面向大型机场草坪的割草机器人路径规划及轨迹跟踪控制研究
基于智能化技术的割草机自主导航与控制系统设计研究
基于智能化技术的割草机自主导航与控制系统设计研究智能化技术的快速发展已经在各行各业产生了广泛的应用。
其中，智能化割草机作为农业领域的重要应用之一，其自主导航与控制系统的设计研究显得尤为重要。
本文将围绕基于智能化技术的割草机自主导航与控制系统展开讨论，包括其设计原理、关键技术和应用前景等方面。
一、设计原理基于智能化技术的割草机自主导航与控制系统设计要求实现对割草机的自主导航和精确控制。
主要原理如下：1. 传感器：通过安装多种传感器，如摄像头、激光雷达、超声波传感器等，获取割草机周围的环境信息。
这些传感器可以实时感知地面的障碍物、地形起伏等，为割草机的导航和控制提供基础数据。
2. 地图构建：利用激光雷达等传感器获取的数据，结合图像处理和机器学习算法，对工作场景进行建模和地图构建。
通过建立地图，割草机可以准确识别和定位自身位置，实现路径规划和避障。
3. 自主导航：基于地图和实时环境信息，设计自主导航算法，实现割草机的路径规划和障碍物避免。
根据当前位置和目标位置，割草机可以自主选择行进路线，并通过实时感知进行环境感知和动态调整。
4. 控制系统：为了实现割草机的精确控制，需要设计相应的控制系统。
通过控制系统，可以实现对割草机前进、后退、转向、割草刀具的控制等功能，从而实现对草坪的高效割草。
二、关键技术在基于智能化技术的割草机自主导航与控制系统的设计中，有几个关键技术非常重要：1. 机器视觉：机器视觉是割草机感知和识别环境的重要手段。
通过机器视觉算法，可以识别地面的障碍物、识别路径等，从而为导航和控制提供基础数据。
2. 路径规划：路径规划是实现割草机自主导航的核心技术。
通过运用图搜索和最优化算法，选择最短路径、避免障碍物等，以实现高效割草。
3. 避障算法：割草机需要能够实时感知和避免障碍物，以确保安全和高效率。
避障算法需要结合传感器数据和导航算法来进行障碍物检测和避让决策。
4. 控制系统设计：割草机的控制系统需要具备高精度和实时性，能够实现对割草机各部分的灵活控制。
基于人工智能的割草机路径规划算法研究
基于人工智能的割草机路径规划算法研究目前，越来越多的人工智能技术应用于农业领域，其中包括割草机的路径规划。
割草机是一种自动化设备，能够代替人工完成割草工作，能够提高工作效率和质量。
然而，基于人工智能的割草机路径规划算法研究仍然存在一些挑战和问题，本文将对这些问题进行详细讨论，并提出一种基于人工智能的割草机路径规划算法。
首先，割草机路径规划算法的核心目标是找到一条最优路径，使得割草机能够高效地覆盖整个草坪区域。
在此过程中，需要考虑以下几个因素：草坪的形状和尺寸、障碍物的分布以及割草机的机动性能等。
针对以上问题，我们提出了一种基于人工智能的割草机路径规划算法。
该算法基于遗传算法和深度学习模型，结合草坪区域的几何特征和割草机的运动模型，能够自动地生成一条最优路径，使得割草机能够高效地完成割草任务。
首先，算法通过对草坪区域进行图像分析，提取草坪的几何特征，如形状、长度、宽度等。
同时，算法还会检测障碍物的位置和形状，以及割草机的起始位置。
接下来，算法会将草坪区域划分为若干个小区域，并将每个小区域视为一个遗传算法的染色体。
染色体中的基因表示割草机从一个小区域到另一个小区域的路径。
遗传算法通过不断地迭代，优化路径的选择，最终找到一条最优路径。
为了进一步提高路径的质量，我们引入了深度学习模型，该模型能够学习割草机的运动模式和行为规律。
深度学习模型通过对割草机历史路径的学习和分析，能够预测下一步的最优位置。
这样，割草机就可以根据模型的预测结果，进行智能化的路径规划。
需要注意的是，在算法的实现过程中，我们还考虑了割草机的机动性能和障碍物的避让。
例如，当割草机检测到障碍物时，算法会根据避让策略，调整路径，以避免与障碍物发生碰撞。
经过多次实验和测试，我们发现基于人工智能的割草机路径规划算法在不同场景下表现出了良好的性能和效果。
与传统的固定路径规划算法相比，我们的算法能够根据草坪区域的特征和割草机的运动模型，自动调整路径，更好地适应不同的场景，提高割草的效率。
草坪修剪机器人视觉导航技术的研究综述
草坪修剪机器人视觉导航技术的研究综述
马坚洪;陈学永
【期刊名称】《葡萄酒》
【年(卷),期】2024()5
【摘要】随着智能化技术的不断发展,草坪修剪机器人作为一种自动化工具在草坪管理中得到广泛应用。
视觉导航技术作为其实现自主导航的重要技术之一,其作用
巨大。
本文对草坪修剪机器人视觉导航技术的研究进行了综述。
首先,介绍了草坪
修剪机器人的发展现状,描述了视觉导航技术的基本原理与相关功能,包含图像处理、特征提取与路径规划等。
然后,分析了视觉导航技术在草坪修剪机器人上的优势,包
括高精准度、灵活性强和算法发展快三个方面。
接着,总结了当前视觉导航技术在
草坪修剪机器人上的应用研究。
最后分析了草坪修剪机器人视觉导航技术的目前存在的问题与未来发展趋势,为实现割草机视觉导航奠定理论基础。
【总页数】3页(P0110-0112)
【作者】马坚洪;陈学永
【作者单位】福建农林大学机电工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】C
【相关文献】
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面向大规模草坪的割草机路径规划与智能导航算法研究
面向大规模草坪的割草机路径规划与智能导航算法研究近年来，随着城市化进程的加快以及人们对生态环境的重视，公共绿地的数量和面积不断增加，大规模草坪的面积也越来越大。
然而，草坪的日常维护以及割草工作对人力和时间提出了巨大的要求，因此，研究面向大规模草坪的割草机路径规划与智能导航算法具有重要的实际意义。
在这个任务中，我将就面向大规模草坪的割草机路径规划与智能导航算法进行研究，并提出一种效率高、可行性强的解决方案。
首先，为了实现割草机的路径规划，我们需要确定草坪的几何形状信息，采集草坪相关参数，例如面积、形状和地形等，以便更好地规划割草路径。
这些信息可以通过无人机进行航拍或者通过地面测量设备进行采集。
通过对草坪信息的收集，我们可以建立一个合理的路径规划模型。
其次，在路径规划过程中，我们需要考虑割草机的工作效率和时间优化。
针对大规模草坪，传统的遍历搜索路径规划算法无疑会浪费大量时间和能源。
因此，我们可以引入启发式搜索算法，如遗传算法、蚁群算法等，来寻找最优的割草路径。
这些算法可以考虑到草坪的形状、大小和工作效率等因素，从而快速并高效地完成路径规划。
另外，智能导航算法也是面向大规模草坪割草机的一个重要研究方向。
智能导航可以通过使用机器学习和模式识别等技术，使割草机具备自主导航和避障能力。
例如，可以借助视觉传感器来感知草坪的状况，通过图像处理和分析技术，判断是否需要割草。
同时，导航算法可以利用惯性传感器、全球定位系统（GPS）、激光雷达等传感器进行定位和导航,以实时调整割草机的运动路径和姿态，确保路径的准确性和割草效果。
此外，基于物联网技术的割草机智能导航算法也值得探索。
通过将割草机的导航系统与云端服务器进行连接，我们可以实现实时通信与数据共享。
通过云端服务器的计算和分析，割草机可以获取草坪的实时状况和维护需求，从而智能决策导航路径和割草策略。
最后，为了验证路径规划与智能导航算法的有效性，我们可以构建一个模拟草坪环境，在真实场景下进行实地测试和优化。
草坪灌溉机器人定位与控制技术的研究的开题报告
草坪灌溉机器人定位与控制技术的研究的开题报告【开题报告】一、选题依据和研究内容1.1 选题依据如今，随着人们生活质量的提高，越来越多的家庭拥有了自己的草坪，但对于草坪的维护却需要费时费力，甚至会因为人工维护不到位而导致草坪质量下降。
