，如記憶、感知、推理、 決策、學習。
美國國家標準局（NBS ）的定義：“機器人是一種 能夠進行編程並在自動控制 下執行某些操作和移動作業任務的機械裝置”。 國際標準化組織(ISO)的定義：“機器人是一種自動的、位置可控的、具有編程 能力的多功能機械手，這種機械手具有幾個軸，能夠借助於可編程序操作來處理 各種材料、零件、工具和專用裝置，以執行種種任務。”
11
（2）特種機器人 空間機器人 水下機器人 軍用機器人 教學機器人 服務機器人 醫用機器人 排險救災機器人
固定 式 移動 式
輪式 履帶式 足式 蛇行源自123、按智能水準劃分
分 類 名 稱
人工操作裝置 固定順序機器人 可變順序機器人
簡 要 解 釋
有幾個自由度，有操作員操縱，能實現若干預定的功能。 按預定的不變順序及條件，依次控制機器人的機械動作。 按預定的順序及條件，依次控制機器人的機械動作。但順 序和條件可作適當改變。 通過手動或其他方式，先引導機器人動作，記錄下工作程 式，機器人則自動重複進行作業。 不必使機器人動作，通過數值、語言等為機器人提供運動 程式，能進行可變程伺服控制。 利用感測器獲取的資訊控制機器人的動作。機器人對環境 有一定的適應性。 機器人具有感知和理解外部環境的能力，即使環境發生變 化，也能夠成功的完成任務。
7
1954年，美國人George C. Devol 提出了第一個工業機 器人方案並在1956年獲得美國專利。 1961年，Unimation公司（通用機械公司）成立，生產和銷 售了第一臺工業機器“Unimate” 。 1962年，A.M.F.（機械與鑄造）公司，研製出一台數控自 動通用機，取名“Versatran”，即多用途搬運之意，並以 “Industrial Robot”為商品廣告投入市場。 1974年出現了用電腦控制的機器人， 日本、西歐各國、前蘇聯也相斷引進或自行研製工業機 器人。60～70年代是機器技術獲得巨大發展的階段。
移动机器人路径规划算法设计与优化
移动机器人路径规划算法设计与优化移动机器人在现代工业生产和服务领域中的应用越来越广泛。
为了使机器人能够在复杂的环境中高效地完成任务，路径规划算法的设计和优化变得尤为重要。
本文将介绍移动机器人路径规划算法的设计原理和优化方法，并探讨其在实际应用中的挑战和发展趋势。
一、移动机器人路径规划算法的设计原理1. 探索算法探索算法是移动机器人路径规划中常用的一种方法。
其基本原理是根据机器人对环境的感知信息，采用搜索算法来不断地探索未知领域，直到发现目标位置或者到达指定的探索深度。
常见的探索算法包括深度优先搜索、广度优先搜索和A*算法等。
2. 基于规则的算法基于规则的算法主要是根据机器人对环境中障碍物、地形和任务需求等的认知，制定一系列路径规划规则，从而指导机器人的移动。
这种算法适用于环境相对简单且规则性较强的情况。
3. 基于图搜索的算法基于图搜索的算法将环境建模为一个图，机器人的移动过程可以看作是在该图上的一系列节点的遍历。
通过在图上进行搜索和优化，机器人可以找到最优的路径。
常见的图搜索算法有Dijkstra 算法、Bellman-Ford算法和A*算法等。
二、移动机器人路径规划算法的优化方法1. 启发式搜索优化启发式搜索算法通过引入启发函数，提供更准确的路径评估和优化策略的选择。
通过合理设计启发函数，可以在保证搜索效率的同时，更快速地找到最优路径。
A*算法是一种常用的启发式搜索算法，通过估计目标位置和起点之间的代价函数，从而实现路径规划的优化。
2. 动态路径规划优化在移动机器人的实际应用中，环境和任务需求会随时间发生变化，因此需要实时进行路径规划的优化。
动态路径规划优化算法可以根据实时的环境信息和机器人的状态，及时修正原有的路径规划方案，以适应变化的环境需求。
常见的动态路径规划优化方法有遗传算法和模拟退火算法等。
3. 分布式路径规划优化当多台移动机器人同时进行路径规划时，为了提高整体系统效率，需要考虑分布式路径规划优化。
《移动机器人原理与设计》第六章移动机器人感知
