室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究
智能移动机器人论文[1]
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智能移动机器人的现状与发展智能机器人之所以叫智能机器人，这是因为它有相当发达的“大脑”。
在脑中起作用的是中央计算机，这种计算机跟操作它的人有直接的联系。
最主要的是，这样的计算机可以进行按目的安排的动作。
正因为这样，我们才说这种机器人才是真正的机器人，尽管它们的外表可能有所不同。
我们从广泛意义上理解所谓的智能机器人，它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的“活物”。
其实，这个自控“活物”的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂。
智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。
除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。
这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。
我们称这种机器人为自控机器人，以便使它同前面谈到的机器人区分开来。
它是控制论产生的结果，控制论主张这样的事实：生命和非生命有目的的行为在很多方面是一致的。
正像一个智能机器人制造者所说的，机器人是一种系统的功能描述，这种系统过去只能从生命细胞生长的结果中得到，现在它们已经成了我们自己能够制造的东西了。
智能机器人能够理解人类语言，用人类语言同操作者对话，在它自身的“意识”中单独形成了一种使它得以“生存”的外界环境——实际情况的详尽模式。
它能分析出现的情况，能调整自己的动作以达到操作者所提出的全部要求，能拟定所希望的动作，并在信息不充分的情况下和环境迅速变化的条件下完成这些动作。
当然，要它和我们人类思维一模一样，这是不可能办到的。
不过，仍然有人试图建立计算机能够理解的某种“微观世界”。
比如维诺格勒在麻省理工学院人工智能实验室里制作的机器人。
这个机器试图完全学会玩积木：积木的排列、移动和几何图案结构，达到一个小孩子的程度。
这个机器人能独自行走和拿起一定的物品，能“看到”东西并分析看到的东西，能服从指令并用人类语言回答问题。
更重要的是它具有“理解”能力。
为此，有人曾经在一次人工智能学术会议上说过，不到十年，我们把电子计算机的智力提高了10倍；如维诺格勒所指出的，计算机具有明显的人工智能成分。
移动机器人场景中的行人重识别关键技术研究
移动机器人场景中的行人重识别关键技术研究移动机器人场景中的行人重识别关键技术研究随着人工智能和机器人技术的不断发展，移动机器人在实际应用中扮演着越来越重要的角色，其中行人重识别技术的研究尤为重要。
行人重识别是指通过对不同场景下的行人进行图像分析和特征提取，实现对同一个行人在不同摄像头拍摄的图像中进行精确的重识别和匹配。
本文将重点讨论移动机器人场景中的行人重识别关键技术的研究进展和挑战。
行人重识别技术的研究一直是计算机视觉领域的热点问题之一。
在移动机器人场景中，行人重识别的难点主要包括光照变化、姿态变化、遮挡等。
针对这些问题，学者们提出了许多解决方案。
首先，对于光照变化问题，研究者们尝试使用颜色直方图、梯度直方图等特征来描述行人的外观。
然而，这些方法对于光照变化较大的情况下无法取得理想的效果。
因此，近年来，深度学习技术开始被广泛应用于行人重识别中。
通过使用深度神经网络，可以自动学习图像中的高级语义特征，从而有效克服光照变化问题。