为了解决这一问题，草坪灌溉机器人的研究应运而生。
目前市场上已有一些草坪灌溉机器人产品，但其稳定性、控制精度和定位精度等问题还需进一步提高。
因此，本研究将着重探讨草坪灌溉机器人的定位与控制技术，提高其性能和可靠性。
1.2 研究内容本研究将分析草坪灌溉机器人的定位原理及控制方式，并研究如何通过优化算法提高机器人的行进精度和灌溉效率。
具体研究内容包括：（1）草坪灌溉机器人的定位原理和技术路线研究；（2）草坪灌溉机器人的控制方式研究；（3）优化控制算法的研究；（4）草坪灌溉机器人实验验证和性能测试。
二、研究意义与预期目标2.1 研究意义随着人们对生活质量的追求越来越高，草坪在城市中的应用越来越广泛。
但草坪维护需要耗费大量的时间和精力，草坪灌溉机器人的研制可以解决这一问题，提高生活质量。
此外，草坪灌溉机器人的研究还可以促进机器人技术的研究和产业的发展，为人类社会的可持续发展提供了新的可能性。
2.2 预期目标本研究的预期目标如下：（1）掌握草坪灌溉机器人的定位原理和技术路线；（2）掌握草坪灌溉机器人的控制方式；（3）研究并优化草坪灌溉机器人的控制算法，提高其行进精度和灌溉效率；（4）进行实验验证和性能测试，评估机器人的性能和可靠性。
三、论文结构和研究方法3.1 论文结构本论文将分为以下几个部分：（1）前言：介绍本论文的研究背景、研究内容和预期目标。
（2）绪论：介绍草坪灌溉机器人的发展现状、研究意义和国内外研究现状。
（3）草坪灌溉机器人的定位与控制技术研究：包括草坪灌溉机器人的定位原理、控制方式、控制算法研究等内容。
（4）实验验证：介绍草坪灌溉机器人的实验验证和性能测试。
（5）结论和展望：总结本论文的研究内容和成果，并对未来研究方向进行展望。
利用机器视觉技术的割草机路径规划
利用机器视觉技术的割草机路径规划机器视觉技术在割草机路径规划中的应用割草机是一种用于修剪草坪的机械设备，传统的割草机通常沿着预先设定的规则运行，导致固定模式的割草路径和浪费时间和能源的障碍物避免方式。
而利用机器视觉技术，可以为割草机提供智能的路径规划，使其能够更高效地割草，并在遇到障碍物时能够自主避让，提高割草效率和质量。
一、机器视觉技术在割草机路径规划中的原理和方法1. 目标检测和识别：通过机器视觉技术识别和检测草地的形状和轮廓，确定需要被割草的区域，并生成目标地图。
可以使用图像处理和计算机视觉算法来实现目标检测和识别，如边缘检测、颜色分割、形状匹配等。
2. 障碍物检测和避让：利用机器视觉技术实时检测草地上的障碍物，如石头、树木等，并确定割草机的最佳避让路径。
可以使用深度学习算法、实时图像分析等方法来实现障碍物检测和避让。
3. 路径规划和优化：基于目标地图和障碍物检测结果，利用机器学习算法和优化算法，如A*算法、遗传算法等，为割草机生成最佳的路径规划。
考虑到草坪的形状和尺寸，最大程度地减少割草机行进的时间和路径长度。
4. 实时定位和导航：利用机器视觉技术实时地感知割草机的位置和方向，并结合路径规划结果，为割草机提供实时的导航指引。
可以使用视觉里程计、陀螺仪等传感器来实现割草机的定位和导航。
二、机器视觉技术在割草机路径规划中的优势和应用场景1. 提高割草效率：利用机器视觉技术，割草机可以智能地规划最佳路径，减少冗余的割草行程，提高割草效率。
同时，识别和检测草地的形状和轮廓，准确确定需要割草的区域，避免了对非草地区域的重复工作。
2. 实时避障避让：机器视觉技术可以实时检测和识别草地上的障碍物，并智能地规划割草机的避让路径，避免与障碍物发生碰撞，并避免损坏割草机和周围环境。
3. 多样化草坪适应能力：由于机器视觉技术可以动态感知草地的形状和障碍物的位置，割草机可以适应不同形状、复杂度和大小的草坪。
使用传统方法规划路径可能会受限于草坪形状的简单性和障碍物的位置，而机器视觉技术能够更加灵活地适应各种场景。
智能草坪修剪系统的路径规划的研究
图１ 智能草坪修剪系统机体结构图
注：1.机车前轮；2.锯齿刀片；3.无刷直流电机；4.光电编码器；5.谐波齿轮减速器6.机车后轮；7.储备电源箱
析，这种工作环境也有自身的特点：一是草坪边界形状一般不规则，大多数是没有人为标识的边界；二是灌木丛、水池、花丛等草坪景观是草坪上常见的障碍物。
在这些常见的草坪工作环境中，系统一般的工作过程为：首先在操纵人员的操作下，将系统放置在草坪某一边缘处，开启电源，系统上各种传感器在中央处理器的控制下，采集周围环境状况信息，控制驱动电机系统开始工作，传感器若采集到障碍物信息，则通过相关的算法使MCU进行处理，从而控制系统进行相应的避障行为[5]。
系统在这样一个复杂的工作环境下工作，必然会陷入大大小小的困境当中，此时一个智能的路径规划算法便显得相当重要。
系统行为分布如图2所示。
图２ 系统行为体系
外部传感器通过探测系统工作的外部环境信息，对紧急行为、割草路径、障碍物等信息进行采集交付MCU处理；内部传感器控制系统的定位、草坪边界的识别以及转向等行为；有效的工作行为为直行割草。
４ 路径规划设计
主要采用全区域覆盖路径规划。
全区域覆盖即草坪修剪系。
基于人工智能技术的割草机器人设计与控制策略研究
基于人工智能技术的割草机器人设计与控制策略研究一、引言割草机器人是一种使用人工智能技术的智能化农业设备，其设计与控制策略的研究在农业领域具有重要的意义。
本文将介绍基于人工智能技术的割草机器人的设计和控制策略，并探讨其应用前景和挑战。
二、割草机器人设计1. 机器人结构设计割草机器人的结构设计应考虑其稳定性、适应性和操作性。
一般而言，割草机器人应具备底盘、切割装置、传感器和控制系统等基本组件，并根据实际需求选择适当的材料和构造方式。
2. 电源系统设计割草机器人的电源系统应具备稳定的电源供应和高效的能量管理能力。
常见的电源系统设计包括锂电池组和太阳能电池板等，其选用应根据机器人的工作时间、工作环境和能耗等因素进行综合考虑。
3. 感知系统设计割草机器人需要通过激光雷达、摄像头和红外传感器等感知系统获取环境信息。
这些感知系统能够实时感知草坪的形状、障碍物的位置和草坪的生长情况，从而为机器人的路径规划和操作提供准确的数据支持。
三、割草机器人控制策略研究1. 路径规划与导航割草机器人的路径规划与导航是其控制策略中的重要部分。
采用人工智能技术，比如深度学习和强化学习，可以通过对环境的学习和建模，实现机器人的自主导航和路径规划。
2. 切割策略割草机器人的切割策略是其工作过程中的核心问题。
通过使用图像处理和机器学习技术，可以实现对草坪的分割和修剪，确保割草效果达到预期。
3. 动力与能耗控制割草机器人的动力与能耗控制是其运行过程中需要解决的问题。
通过合理调节电机的速度和功率，控制机器人的运行轨迹和切割速度，可以降低机器人的能耗并延长其工作时间。
四、应用前景和挑战基于人工智能技术的割草机器人在农业领域具有广阔的应用前景。
其能够提高割草效率、节约人力资源成本，并减少对环境的污染。
尤其是在大规模的农田和公共绿地中应用，具有显著的优势。
然而，割草机器人的设计与控制策略研究还面临一些挑战。
首先，机器人在复杂的自然环境中的导航和路径规划仍然存在一定的困难。
割草机器人路径规划及避障算法的研究
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国家自然科学基金范文 机器人路径跟踪控制
国家自然科学基金范文机器人路径跟踪控制国家自然科学基金范文：机器人路径跟踪控制一、引言国家自然科学基金范文的关键词之一，机器人路径跟踪控制，是当前人工智能与机器人领域的研究热点之一。
随着科技的不断进步，机器人在工业、医疗、军事等领域的应用越来越广泛。