紅外感測器
HS0038 （紅外接收管）
HS0038只是一個紅外接收管，在實 際使用時須與紅外發射管配對使用， 另外，紅外接收管和紅外發射管有兩 種裝配方式，即對射式和反射式。
HS0038管腳封裝圖
紅外發射管發射電路
HS0038接收電路
ST188 特點： 採用高發射功率 紅外二極體和高 靈敏度光電晶體 管組成。檢測距 離可調整範圍大， 4--13 mm可用。 採用非接觸方式 。
i j i j cosi sin j
i j i j cos(i j )
r
cos(
i 1 i i
n
i
)
i 1
n
i
基於可視表像的特徵提取
空間局部特徵提取方法 全圖像特徵提取方方法，並舉例說明。 2.什麼是模擬攝像頭？什麼是數字攝像頭？兩者的區別是什麼？ 3.試給出CMOS攝像頭和CCD攝像頭的優缺點，在實際應用中 應如何選擇？ 4.什麼是特徵提取？在移動機器人學中，特徵提取有哪些方法？ 5.試簡述超聲波感測器進行距離測量的工作原理。 6.ST188紅外光電傳感器廣泛應用於巡線機器人的設計，在實際 應用中，如何提高系統對環境的適應性？
高斯分佈圖
誤差的傳播
Yj f j ( X1...X m ), j 1, 2,...m
誤差傳播示意圖
一維誤差非線性傳播問題
CY FX CX F
f1 其中： X 1 FX f f n X 1
T X
•Cx表示輸入不確定性的協方差矩陣， •CY表示輸出不確定性的協方差矩陣， •Fx表示系統的雅可比矩陣
di i cos(i ) r
《移动机器人原理与设计》第五章开发平台
MultiFLEX™2-AVR控制器介面資源
•
• • • • • •
6個R/C舵機介面， 8個普通舵機介面， 12個TTL電平的雙向I/O 口， 8個AD轉換器介面（0~5V） 2個RS-422匯流排介面，可掛接1-127個422設備， 1個無源蜂鳴器， 通過RS-232與上位機通訊，可選無線通訊模式， 使用USB介面的AVR-ISP 下載調試器介面，
編程方式：流程圖或C代碼
NorthSTAR的介面
習題
1、紅外測距感測器與超聲波測距感測器各有何特點？使用上有 何區別？ 2、光強感測器和灰度感測器原理相同嗎？畫出基本電路。 3、紅外接近感測器和紅外測距感測器有什麼區別？ 4、編寫程式，用兩個紅外感測器，檢測障礙物，控制兩個舵機 運轉。左側有障礙，左側舵機正轉，右側舵機反轉；右側有障礙， 右側舵機正轉，左側舵機反轉；無障礙，兩個舵機同時正轉；左右 紅外接近感測器 •霍爾接近感測器 測距感測器 •紅外測距感測器 •超聲測距感測器 聲音感測器】 •動圈式麥克風 •MEMS麥克風 •駐極體電容麥克風
感測器介面
碰撞感測器 傾覆感測器 溫度感測器 光強感測器 灰度感測器
執行器
下載調試器
調試器的連接
5.2 軟體環境
第五章 開發平臺
• 硬體系統 • 軟體環境
1
5.1 硬體系統
結構件
按照功能它可以分為7大類：LUI型結構件、連 接件、舵機結構件、機械手結構件、履帶全向輪結 構件、仿人結構件和其他結構件。
控制器
以ATmega128為核心的 MultiFLEX™2-AVR控制器 以PXA270為控制核心的 MultiFLEX™2-PXA270控制器
轮式移动机器人
轮式移动机器人简介轮式移动机器人是一种使用轮子作为主要运动方式的机器人。
它具有灵活的机动性和广泛的应用领域，常用于物流、服务机器人和教育等领域。
本文将介绍轮式移动机器人的基本原理、结构和应用。
基本原理轮式移动机器人采用轮子作为运动部件，通过驱动电机控制轮子的转动实现机器人的运动。
根据轮子的布置方式，轮式移动机器人通常分为三种类型：差速机器人、全向机器人和麦克纳姆机器人。
•差速机器人：差速机器人使用两对轮子，每对轮子都由一个独立的驱动电机控制。
当两侧的轮子以不同的速度转动时，机器人将会旋转或向一侧移动。
•全向机器人：全向机器人通过设计特殊的轮子布局实现多个方向的运动。
常见的布局方式有四个轮子呈菱形排列和三个轮子围成一个三角形的布局。