其次，姿态变化对行人重识别也是一个挑战。
在移动机器人场景中，由于摄像头的高度和角度的不同，行人的姿态存在较大的差异。
研究者们通过引入姿态归一化、姿态对齐等技术来解决这一问题。
例如，利用多个全身姿态数据集，通过姿态归一化技术将不同动作下的行人特征进行对齐，进而实现对行人姿态变化的鲁棒重识别。
此外，移动机器人场景中的遮挡问题也不可忽视。
由于场景中可能存在其他物体的遮挡，行人的部分特征可能被隐藏。
为了解决这一问题，研究者们提出了多尺度分析、遮挡检测等方法。
通过将图像分解为多个尺度，可以更好地捕捉行人的细节特征，提高重识别的准确性。
此外，行人重识别技术在移动机器人场景中还面临其他一些挑战，如边界框精确度、实时性等。
研究者们致力于通过改进目标检测算法、优化特征提取方法等来解决这些问题。
综上所述，在移动机器人场景中，行人重识别技术的研究具有重要的意义和应用前景。
通过克服光照变化、姿态变化、遮挡等问题，可以实现对行人在不同摄像头下的精确重识别和匹配。
移动机器人概述与关键技术
移动机器人概述与关键技术移动机器人是指能够自主进行移动和执行任务的自主机器人系统。
它们能够在各种环境中自主导航和感知，并完成特定的任务。
随着科技的不断进步，移动机器人在工业、服务、军事等领域发挥着重要的作用。
本文将概述移动机器人的基本概念和关键技术。
一、移动机器人的基本概念移动机器人是指能够自主进行移动和执行任务的机器人系统。
它们通过搭载各种传感器、执行器和计算设备来感知环境、做出决策和执行动作。
移动机器人可以根据任务需求在不同的环境中自主导航，包括室内、室外、水下、太空等。
同时，移动机器人通常具有和人类相似的运动能力，可以行走、爬行、飞行等。
二、移动机器人的关键技术在移动机器人的实现过程中，涉及到许多关键技术。
接下来，将重点介绍几个关键技术。
1. 感知与导航技术移动机器人需要能够感知环境、定位自身位置并规划路径。
为实现这一目标，需要使用多种传感器，如摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
这些传感器可以帮助机器人获取周围环境的信息，并利用这些信息进行地图构建、自主定位和路径规划。
2. 运动控制技术移动机器人的运动控制是实现其移动能力的基础。
通过控制执行器（如电机、液压缸等），机器人能够实现行走、转动、爬行等各种动作。
针对不同类型的移动机器人，需要采用不同的运动控制算法和方法。
3. 人机交互技术人机交互技术是为了提高机器人和人类之间的交流和协作效率。
通过使用自然语言处理、计算机视觉、语音识别等技术，机器人可以理解人类的指令，并作出相应的响应。
这种交互方式可以使移动机器人更加灵活、高效地完成任务。
4. 任务规划与执行技术移动机器人能够执行各种任务，如巡逻、清扫、运输等，需要进行任务规划和执行。
任务规划是指根据机器人的能力和环境要求，将任务分解为一系列可执行的子任务，并确定执行的顺序和策略。
任务执行是指机器人按照规划的策略和路径，执行各个子任务，实现整个任务的完成。
5. 自主决策与学习技术移动机器人需要具备自主决策能力，能够根据环境变化和任务需求，做出相应的决策。
移动机器人概述与关键技术
移动机器人概述与关键技术1 移动机器人概述 (1)2 移动机器人的关键技术 (2)1 移动机器人概述20世纪60年代末期，斯坦福研究院的Nilsson设计了一个移动机器人，目的是为了研究应用人工智能技术，在复杂环境下机器人系统的自主推理、规划和控制，这是机器人向智能化发展的一个新的开始。
伴随着社会和科学技术的迅速发展，机器人的应用越来越广泛，几乎渗透工业、农业、军事、医疗等各个领域，具有智能特性的移动机器人能更好地帮助人们从枯燥、单调、危险的工作中解脱出来。