而机器人路径跟踪控制作为机器人导航和行动的核心技术，其研究对于提升机器人的智能化水平至关重要。
本文将围绕机器人路径跟踪控制展开全面的讨论和分析，以期为相关研究提供新的思路和方向。
二、机器人路径跟踪控制的基本概念1. 机器人路径跟踪控制的定义机器人路径跟踪控制是指机器人在运动过程中根据预定的路径进行实时跟踪和调整，以实现自主导航和自动避障的技术。
在实际应用中，机器人需要根据环境信息和路径规划算法，通过传感器感知周围环境，并利用控制算法调整自身姿态和速度，以实现精准的路径跟踪和运动控制。
2. 机器人路径跟踪控制的关键技术机器人路径跟踪控制涉及多个关键技术，包括路径规划、环境感知、运动控制等。
路径规划是指根据目标位置和环境地图生成机器人的运动路径，可以采用基于图搜索的算法或人工智能算法。
环境感知是指机器人通过激光雷达、摄像头等传感器获取周围环境信息，包括障碍物、地形等，以便实时调整路径和避障。
运动控制是指根据路径规划和环境感知的结果，对机器人的速度、角度等参数进行实时调整，以实现精准的路径跟踪和运动控制。
三、机器人路径跟踪控制的研究现状目前，关于机器人路径跟踪控制的研究已经取得了许多重要进展。
在路径规划方面，基于遗传算法、深度强化学习等人工智能算法的路径规划方法逐渐成为研究热点，可以更好地适应复杂环境下的路径规划需求。
在环境感知方面，激光雷达、摄像头等传感器的性能不断提升，为机器人提供了更加准确和全面的环境信息。
在运动控制方面，模型预测控制、非线性控制等方法在机器人路径跟踪控制中得到了广泛应用，能够实现更加稳定和灵活的运动控制。
四、机器人路径跟踪控制的挑战和展望尽管机器人路径跟踪控制取得了许多重要进展，但仍然面临着一些挑战。
智能割草机器人的研究综述
智能割草机器人的研究综述第29卷第4期2007年7月机器人ROBOTV o1.29,No.4July,2007文章编号:1002-0446(2007)04-0407—10智能割草机器人的研究综述丛明,金立刚,房波(大连理工大学精密与特种加工教育部重点实验室,辽宁大连l16023)摘要:分析了国内外智能割草机器人的研究现状.讨论了智能割草机器人在机械结构,传感系统和路径规划算法等方面的现有研究方法.指出了智能割草机器人研究中存在的问题.最后,展望了智能割草机器人的发展方向.关键词:智能割草机器人;机械结构;感应系统;控制系统;路径规划算法中图分类号:TP24文献标识码:AIntelligentRobotMowers:AReviewCONGMing,JINLi—gang,FANGBo(KeyLaborator?/forPrecn8ndNon.tr口d'M.chingTechnnkgyMtEduc毗∽DalianUniversityofTechnology,Dalian116023,China)Abstract:Thispaperanalyzesthestateoftheartofintelligentrobotmowers,anddescribesthec urrentapproachesforin—telligentrobotmowersintermsofmechanism,sensingsystemandpathplanningalgorithm.E xistingproblemsinthefieldofintelligentrobotBowel'sarepointedout.Finally,futuredevelopmenttrendofintelligentrobo tmowersispresented.Keywords:intelligentrobotmower;mechanicalstructure;sensingsystem;controlsystem;p athplanningalgorithm1引言(Introduction)随着经济的发展,各国城市建设逐渐深化,城区的绿化程度也随之提高,大量的公园草坪,足球场草坪,高尔夫球场草坪等公共绿地均需要进行维护.在各种草坪维护作业中,以草皮修剪工作最为繁重,不仅枯燥,而且重复性强,通常需要消耗大量的人力和物力¨j.为了降低草坪维护作业的劳动强度,近年来一些西方国家提出用现代电子技术和智能控制技术来改造和提升草坪机械产业的战略,并于1997年的OPEI(OutdoorPowerEquipmentInstitute)年会上, 第一次提出了智能割草机器人(IntelligentRobot Mower,IRM)的概念,希望在不久的将来用智能割草机器人取代传统的割草机.智能割草机器人是集环境感知,路径动态规划和行为控制等多种功能于一体的综合机器人系统, 与传统的草坪修剪机械相比,智能割草机器人更具有优势:第一,智能割草机器人可自主工作.传统的割草机自动化程度比较低,需要人工操作,而智能割草机器人内部搭载了高速微处理芯片,能结合传感器信收稿日期:2006—08—31息自行识别外部的工作环境并进行作业,不需要或者仅需要少量的人工干预.第二,智能割草机器人具有较高的安全性.智能割草机器人采用了传感单元和控制系统,与人工操作传统割草机相比,智能割草机器人的灵敏性更强, 检测范围更宽,精确度也更高,并且不会带来因疲劳而造成的意外事故.此外,智能割草机器人还可以根据不同条件按一定的策略控制自身的各个元件,来最大程度地降低伤害的可能性,如:当车体倾翻时, 停止割草刀片的运行等.第三,智能割草机器人更利于环境保护.传统割草机的割草机构主要通过内燃机和蓄电池驱动.采用内燃机供能时,会产生高分贝的噪声和燃烧不充分的废气,这将严重影响操作者及周边人员的身体健康;采用蓄电池供能时,虽然能降低污染,但受电池电量及体积的限制,在割草过程中需要操作者往返多次进行充电,降低了实用性.而智能割草机器人由于采用了自动控制系统,能返回预定地点而不需要人工干预,所以智能割草机器人采用清洁的电能时,不会带来额外的劳动量.并且,由于智能割草机机器人2007年7月器人具有体积小,重量轻和所需功率小等特点,在阳光充足的地区,完全可以采用太阳能电池作为动力源,更能体现其低污染的优势.当然,割草机器人也存在一些需要改进和完善的不足之处.比如,为了适应不同类型草坪的割草任务,智能割草机器人的机械本体结构还需要进一步的优化;由于智能割草机器人在户外非结构化的空间中工作,其控制能力和安全性还有待于提高;需要研究基于无线网络和移动电话通讯网络的智能割草机器人远程通讯技术等.2研究现状(Stateoftheart)最早的割草机器人大约诞生在第二次世界大战结束之后(20世纪50～60年代左右),受时代的影响,大量的军工技术开始转向民用领域,极大程度地带动了家庭生活的自动化.图1为摘录于互联网的早期割草机器人产品,日期不详,虽然图中的机器人并不具有智能性,仅能依靠人工遥控进行作业,但却为以后智能割草机器人的发展提供了一定的基础.图1早期的割草机器人Fig.1Earlyagemowerrobot割草机器人智能化的研究建立在智能控制领域逐渐发展的基础上,微型处理器的研制成功又使得利用小体积,低功耗控制器进行运动控制成为可能, ,在最近的二十年里,不同种类的智能割草机器人相继问世,它们大多性能相近,能自动割草,同时具有定时启动,自动充电等辅助功能.割草机器人的智能性主要体现在其自主工作的能力上:低智能的割草机器人只依据设定的轨迹进行工作,不具备动态分析外部环境的能力,当在路径上遇到障碍物时停止, 等待障碍物离开后再继续运行或请求人工协助绕开障碍物;中等智能的割草机器人则依照某种策略绕过障碍物,但不能保证完全覆盖除障碍物以外的其他所有区域,剩余未割草坪由人工修整;高智能的割草机器人能直接建立工作区间的地图,具备路径自主规划和决策的能力,无需任何外部因素干预即可实现割草区域的完全遍历.