•麦克纳姆机器人：麦克纳姆机器人使用四个特殊的麦克纳姆轮，这种轮子具有斜向排列的滚筒，可以在多个方向上运动。
结构轮式移动机器人的结构包括底盘、轮子、驱动电机和控制系统等组成部分。
•底盘：底盘是机器人的承载结构，用于搭载其他组件，并承受机器人的运动载荷。
底盘通常由坚固耐用的材料制成，如铝合金或碳纤维。
•轮子：轮子是轮式移动机器人的关键组件，负责机器人的移动。
根据具体的应用需求，轮子的类型和尺寸可以有所不同。
•驱动电机：驱动电机是控制机器人轮子转动的关键部件。
常见的驱动电机包括直流无刷电机和步进电机，采用不同的控制方法可以实现多种运动方式。
•控制系统：控制系统是轮式移动机器人的大脑，负责接收外部指令并控制机器人的运动。
控制系统通常由嵌入式处理器和传感器组成，可以实现自主导航、避障和路径规划等功能。
应用轮式移动机器人具有广泛的应用领域，以下是一些常见的应用示例：1.物流机器人：轮式移动机器人可以用于仓库、工厂等场景中的物流任务，例如搬运货物、库存管理和自动拣选等。
2.服务机器人：轮式移动机器人可以在酒店、医院、商场等场所提供服务，例如接待客人、导航指引和送餐等。
3.家庭助理：轮式移动机器人可以在家庭环境中提供各种辅助服务，例如打扫卫生、智能家居控制和娱乐互动等。
机器人腿式移动系统设计
机器人腿式移动系统设计机器人在工业制造、军事、医疗等领域起到了极其重要的作用。
与之相应的，机器人腿式移动系统的设计也变得越来越重要。
本文将深入探讨机器人腿式移动系统的设计。
一、机器人腿式移动系统的优点机器人腿式移动系统由于具有独立思考、响应速度快等优点，被广泛应用在各个行业。
首先，它可以适应各种地形，可以在比轮式或履带式机器人更加复杂的环境中行动。
其次，其结构也比较简单，不需要大量的冗余零件。
此外，腿式移动机器人的移动稳定性也非常好，可以翻越障碍物、行进斜坡等。
二、机器人腿式移动系统的原理要了解机器人腿式移动系统，需要了解它的工作原理。
机器人腿式移动系统采用膜式结构作为基础，膜可以更加稳定地支撑机器人的重量。
同时，它也采用了先进的控制系统，可以使机器人自动调节步速、保持平衡、从障碍物中穿过等。
三、机器人腿式移动系统的设计机器人腿式移动系统的设计比较复杂，需要考虑到膜式结构的刚度、适应性等多个因素。
首先，需要确定机器人的类型，可以是人形机器人、动物形机器人等。
其次，需要考虑机器人的动力来源，可以是液压、电动、气动等不同的形式。
此外，机器人腿式移动系统还需要考虑如何保持平衡、越过障碍物、适应各种地形等问题。
机器人腿式移动系统的设计需要考虑到各种因素，从而实现机器人的理想移动。
四、机器人腿式移动系统的应用机器人腿式移动系统在军事、救援、工业制造、医疗等多个领域都有应用。
例如，它可以被用于矿山探测、消防救援、军事任务等。
此外，机器人腿式移动系统也可以被用于医疗领域，用来仿真人类行动，帮助医生进行手术等。
五、机器人腿式移动系统的未来发展机器人腿式移动系统的未来发展方向是更加智能化、自主化、可持续化。
例如，机器人腿式移动系统可以采用更加高效、节能的动力系统；同时，它也可以通过不断学习和优化来提升自主决策能力。
未来，机器人腿式移动系统的发展势头非常广阔，它将为人类的生产和生活带来更多便利。
总之，机器人腿式移动系统的设计是一个非常有挑战性的问题。
机器人搬运的设计原理
机器人搬运的设计原理
机器人搬运的设计原理是基于机器人的运动控制和自动化控制技术。
它需要根据搬运物品的形状、质量、重心以及运输距离、卸载位置等因素，进行机器人的设计和编程。
主要包括以下设计原理：
1. 运动控制：机器人的运动需要通过控制电机和执行器实现，其中包括直线移动、旋转、抬升和降低等动作。
2. 传感器技术：机器人需要采用激光雷达、视觉传感器等传感器技术，以实现对搬运物品的识别和定位。
3. 自动化控制：机器人需要进行自动化控制，包括组装、编程、运行和监控等方面的控制。
4. 安全措施：机器人在搬运过程中需要采取一系列安全措施，包括限制最大载荷、安全保护装置等。