机器人技术的飞速发展，各种类型的机器人相继问世与广泛应用，机器人已经逐渐成为人类的好朋友，同时这也引来了越来越多国际学者的关注。
移动机器人是机器人的一个重要分支，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。
更确切地说，移动机器人是一种由传感器、遥控操作器和自动控制的移动载体组成的机器人系统，具有移动功能，能代替人从事危险、恶劣（如辐射、有毒等）及人所不及的（如宇宙空间、水下等）环境作业，比一般机器人有更大的机动性、灵活性。
随着技术的发展，很多移动机器人即将进入我们的生活。
在进入21世纪以后，已经有超过6家公司发布了家用洗尘机器人，Sony公司的AIBO机器狗更是以超过1万人民币的售价在全世界范围内卖出了上万只，这无疑给机器人市场注入了一只强心剂，同时促使了很多公司去开发更高级的机器人，包括类人机器人。
日本本田公司的Asimo和Sony公司的Qrio无疑是此中翘楚。
看到了日本在这方面的成就，连美国NASA的机器人专家也不得不重新审视自己当初放弃类人机器人开发得决策是否正确。
在家用市场得到充分发展得同时，工业用自动引导移动机器人（AGV）也得到了飞速发展，在拥有了视觉和激光扫描传感器之后，AGV 已经被提高到了一个新的高度了，将来工业用AGV将不在只能延着固定路线走了。
毫无疑问，移动机器人发展的一个转折期就要来临。
2 移动机器人的关键技术移动机器人的关键技术主要包括：导航、定位、路径规划以及多传感器信息融合等方面。
《2024年智能扫地机器人技术的研究与实现》范文
《智能扫地机器人技术的研究与实现》篇一一、引言随着科技的不断发展，智能扫地机器人逐渐成为现代家庭中不可或缺的清洁工具。
它不仅能够自动完成地面的清洁工作，还能在复杂的家居环境中自主导航、规划路径和避开障碍物。
本文将探讨智能扫地机器人技术的原理、发展历程、研究现状及实现方法，以期为相关研究提供参考。
二、智能扫地机器人技术概述智能扫地机器人技术主要涉及机器视觉、传感器技术、路径规划算法、机器学习等领域。
它利用先进的传感器和算法，实现对家居环境的自动识别和定位，然后按照设定的清洁路径进行扫地作业。
三、研究现状及发展趋势（一）研究现状目前，国内外学者和企业对智能扫地机器人技术进行了广泛的研究和开发。
在技术方面，主要研究内容包括机器视觉的改进、传感器技术的优化、路径规划算法的完善等。
在应用方面，智能扫地机器人已经广泛应用于家庭、酒店、医院等场所，成为现代生活的重要助手。
（二）发展趋势随着人工智能技术的不断发展，智能扫地机器人技术将朝着更加智能化、自主化的方向发展。
未来，智能扫地机器人将具备更强的环境感知能力、更高效的清洁能力和更便捷的操控方式。
此外，随着物联网技术的普及，智能扫地机器人将与其他智能家居设备实现互联互通，为家庭生活带来更多便利。
四、技术实现方法（一）硬件设计智能扫地机器人的硬件设计主要包括电机、电池、传感器和控制系统等部分。
电机用于驱动扫地机器人的运动，电池为其提供动力，传感器则用于感知环境信息，控制系统负责控制机器人的行为。
此外，根据不同需求，还可以增加摄像头等设备，以便实现远程监控和操作。
（二）软件算法软件算法是智能扫地机器人的核心部分，主要包括环境感知、路径规划和控制算法等。
环境感知算法通过传感器获取环境信息，识别障碍物和可清洁区域；路径规划算法根据环境信息和清洁需求，制定最优的清洁路径；控制算法则负责控制电机的运动和机器人的行为。
此外，随着机器学习技术的发展，智能扫地机器人还可以通过学习优化路径规划和控制策略，提高清洁效率和效果。
智能移动机器人的现状与发展论文