由于割草机器人属于民用领域,总会受到制造成本的约束,往往并不能采用昂贵的定位和视觉处理设备来保证其高智能性,因此目前所见到的割草机器人大多处于中等智能水平到高等智能水平的过渡阶段.2.1国外研究现状国外对智能割草机器人的研究已有十多年的积累,并取得了一定成果,从事研究的单位既包括公司企业和大专院校,也有机器人爱好者团体和个人.在欧洲和北美等草坪拥有量高的西方发达国家,已将智能割草机器人作为产品在市场上销售,但基本上都属于中等智能水平;在美国,草坪业已经成为其十大支柱产业之一,为了促进智能割草机器人的研发, 从2004年起每年都要举行一次自动割草机器人比赛(AnnualAutonomousLawnmowerCompetition)[5.6J,目的在于实现智能割草机器人的全自主运行.图2FriendlyMachines公司的Robomow(RLIO00) Fig.2Robomow(RL1000)ofFriendlyMachinesCorp图3早期的RobomowFig.3EarlierageRobomowFriendlyMachines公司设计的FriendlyRobo—mow[(如图2,图3所示,图2为最新型号,图3为早第29卷第4期丛明等:智能割草机器人的研究综述期型号)是目前市场化最成功的智能割草机器人产品之一.该机器人(RLIO00)重约22kg,体积为89cm ×65cm×31.5cm,驱动电源为两枚24V,17Ah的免维护铅酸电瓶.Robomow采用三轮小车为本体,后轮用两个不同的直流电机驱动,前轮为起导向作用的万向轮,前端搭载了3个150W的高速电机控制割刀,能形成宽53cm左右的切割区域,Robomow割刀的最大特点是可将割下来的草茎粉碎成3mm以下的碎草沫,形成天然的肥料再释放回草坪中去,其具体结构参见图4.图4Robomow的底部结构Fig.4BottomofRobomowRobomow具备自主充电能力,每次充电大约可工作2.5～3h,能覆盖500m.左右的草坪,同时还具备防偷盗的辅助功能,部分型号还可以进行遥控操作.在Robodlow割草前,使用者需要用电缆将草坪边界,静止障碍物以及机器人不能进人的区域围起来(图5中的①),形成待工作区域,Robomow通过感应电缆中的电信号进行导航.当Robomow(图5中的②)探测到电缆后会反向运行,然后转过相应角度后正向运行,再次检测到电缆后重复以上过程,反复迂回运行于事先设定好的范围内.非电缆确定的障碍物(图5中的③)通过超声波传感器检测并简单绕行,但不能保证工作区域的全部遍历.Robomow的主要传感器为一个位于前端的超声波传感器以及一组排列在车体外缘的接触开关.其他的智能割草机器人产品也都与Robomow的工作原理类似,虽各有特色,但都是利用埋信号电缆的方式划定工作区域.图6为意大利Zucchetti公司生产的AmbrogioRobo—Lawnmower,体积为57×42 ×26ClTI.,采用了四轮结构,后两轮为驱动轮,前端为两个导向轮,支持锂电池,铅酸电瓶和自动充电,每次充电工作时间大约为2h,虽然它较Robomow要小一些,但却能支持3000m左右的草坪,割刀高度的调节范围为20～70mm.AmbrogioRobo—Lawnmower 最大的特点是带有雨水传感器和留有互连网接口.雨水传感器可以让机器人感知外界的天气变化,当下雨时自动返回到安全地点,以防止内部电路因潮湿而受损.互联网接口可为机器人提供远程服务,如进行远程故障诊断以及机器人内部软件远程升级等.此外,Zucchetti公司的产品还有Oscar割草机器人,如图7所示,它的性能指标和AmbrogioRobo—Lawnmower基本类似,区别在于Oscar型割草机器人体积更小,更适合于小型家庭草坪的修剪任务.图5Robomow的工作原理Fig.5HowdoesRobomowworks图6Zucchetti公司的AmbrogioRobo—Lawnmower Fig.6ZucchettiAmbrogioRobo—Lawnmower图7Zucchetti公司的Oscar(在充电仓内)Fig.7ZucchettiOscar(insidethecharger)4l0机器人2007年7月瑞典Electrolux也是比较早涉足割草机器人相关产品开发与研制的公司之一,图8为该公司生产的HusqvarnaAutoMower割草机器人.图8Electrolux公司的HusqvarnaAutoMowerFig.8ElectroluxHusqvarnaAutoMowerAutoMower割草机器人重约8.6kg,体积为71×60X26cm,支持自动充电,单次充电割草面积约为1800m,依靠一枚l8V,22Ah的智能锂电池供电.与wnmower类似,AutoMower采用了四轮结构的驱动,后两轮差动驱动,前两轮为万向导向轮.在AutoMower割草机器人上,Electrolux还采用了更多的适合于草坪切割作业的设计:带有齿状突起的大尺寸驱动轮可驱动AutoMower更可靠地在粗糙的草坪上行驶;AutoMower机器人外壳采用整体悬挂的安装方式,可以迅速捕捉到任何对外壳的碰撞信号;割草高度可直接通过机器人顶部调节等. 在Electrolux公司的Husqvarna品牌下,还有其他型号的智能割草机器人,功能上跟AutoMower基本类似,主要差别是在外形,最大爬坡角度,电池类型和驱动轮直径等方面.图9为Husqvarna另一型号的AutoMower,图l0为配备有太阳能电池板的HusqvarnaAutoMowerJ0].图9另～种型号的HusqvamaAutoMower¨g.9AnotherversionofHusqvamaAutoMower比利时Belrobotics公司生产的Bigmow是一种适用于修剪中型及大型草坪的割草.器人,见图11. Bigmow重约48kg,体积为120×120×50cm,通过一个24V,l5Ah的镍铬充电电池供能.Belrobotics公司还采用了24V的无刷直流电机和直径达450mm的驱动轮,以及5个24V,3200r/min的切割电机,使其更合适在大面积的草坪上作业.图l0带有太阳能电池板的HusqvamaAutoMower Fig.10HusqvarnaAutoMowerwithsolarcells图11Belrobotics公司的BigmowFig.11BelroboticsBigmow图l2俄亥俄大学的智能割草机器人Fig.12OhioUniversity'Sintelligentrobotmower除上述公司外,还有很多院校以及科研机构都积极展开了智能割草机器人的研究.图l2为美国俄亥俄大学研制的智能割草机器人样机.该机器人的整体框架为铝合金,利用两个直流电机驱动,速度约为16km/h,它共使用了3个微处理器,1个陀螺仪,支持远程控制和自动运行.机器人的导航系统的核心为差分全球定位系统(DifferentialGlobalPositio—ningSystem,DGPS),能精确地跟踪机器人在工作区第29卷第4期丛明等:智能割草机器人的研究综述411 间的位置¨.与传统的全球定位系统(GlobalPositio—ningSystem,GPS)相比,差分全球定位系统能将全球定位系统的信号通过已经精确测定位置的基准台再次修正,有效地削弱了各种误差,具有更高的精度,十分适合户外移动机器人的定位¨.凭借该机器人的出色表现,俄亥俄大学在2004年及2005年连续两次获得导航研究所年度自动割草机器人竞赛(Insti—tuteofNavigation'SAnnualAutonomousLawnMower Competition,ALMC)的冠军.其他参与比赛的还有伊利诺斯理工学院(I1T)和俄亥俄州迈阿密大学(MUO)等学校,其中liT的代表队获得了2005年自动割草机器人竞赛的亚军,而MUO的代表队则是2004年首届该竞赛的亚军.