5. 智能化：机器人还需要具备智能化的能力，包括获取和分析数据、学习和优化运动轨迹等。
综上所述，机器人搬运的设计原理是将运动控制、自动化控制、传感器技术、安全措施和智能化等技术相融合，从而实现对搬运物品的高效、精准、安全和智能
化搬运。
《移动机器人原理与设计》第七章导航
2
定位是機器人實現自主移動的條件 併發定位與環境建圖SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）
3
定位描述方法
（1）基於拓撲地圖的自定位方法
（2）基於幾何地圖的全局定位方法
① 幾何推理法 ② 蒙特卡洛定位法
（3）基於幾何地圖的局部定位方法
（4）同步定位與地圖構建（SLAM）
第七章 移動機器人導航
移動機器人定位的基本方法 定位用的感測器 移動機器人導航技術
傳統導航方法 智能導航方法
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7.1 移動機器人定位
定位的基本方法
（1）相對定位法：也稱航跡推測法。在初始位姿確定的情 況下，機器人利用檢測運動過程中相對於初始位姿的變化 情況，獲知當前位姿。 （2）絕對定位法：通過檢測或通信的方式獲得位置標誌資 訊，用位置匹配計算方法得 出機器人的位置座標。 （3）組合定位方法：相對 定位方法與絕對定位方法結 合運用的方法。
① 主動SLAM ② 動態環境下SLAM ③ 多智能體協作同步定位與地圖構建
4
定位用的感測器
檢測自身狀態，，檢測環境狀態 1．精密電位器 測量位置或角度的變化 2．里程計 一般用光電編碼器
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3．光纖陀螺儀 干涉式光纖陀螺儀、諧振式光纖陀 螺儀以及受激布裏淵散射光纖陀螺儀 。 薩格納克效應 光程差 ΔS=4πR2ω/C 4．傾角感測器 實際是一種加速度感測器 固體擺式、液體擺式、氣體擺 測量重力垂直軸與加速度 感測器靈敏軸之間的夾角， 就得到傾斜角
衛星定位
空間部分、地面控制部分、用戶設備部分
7.2移動機器人導航技術
傳統的導航方法
1）自由空間法
2）圖搜索法
3）柵格解耦法 4）人工勢場法
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移动机器人原理与设计
移动机器人的原理与设计
移动机器人是一种能够自动执行特定任务的机器人，它能够在无人监督的情况下移动、导航和完成指定的工作。
为了实现这一目标，移动机器人通常借助多种传感器和智能控制系统。
移动机器人的基本原理是通过传感器获取环境信息，经过处理与分析后，控制机器人的运动和动作。
常用的传感器包括摄像头、超声波传感器、红外线传感器、激光雷达等。
这些传感器能够帮助机器人感知周围的障碍物、地形、光线等信息，从而实现导航和避障。
在设计移动机器人时，需要考虑机器人的结构和动力系统。
机器人的结构应该能够适应不同的环境和任务要求，同时具备稳定性和灵活性。
例如，一些机器人会采用四足或六足的结构，以便在不同地形上移动。
动力系统则决定了机器人的运动模式和工作持续时间，可以使用电池、燃料电池或者其他能源。
智能控制系统是移动机器人的核心部分，它负责处理传感器信息、制定运动策略、计算路径规划和执行动作。
这个系统通常使用嵌入式计算设备，如微处理器、单片机或者嵌入式系统。
控制系统需要结合自主导航算法、运动规划算法和决策算法，以最优的方式完成任务。
在实际应用中，移动机器人可以用于各种任务，例如巡检、清洁、货物搬运、协助手术等。
它们可以在医院、工厂、仓库、
公共场所等不同的环境中发挥作用，提高生产效率、减少人力成本，并且可以应对一些危险或繁重的工作。
总体来说，移动机器人的原理与设计是基于传感器、结构和控制系统的综合应用，通过智能控制和导航实现自主移动和任务执行。
通过不断的技术创新和应用探索，移动机器人将在未来的各个领域中发挥更重要的作用。