智能移动机器人的现状与发展[摘要] 本文论述了智能机器人研究现状及发展动向，介绍了智能机器人研究的主要领域及相关课题,包括感觉识别技术、操作移动技术、控制技术等。
对智能机器人基础技术的研究现状进行了比较详尽的论述，最后又对智能机器人整体发展研究动向及预测。
[关键词] 智能机器人研究现状发展动向[引言] 在工业机器人问世30多年后的今天，机器人已被人们看作是一种生产工具。
在制造、装配及服务行业，机器人的应用取得了明显的进步。
由于传感器、控制、驱动及材料等领域的技术进步，通过智能机器人系统，首次在制造领域以外的服务行业，同时也开辟了机器人应用的新领域。
智能机器人是具有思维、感知和行动功智能机器人是具有思维、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。
因此，预计90年代，智能机器人技术将会有突破性的进展。
机器人的应用越来越广泛，几乎渗透到所有领域。
智能移动机器人是机器人学中的一个重要分支。
早在60年代，就已经开始了关于智能移动机器人的研究。
智能移动机器人(AGV)的关键技术及难点分析
智能移动机器人（AGV）的关键技术及难点分析智能移动机器人（AGV）带有自动测距系统，在测定障碍物距离后，会根据不同的障碍物距离进行多级的减速缓冲停车，并且会实时地量化测量障碍物距离，同时智能移动机器人（AGV）采用覆盖式障碍物测量，而且不受外界的各种干扰因素影响，抗*力十分强大。
（1）导引及定位技术。
作为AGV技术研究的核心部分，导引及定位技术的优劣将直接关系着AGV的性能稳定性、自动化程度及应用实用性。
（2）路径规划和任务调度技术。
，行驶路径规划。
行驶路径规划是指解决AGV从出发点到目标点的路径问题，即“如何去”的问题。
现阶段国内外已经有大量的人工智能算法被应用于AGV行驶路径规划中，如蚁群算法、遗传算法、图论法、虚拟力法、神经网络和A*算法等。
第二，作业任务调度。
作业任务调度是指根据当前作业的请求对任务进行处理，包括对基于一定规则的任务进行排序并安排合适的AGV处理任务等。
需要综合考虑各个AGV的任务执行次数、电能供应时间、工作与空闲时间等多个因素，以达到资源的合理应用和*分配。
第三，多机协调工作。
多机协调工作是指如何有效利用多个AGV共同完成某一复杂任务，并解决过程中可能出现的系统冲突、资源竞争和死锁等一系列问题。
现在常用的多机协调方法包括分布式协调控制法、道路交通规则控制法、基于多智能体理论控制法和基于Petri网理论的多机器人控制法。
（3）运动控制技术。
不同的车轮机构和布局有着不同的转向和控制方式，现阶段AGV的转向驱动方式包括如下两种：两轮差速驱动转向方式，即将两独立驱动轮同轴平行地固定于车体中部，其它的自由万向轮其支撑作用，控制器通过调节两驱动轮的转速和转向，可以实现任意转弯半径的转向；操舵轮控制转向方式，即通过控制操舵轮的偏航角实现转弯，其存在小转弯半径的限制。
控制系统通过安装在驱动轴上的编码器反馈来组成一个闭环系统，目前基于两轮差速驱动的AGV路径跟踪方法主要有：PID控制法、*预测控制法、专家系统控制法、神经网络控制法和模糊控制法。
《2024年智能扫地机器人技术的研究与实现》范文
《智能扫地机器人技术的研究与实现》篇一一、引言随着科技的不断发展，人们对于家庭生活品质的要求也在逐步提高。
智能扫地机器人作为现代智能家居的重要组成部分，以其高效、便捷的特性，逐渐成为家庭清洁的得力助手。
本文将就智能扫地机器人的技术进行深入研究，并探讨其实现过程。
二、智能扫地机器人技术概述智能扫地机器人技术主要包括机器人控制技术、传感器技术、人工智能算法等。
其中，机器人控制技术是扫地机器人的核心，负责机器人的运动控制、路径规划等；传感器技术则用于实现机器人的环境感知和障碍物识别；人工智能算法则使机器人具备自主学习和决策能力，提高清洁效率。