图13和图14分别为各个代表队的参赛样机.IIT的割草机器人采用了分体式设计,由中央移动单元和电动割草机两部分构成. 中央移动单元包括了运动及运动控制系统,传感系统,导航系统和电源,电动割草机紧固在中央移动单元上,接受控制命令及电源.MUO的割草机器人则采用了双能源的设计,割草机构通过汽油引擎驱动,而移动部分依靠电瓶驱动,电瓶可通过汽油引擎进行充电..图13liT的割草机器人Fig.13liT'srobotmower图14MUO的割草机器人Fig.14MUO'srobotmowerLawnNibbler(如图15)割草机器人是由佛罗里达大学机器智能实验室开发的,目前已经进入到了第3代的研究,主要的研究领域是实现具有自主学习能力的智能割草机器人,比如通过学习自动识别花,宠物等障碍和学习全区域覆盖策略等方面.图15佛罗里达大学的LawnNibblerFig.15FloridaUniversity'sLawnNibbler图16NREC的自动割草机Fig.16NREC'sautonomousmower针对大型高尔夫球场地草坪的修建,卡耐基?梅隆大学机器人研究所的国家机器人工程中心设计了一种大型的智能割草机器人,如图16所示,该机器人是由大型载人割草机改装而成的,添加了影像识别系统,中央控制计算机和全球卫星定位系统等自动化设备,实现了真正意义上的高效自动割草作业.2.2国内研究现状国内对于割草机器人的研究起步时间较晚,参与该领域的研究单位也比较少,但仍取得了一定的成果.南京理工大学机械学院设计了MORO型移动割孳机器人..''..见图17),并成功开发出了MORO—I,MORO—II等若干型割草机器人样机.南泉堙工大学412机器人2007年7月对割草机器人的总体设计(见图18),路径规划,避障,定位系统,控制系统等从理论上进行了较全面的讨论并提出了一种廉价实用的总体方案,还根据机器人动力学方程推导出驱动力矩的计算公式,为电机选择,控制系统硬件电路主要元器件参数选择提供了计算依据,为进一步深入研究割草机器人打下了基础.MORO型移动割草机器人的主要导航设备为驱动轮编码器和磁航向传感器,能自动生成无信标边界并在内进行全区域覆盖行走.该机器人的体积约为80X51x40cm,重约50kg,刀片的转速高达5000r/rain,适用于大面积草坪的修剪工作.此外,南京理工大学还将机器人领域的前沿技术引用到割草机器人上来,如基于Internet的机器人控制技术和太阳能草坪割草机关键技术18,19]等.图17南京理工大学的MORO移动割草机器人Fig.17MOROmowerrobotofNanjingUniversityofTechnology 图18MORO的机构简图Fig.18MORO'sframe图19江苏大学的割草机器人结构简图Fig.19MowerrobotofJiangsuUniversity与其他轮式割草机器人不同,江苏大学研制了一种履带式割草机器人,具有GPS定位导航的功能,能高效高速地进行作业,适用于大面积的草场区域.该机器人由两部分组成,一部分为广茂达公司生产的AS.RF履带式机器人,另一部分为自行设计的割草机台.此外,江苏大学还针对不同的草坪给出了合理的切割高度,这为割草机器人的研究提供了重要的依据.3研究方法(Researchapproaches)虽然割草机器人的研究平台有很多,国内外的科研机构在此领域也做出了大量的工作,并有部分的产品投放市场,但其中很多并没有达到完全自主运行的条件,割草的效果也不是十分理想,因此割草机器人的研究仍处于起步阶段0.但可以肯定的是,在众多科学家的共同努力下,近几十年来的积累已为割草机器人的研究形成了一整套的研究方法,具体体现在机械结构,传感系统和路径规划算法等几个方面的理论,对这些理论进行深入细致的研究能进一步促进割草机器人.f}勺发展J.3.1割草机器人的机械结构割草机器人的本体包括割草机器人车架体,车轮,减速器,驱动电机,蓄电池,传感系统,控制系统和割草机构等主要部分.对割草机器人进行合理的机械结构设计能为割草机器人在运行时提供可靠的稳定性,安全性和灵活性.整个割草机器人的机械结构又可分为两个方面:割草机器人的驱动机械结构和割草机器人的割草机构.3.1.1驱动机械结构设计割草机器人属于户外移动型机器人,针对该类型的机器人有各种驱动方案可供参考.根据户外移动型机器人的工作特点,文[23],[24]和[25]对户外自主移动机器人平台的驱动方案进行了详细的讨论.在文[23]和[24]中指出,户外移动机器人的运动方式有轮式,履带式和足式等多种.轮式和履带式驱动方式适用于较平整路面,而足式驱动方式适用于特殊的,条件相对恶劣的环境,也有的移动机器人为了适应各种路面将这几种驱动方式混合使用.割草机器人一般工作在条件较好的草坪上,结合其他工作要求,割草机器人大多选用轮式驱动方式.在文[25]中,又指出轮式驱动方式根据轮子数目又分三轮,四轮和六轮等几种.三轮方式结构比较简单,能够满足一般需要,应用也比较广泛,如图20中的(a),(b).四轮方式的稳定性好,承载能力比较大,但第29卷第4期丛明等:智能割草机器人的研究综述4l3 结构相对复杂,如图20中的(c),(d).六轮方式与四轮方式类似,具有更高的承载能力,稳定性和柔性,多用于未知环境的探测,如月球车和火星车等.根据转向方式的不同,轮式驱动方式又可分为铰轴转向式和差动转向式两种.铰轴转向式如图20中的(a),(c)所示,转向轮装在转向铰轴上,转向电机通过减速器和机械连杆机构控制铰轴从而控制转向轮的转向.差动转向式如图20中的(b),(d)所示,在车体两侧的驱动轮上装有不同的控制电机,通过两轮的速度比来实现车体的转向,在该情况下,非驱动轮应为自由的万向轮.在割草机器人中,这些机械结构均有采用,其中最典型的是三轮差动的驱动方式.该方式的优点是结构简单,运动灵活和能实现零半径转弯等,缺点在于实现两电机同步转动对电机的同轴度和控制系统的精度要求比较高.(b)(c)(d)图20移动机器人驱动方式的选择Fig.20Drivingmodeselectionofmobilerobot为了实现割草机器人预定的工作要求,还需要对割草机器人运动学的模型进行分析和讨论,以指导机械设计的过程,割草机器人的运动学模型也为割草机器人的仿真和路径规划提供了数学基础.本文将给出三轮差动这一典型割草机器人驱动模式的运动学模型.如图21所示,万向轮只对机器人起支撑作用,其对车体系统数学模型的影响可以忽略.以下为涉及的参数:图21车体系统运动学模型Fig.21Kinematicmodelofthevehiclesystemy[X,Y]:驱动轮轴心:智能机器人的角速度L:左驱动轮的速度:右驱动轮的速度:两个驱动轮间的距离车体的运动学模型:㈩』=(R+L)/2(2)【=(R一L)/L(1)式和(2)式相加得:r=cos=[(R+L)costh]/2{Y=vsinth=[(R+UL)sinth]/2(3)【击,:假设时间域为[0,t],各个变量的初始值分别为:,y,th,.,Yo,.,则(3)式的定积分公式为::.+旦dy:+d￡(4)=.+d￡将时间域[0,t]划分成足够小的子区间[0,t],414机器人2007年7月[t,t],…,[t一,t一],[t,t],每个区间作为一个控制周期.在每个时间区间[t一1,t],k=1,2,…, n,t.=0里,智能割草机器人运动学模型的定积分公式为::一+;f"(+)df一'k一1y㈩咖_l+.3.1.2割草机构设计割草机构是智能割草机器人的终端执行机构,用来进行草坪修剪作业,割草机构的设计直接关系到割草机器人性能.文[26]和[27]详细讨论了割草刀片在高速旋转时所产生气流的流场,分析了刀片运行时的模态,不平衡离心力和动态响应等参数.分析的结果为进行割草机器人的刀片及割草机构设计提供了重要的依据.文[21]和[28]提出了常见草坪的合理修剪高度,设计了具有高度调节功能的割草机台,同时该割草机台还设置了出草通道,以免发生草屑堵塞.设计割草机构时应当综合考虑实际需求.为了降低传统割草机的噪音和废气污染,割草机构的驱动能源多为电能,这就要求割草刀片在工作时尽量不要发生卡死,锁紧等现象,以避免烧毁电机及驱动电路.由于割草刀片处于高速运转状态,还应考虑刀片及电机的散热问题.此外,家庭用割草机器人要特别注意刀片的安全性,应严格依照文[29]设计,充分考虑潜在的危险,以使其对人体及其他动物的伤害降至最低.3.2传感系统割草机器人属于典型的户外移动机器人,工作时将处于非结构化空间内.割草机器人要检测固定的和移动的障碍物,获取自身的运行参数(如坐标,方向,速度和加速度等信息),用于判断潜在的危险,并决定相应的对策.因此,割草机器人必须具备一个完备的传感系统.由于户外移动机器人技术已有多年的经验积累,所以很多成熟技术可供割草机器人采用.另外,一些正在发展的新技术也逐渐引入到割草机器人领域中来.通常,割草机器人装备的传感器有超声波传感器,红外线传感器,视觉传感器,金属探测器,光电码盘和人体热释传感器等.超声波传感器的探测范围为10cm～3m,红外线传感器的测试范围为5mm～80cm,由于都属于反射式距离传感器,将两者结合可以测量机器人与障碍物之间的距离.值得指出的是, 在户外环境工作时,超声波的速率往往会受到温度的影响,因此暴露于户外的超声波传感器需要利用温度传感器对输出的结果进行补偿,在文[32]中指出了一种高精度超声波传感器的数据补偿方法.视觉传感器也可作为测距元件,但与其它测距传感器相比,视觉传感器还能识别各种复杂的移动物体(包括人和车辆等),建立工作空间模型,更能让遥控操作变得更直观,但是视觉传感器要与图形处理算法结合才更有效.文[33]就介绍了一种割草机器人的视觉算法,用于生成工作区域地图和检验割草效果. 在利用埋入地下的金属导线作为工作区域界限标识的情况下,采用金属探测器进行边界检测.光电码盘可检测割草机器人的运行速度,加速度及角加速度等参数,利用这些信息可实现机器人运动的闭环控制.人体热释传感器是通过接收人体释放的热量对行动的个人进行识别的元件,通过特殊的调节还可用于动物的识别.随着科技的发展,一些先进的导航技术也正逐渐延伸到民用机器人领域.例如,文[34]中的割草机器人的传感系统采用了GPS技术,通过检测卫星的信号来确定割草机器人在工作区间中的具体位置. 文[35]中更是利用添加基站的DGPS技术提高了割草机器人在工作区间内的定位精度.值得注意的是,这些采用外界定位系统辅助的割草机器人都需要搭载网络通讯设备,已经超出了传统的单机机器人的概念.另外,一些高端的玩具和模型上使用的感测元件也可以应用在割草机器人上,如电子罗盘,惯性计和多通道遥控平台等,这些元件由于产量相对较大,成本也相应低一些,替换起来也很方便.总之,在设计割草机器人传感系统时应当充分考虑预算,实际需求和工作状况等条件,使整个系统达到最优配置. 3.3全区域覆盖路径规划为了实现割草机器人的预定功能,需要对割草机器人的路径进行全区域覆盖规划.所谓全区域覆盖路径规划(CompleteCoveragePathPlanning,CCPP)是指对机器人的路径进行规划,使其完全覆盖工作环境中所有无障碍的区域l3.根据不同的策略,全区域覆盖路径规划又可分为随机路径规划和非随机路径规划两种.其中,基于环境地图的全区域覆盖路径规划是割草机器人路径规划中的研究重点和难点.第29卷第4期丛明等:智能割草机器人的研究综述4l5 采用随机移动路径规划的机器人不需要对环境有预先的了解,公平对待整个区域,主观上不愿意遗漏对任何局部区域的覆盖.文[36]采用的方式是让机器人直线行进,当机器人遇到障碍物时向后随机转一个角度,然后继续直线进行.由于该规划方式不需要特殊的算法,实现非常简单,更不需要机器人附加特殊的导航设备,所以在市场化的割草机器人产。
基于自主导航技术的割草机路径规划优化研究
基于自主导航技术的割草机路径规划优化研究自主导航技术在割草机路径规划中的优化研究一、引言割草机作为一种常见的园艺工具，被广泛应用于草坪的维护。
而路径规划是割草机自主导航的关键技术之一。
优化割草机的路径规划可以提高其工作效率，减少能耗，为草坪的维护提供更好的效果。
本文将围绕基于自主导航技术的割草机路径规划优化展开研究。
二、自主导航技术的基本原理1.传感器技术：割草机通过搭载各种传感器实现对环境信息的感知，如激光雷达、超声波传感器等，以便识别障碍物和确定草坪的边界。
2.定位技术：割草机需要准确的定位信息来规划路径，常用的定位技术包括GPS、惯性测量单元(IMU)和视觉定位等。
3.路径规划算法：割草机需要根据周围环境的感知和自身的位置信息，通过路径规划算法确定最优的割草路径。
三、割草机路径规划优化的关键问题1.避障与草坪边界识别：割草机需要避免碰撞障碍物，同时要避免越界。
通过传感器技术可以实现对障碍物和草坪边界的感知，进而通过优化算法规划避免碰撞和越界的路径。
2.行进速度与割草效率的平衡：路径规划需要考虑行进速度与割草效率之间的平衡。
过快的行进速度可能会导致割草效果不佳，而过慢的行进则会降低割草机的工作效率。
通过优化路径规划算法，可以在保证割草质量的前提下提高行进速度。
3.能耗优化：割草机的能源来源一般为电池，因此能耗优化也是路径规划中的关键问题。
通过合理规划路径，减少路径长度和不必要的行进，可以降低能耗，延长割草机的工作时间。
四、基于自主导航技术的割草机路径规划优化方法1.基于传感器信息的路径规划：利用传感器技术获取环境信息，通过深度学习等方法对障碍物和边界进行识别和分类，基于这些信息优化割草机的路径规划。
2.行进速度与割草效率的协调：通过建立数学模型，确定行进速度与割草效率之间的关系，并利用优化算法寻找最优的速度和路径组合，以提高割草效率。
3.能耗优化路径规划：采用动态规划、遗传算法等方法，结合割草机的能耗模型，通过规划路径减少不必要的行进和能源消耗，从而降低能耗并延长割草机的工作时间。
基于5G网络下的全智能草坪修剪机器人设计
基于5G网络下的全智能草坪修剪机器人设计随着5G网络的全面铺开，人工智能技术的不断进步，全智能草坪修剪机器人已经成为人们生活中的一个新兴产品。
随着城市化进程的加速，人们繁忙的生活节奏和对生活品质的追求，越来越多的家庭和企业都开始使用全智能草坪修剪机器人。
本文将基于5G网络下的全智能草坪修剪机器人进行设计探讨。
一、全智能草坪修剪机器人的设计原理1.搜集草坪信息：全智能草坪修剪机器人首先需要通过传感器系统收集草坪的形状、大小、高低起伏等信息。
在5G网络下，传感器系统可以实时上传数据到云端，进行数据分析和处理。
2.路径规划：基于收集到的草坪信息，机器人需要根据预设的修剪路径规划最优的修剪路线。
在5G网络下，可以通过云端进行实时路径规划，根据实时的草坪状态调整修剪路线。
3.智能修剪：机器人需要根据预设的修剪方案对草坪进行智能修剪，包括剪草高度、修剪方式等。
在5G网络下，可以通过实时的传感器反馈和云端数据分析进行智能修剪，提高修剪效率和质量。
4.远程监控和控制：在5G网络下，可以通过手机APP或者电脑进行远程监控和控制全智能草坪修剪机器人，包括查看修剪状态、调整修剪路径等功能。
1.传感器系统：包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等，用于收集草坪信息和实时监测修剪状态。
2.路径规划算法：基于收集到的草坪信息和修剪要求，进行最优路径规划。
3.智能控制系统：包括修剪机构、驱动系统等，用于实现智能修剪功能。
4.5G网络技术：实现传感器数据的实时上传和远程监控控制功能。
1.高效：借助5G网络实现传感器数据的实时上传和路径规划的实时调整，提高修剪效率。
2.精准：通过传感器系统和云端数据分析实现智能修剪，保证修剪质量。
3.便捷：通过远程监控和控制功能，可以随时随地查看修剪状态和调整修剪路径，无需人工干预。
4.环保：电动驱动系统和智能修剪方式，减少能源消耗和草坪草垃圾的产生。
1.家庭草坪：对于一些家庭拥有的小型草坪，可以使用全智能草坪修剪机器人代替传统的手动修剪，节省时间和人力成本。
基于智能控制的割草机自主导航与路径规划技术研究
基于智能控制的割草机自主导航与路径规划技术研究智能控制是当今科技领域的重要发展方向之一。
在农业领域，智能控制的应用不仅能提高工作效率，还能降低劳动力成本。
割草机是农业生产中常用的机械设备之一，通过研究基于智能控制的割草机自主导航与路径规划技术，可以实现割草机的自主化运行，从而提高农田管理效率。
本文将着重探讨割草机自主导航与路径规划技术的相关研究。
首先，割草机的自主导航是指割草机能够自主感知到周围环境，并能根据环境信息进行路径规划和避障。
实现割草机的自主导航需要依靠多种传感器，如激光雷达、摄像头和超声波传感器等，来感知周围的地形和障碍物。
通过这些传感器获取的信息，可以建立地图并确定割草机的当前位置，从而为路径规划提供依据。
其次，路径规划是割草机自主导航的核心任务之一。
路径规划的目标是找到一条最优路径，使得割草机能够高效地覆盖农田的每一个区域。
传统的路径规划方法包括最短路径算法和深度优先搜索算法等，但这些方法在实际应用中存在一定的局限性。
因此，研究基于智能控制的割草机路径规划技术具有重要意义。
基于智能控制的割草机路径规划技术主要包括以下几个方面的研究内容：1. 地图构建与更新：割草机需要构建一个精确的农田地图，并时刻更新地图信息。
地图构建可以通过激光雷达等传感器获取的地形数据进行建模，同时包括地理信息系统（GIS）数据的集成。
地图的更新需要考虑到农田环境的动态变化，如农作物的生长和收获等。
2. 障碍物检测与避障：割草机需要能够准确检测到农田中的障碍物，并通过避障算法规避障碍物。
这可以通过激光雷达和摄像头等传感器获取的环境信息实现。
障碍物检测与避障算法的研究是实现割草机自主导航的关键。
3. 路径规划算法：为了使割草机能够高效地遍历整个农田区域，需要设计一种高效的路径规划算法。
基于智能控制的路径规划算法可以综合考虑多种因素，如地形复杂度、割草效率和能量消耗等。
常用的路径规划算法包括A*算法、遗传算法和蚁群算法等。
国家自然科学基金范文 机器人路径跟踪控制
国家自然科学基金范文机器人路径跟踪控制一、概述机器人作为一种智能化的装置，已经在工业生产、医疗卫生、军事防卫等领域发挥着越来越重要的作用。
在机器人的研发中，路径跟踪控制是一个至关重要的技术，它涉及到机器人在复杂环境中实现精准运动的能力。
研究和改进机器人路径跟踪控制技术对于提高机器人的自主性和智能化水平具有重要意义。
二、国家自然科学基金项目背景针对机器人路径跟踪控制技术的研究，我国已经开展了大量的科研工作。
国家自然科学基金项目《机器人路径跟踪控制技术研究与应用》就是其中一个重要的项目。
该项目旨在通过探索先进的控制算法和技术手段，提高机器人在复杂环境下的路径跟踪效果，从而推动我国机器人技术的发展和应用。
三、国家自然科学基金项目的研究内容1. 控制算法的研究与优化在机器人的路径跟踪过程中，控制算法起着至关重要的作用。
该项目团队将深入研究现有的路径跟踪控制算法，提出改进和优化的方案，以提高机器人运动的精准性和稳定性。
通过结合经典的控制理论和现代的智能算法，该项目将探索新的路径跟踪控制方法，为机器人的智能化运动提供更加可靠的支持。
2. 复杂环境下的实验验证为了验证研究成果的有效性，该项目团队将在复杂环境下进行大量的实验验证工作。
他们将设计各种不同的场景和情况，对机器人的路径跟踪控制进行全面的测试和评估。
这些实验将为路径跟踪控制技术的改进提供有力的支持，也为实际应用场景下的机器人运动提供了重要的参考。
3. 路径跟踪控制技术在实际应用中的推广除了理论研究和实验验证，该项目还将重点关注路径跟踪控制技术在实际应用中的推广和应用。
他们将积极与工业企业、医疗机构、军队部队等合作，将研究成果转化为实际的生产力，并推动机器人路径跟踪控制技术在各个领域的应用。
四、个人观点与总结对于国家自然科学基金项目《机器人路径跟踪控制技术研究与应用》，我认为它在当前机器人技术发展中具有重要的意义。
路径跟踪控制技术的改进能够提高机器人的自主性和智能化水平，为机器人在各种领域的广泛应用提供了有力的支持。
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面向大型机场草坪的割草机器人路径规划及轨迹跟踪控制研究周结华;代冀阳;周继强;张孝勇【摘要】为了提高割草机器人的工作效率及环境适应能力,基于移动机器人平台设计了一种既受遥控操作又能自主运行的适用于大型机场草坪作业的割草机器人.首先,运用高精度差分GPS(global positioning system,全球定位系统)采集机场草坪边界和障碍物的位置信息,根据采集的信息将机场草坪分为最少数目的凸多边形工作区域;考虑到割草机器人无法原地无半径转弯,在传统迂回式路径规划算法的基础上提出一种往返直线型路径规划算法,并在凸多边形路径规划区内推导出遍历路径的显示方程表达式.其次,运用高精度差分GPS测得割草机器人实际轨迹并与规划轨迹对比,设计了一种区间判断型轨迹纠偏算法;以执行电机的PID(proportion integration differentiation,比例积分微分)控制和区间判断型轨迹纠偏算法构造割草机器人双闭环轨迹跟踪控制器,对按传统迂回式路径和往返直线型路径行进的割草机器人进行轨迹跟踪仿真分析.最后,以自制的割草机器人为例,按往返直线型路径运行方式进行样机实验.仿真结果发现:当割草机器人跟踪当前路径到达终点后会自动调头跟踪下一条路径,验证了轨迹跟踪算法的稳定性;传统迂回式路径运行方式下割草机器人的漏割率较高,达到46.42％,而往返直线型路径运行方式下其漏割率为7.15％,明显优于传统迂回式路径仿真结果.样机实验测得的漏割率为8.89％,与仿真实验结果一致,表明所设计的轨迹跟踪算法对大型机场草坪作业割草机器人是适用的.研究结果可为大型机场草坪割草机器人的开发提供理论指导.【期刊名称】《工程设计学报》【年(卷),期】2019(026)002【总页数】7页(P146-152)【关键词】割草机器人;路径规划;差分GPS;纠偏算法;轨迹跟踪【作者】周结华;代冀阳;周继强;张孝勇【作者单位】南昌航空大学信息工程学院,江西南昌330063;南昌航空大学信息工程学院,江西南昌330063;航空工业江西洪都航空工业集团有限责任公司,江西南昌330024;航空工业江西洪都航空工业集团有限责任公司,江西南昌330024【正文语种】中文【中图分类】TP273草坪不仅能美化生活环境，还能减少太阳辐射、调节气候、净化大气和保持水土等。
据不完全统计，我国约有70万hm2的绿地，约1/7为绿茵草坪。
我国机场总数约198个，每个机场都有数百万平方米的草坪，在每年的春夏季节都需要连续不断地割草，各机场每年用于机场草坪维护的费用为数十万到数百万元不等，因此无人高效的割草设备有广阔的市场前景［1-2］。
我国每年的草坪面积以30%以上的速率增加，带动了草坪机械需求的快速提高，其中需求最大的为割草机械［2-3］。
虽然草坪机械已有100多年的发展史，但是目前用于修整草坪的割草机械大部分还是由人工操控且以家庭用的小型割草机器人为主，这类割草机器人存在作业效率低、适应环境能力差和成本高等弊端［4-5］。
路径规划和轨迹跟踪控制是割草机器人实现高效率工作的关键因素。
对于移动机器人而言，传统的路径规划是寻求一条从起始点到终点的无碰撞最优路径［6-10］。
传统割草机器人路径规划的种类主要有：随机式、螺旋式及迂回式［11-12］。
采用不同的行走路径，割草机器人消耗的能量及时间是不同的，行走路径越长，转弯的次数越多，则割草机器人消耗的能量及时间越多。
首先，考虑到割草机器人的工作任务及其刀片中心与运动中心不重复，不宜采用随机式和螺旋式路径规划算法。
迂回式路径规划算法虽然简单，但转弯次数多会导致割草机器人工作效率较低。
其次，本文所研究的割草机器人主要应用于大型机场草坪，相对其他开放式草坪环境属于静态结构环境，基本没有大型障碍物且不允许随意改造。
因此，在设计本文大型机场草坪割草机器人路径规划算法时应重点考虑其执行效率，笔者拟在传统迂回式路径规划算法的基础上提出一种新的路径规划算法，使它不但具备传统迂回式路径规划算法的简单特性，而且能克服割草机器人转弯次数过多的缺点。
在完成路径规划后，需设计相应的轨迹跟踪控制算法，使割草机器人按照规划路径运行。
轨迹跟踪控制算法主要有2种［13-16］：一种是将期望跟踪轨迹转换成割草机器人运行的状态量，通过对运行状态量的跟踪控制实现对轨迹的跟踪控制［17］；另一种是基于割草机器人实际位置与期望跟踪轨迹之间的偏差信息进行轨迹跟踪控制［18］。
本文选择第2种方法，应用车载GPS（global positioning system，全球定位系统）检测割草机器人的实时路径，根据实时路径与规划路径的偏差信息，设计轨迹纠偏算法。
综上所述，本文针对传统路径规划算法的不足和大型机场草坪割草机器人的特点，设计一种新的往返直线型路径规划算法。
结合执行电机的PID（proportion integration differentiation，比例积分微分）控制和区间判断型轨迹纠偏算法，设计大型机场草坪割草机器人的轨迹跟踪控制算法，并通过仿真和样机实验验证算法的有效性。
1 大型机场草坪割草机器人系统本文研究的大型机场草坪割草机器人系统总体框图如图1所示，主要包括割草机器人本体、控制器、地面监控站和地面遥控器等。
割草机器人本体是一种四轮移动机器人结构，采取前轮转向、后轮驱动方式，采用油电混合驱动模式，车体无法原地无半径转弯，割台悬挂于车体中央下方，割台高度可以通过调节电机在割草高度范围内自由调整。
控制器主要负责传感器的信息采集、故障检测与处理、与外部硬件的通信以及控制指令的解算，并将解算得到的指令下传给电机驱动板。
大型机场草坪割草机器人有2种控制方式：地面遥控模式和自主运行模式，这2种模式可以自由切换。
其中：地面遥控模式用于实现割草机器人进出库，快速到达割草区域等；自主运行模式用于完成无人化割草作业，割草人员可在地面监控站监控割草机器人的运行状况。
图1 大型机场草坪割草机器人系统总体框图Fig.1 System block diagram of mowing robot for large airport lawn2 大型机场草坪割草机器人路径规划及轨迹跟踪控制算法设计2.1 割草机器人路径规划算法设计大型机场草坪割草机器人路径规划采取划定多边形工作区域方式，自主行走主要采用直线方式（除转向）。
割草机器人通过GPS采集工作区域边界位置坐标，得到多边形区域的边界顶点以及边界直线方程（所设定的多边形工作区域内角不大于180°，否则将它切分为2个多边形）。
为简化后续算法，以多边形的第1个点为该工作区域的坐标原点，第1个点和第2个点的连线为y'轴，它与平面地球坐标系的变换关系如图2所示，坐标变换公式如下：式中：xi和yi为第i个点在平面地球坐标系o-xy中的坐标值，x′i和y′i为第i个点在区域坐标系o'-x'y'中的坐标值，x1和y1为第1个点在平面地球坐标系中的坐标值，γ为y轴与y′轴的夹角，顺时针为正。
图2 平面地球坐标系与工作区域坐标系变换示意图Fig.2 Schematic diagram of transformation between plane earth coordinate system and working area coordinate迂回式规划路径形式统一且简单，可使割草机器人的运动易于控制，并且机器人能量消耗最少，对割草机器人来说是最优路径规划方法。
传统迂回式路径规划是指割草机器人以直线方式沿规划路径行走，至草坪边界后掉头，然后沿反方向直线行走，如此反复迂回，直到整个区域被覆盖。
但是，本文所设计的大型机场草坪割草机器人存在最小转弯半径，且最小转弯半径大于割台宽度的一半，如果按照传统迂回式路径规划算法进行路径规划，会导致割草机器人在转向区大面积漏割。
因此，笔者提出往返直线型路径规划算法使大型草坪割草机器人完成割草作业。
假设已运用GPS采集获得多边形工作区域的边界点信息，并按照公式（1）完成了坐标变换计算，获得了各点在区域坐标系中的坐标：(x′0，y′0)、(x′1，y′1)、(x′2，y′2)、…、(x′N，y′N)，如图3所示。
根据各点在区域坐标系中的坐标求取边界线Lj( )j=0，1，…，N ，在区域坐标系中的直线方程分为以下2种情况：图3 割草机器人多边形工作区域规划示意图Fig.3 Schematic diagram of polygon working areas planning for mowing robot1）如果j≤N-1，则直线方程为：2）如果j=N，则直线方程为：直线Gk在区域坐标系中的方程为x'=kW，W为割台宽度。
联立式（2）和式（3）可求出直线Gk与边界线Lj的交点，得到各交点坐标后即可按图4所示流程对割草机器人工作区域进行路径规划。
图4 割草机器人往返直线路径规划流程Fig.4 Flow of round-trip straight path planning for mowing robot2.2 割草机器人轨迹跟踪控制算法设计大型机场草坪割草机器人轨迹跟踪控制采用双闭环控制模式，内环采用执行电机驱动控制器，外环采用轨迹纠偏算法，其控制系统框图如图5所示。
控制系统采用油电混合驱动方式，其中，执行电机选用功率为10 kW的直流电机，电机驱动控制器选用深圳泰科公司生产的AP系列精密伺服驱动器，采用双闭环（电流环+速度环）PID控制器结构，具体参数的调节过程不在此描述。
图5 割草机器人轨迹跟踪控制系统框图Fig.5 Control system block diagram of trajectory tracking for mowing robot割草机器人车体与跟踪直线轨迹之间的关系如图6所示，其关系由2个参数决定，一个是车体行进方向与跟踪直线轨迹之间的偏差角α（左偏为正，右偏为负），另一个是车体中心与跟踪直线轨迹的偏差距离d（左偏为正，右偏为负），因此割草机器人与跟踪直线轨迹之间的关系可以分为以下9种情况：1）α=0°，d=0 m；2）α＞0°，d=0 m；3）α＜0°，d=0 m；4）α=0°，d＜0 m；5）α＞0°，d＜0 m；6）α＜0°，d＜0 m；7）α=0°，d＞0 m；8）α＞0°，d＞0 m；9）α＜0°，d＞0 m。
设割草机器人的运行速度为v，GPS刷新频率为f，转向轮输出转向角度θ（左转为正，右转为负）最大值为θmax，最小和最大距离偏差分别为dmin和dmax。
图6 割草机器人车体与跟踪直线轨迹的位置关系Fig.6 Position relation between mowing robot body and tracking straight trajectory在割草机器人的实际纠偏控制过程中，由于诸多非线性和不确定因素的存在，运用常规控制方法难以获得满意的纠偏控制效果。