三、智能扫地机器人的核心技术1. 机器人控制技术机器人控制技术是智能扫地机器人的核心技术之一。
它通过精确控制机器人的电机、轮子等部件，实现机器人的直线行走、转弯、避障等功能。
同时，通过路径规划算法，使机器人能够高效地完成清洁任务。
2. 传感器技术传感器技术是智能扫地机器人的另一核心技术。
机器人配备多种传感器，如红外传感器、超声波传感器、激光雷达等，用于实现环境感知和障碍物识别。
这些传感器能够实时感知机器人周围的环境变化，为机器人提供精确的避障和导航信息。
3. 人工智能算法人工智能算法使智能扫地机器人具备自主学习和决策能力。
通过深度学习、机器学习等技术，机器人能够根据实际清洁情况，自主调整清洁策略，提高清洁效率。
此外，人工智能算法还可以使机器人实现语音交互、远程控制等功能，提升用户体验。
四、智能扫地机器人的实现过程1. 硬件设计智能扫地机器人的硬件设计主要包括电机、轮子、电池、传感器等部件。
在硬件设计过程中，需要充分考虑机器人的运动性能、续航能力、环境适应性等因素，以确保机器人能够在各种环境下稳定运行。
2. 软件设计软件设计是智能扫地机器人的关键环节。
在软件设计中，需要实现机器人控制系统的设计、传感器数据的处理、人工智能算法的集成等功能。
同时，还需要考虑软件的用户界面设计，以便用户能够方便地使用和控制机器人。
机器人关键技术的研究与应用
机器人关键技术的研究与应用机器人是世界上最新型、最受瞩目的技术之一。
近年来，机器人技术的发展取得了长足的进步，极大地推动了科技的发展。
机器人技术是当代杰出的技术之一，其涵盖范围之广、拓展空间之大和应用领域之多，既为产业经济发展提供了前瞻性战略，又为人类社会的进步发展创造了更广阔的空间。
机器人的研究与应用离不开关键技术的支持。
以下是几个重要且常见的机器人关键技术：1. 人工智能技术人工智能是指计算机软件和硬件能够取代人进行智力活动的一种技术。
它是机器人技术的重要支撑，机器人工作主要需要借助人工智能技术的支撑，包括机器视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习等。
近年来，人工智能技术快速发展，通过研究深度学习和神经网络等技术，使机器人得以进行深度学习和决策过程，以及复杂任务的处理。
人工智能技术的不断进步将有助于为机器人的未来发展创造更多的可能性。
2. 机器视觉技术机器视觉技术是指利用电子视觉技术、图像处理技术、模式识别技术和人工智能等手段，使机器能够像人一样“看到”周围的环境，从而更好的适应场景、执行任务。
机器视觉技术的研究与应用，为机器人领域提供了更广泛的应用场景，在工业、医疗、军事等领域中都得到了广泛应用。
此外，随着无人驾驶汽车和智能家居的兴起，机器视觉技术也有望在更多领域得到应用与发展。
3. 语音识别技术语音识别技术是指使用语音信号识别技术，将语音信号转换为能够识别的数字信号。
随着人工智能技术的不断发展，机器人语音识别技术已经大幅度提升，现如今的机器人已经能够较为准确地理解人类语言，并通过机器语音进行沟通。
语音识别技术的应用方向也十分广泛，有可能应用于咨询与问答、智能助手、智能家居、医疗等多方面行业，为未来机器人的更多细分领域提供了不小的进步方向。
4. 机器人运动控制技术机器人运动控制技术是机器人技术中最重要的一环，其涉及的方向也最为广泛。
机器人运动控制可以分为手臂运动控制以及移动平台控制两个方向。
户外自主移动机器人体系结构与控制系统研究概况
美 国卡 内基 ・ 梅隆 大学 （ ａ Ｃ ｍ ｅ ｌ ｎＵ ｉ ｒ ｔ Ｃ ｌ ｎｖ ｓｙ ＭＵ） 器 Ｍｅ ｏ ｅ ｉ， 机
人研究所 在 ８ ０年 代研制出 Ｎ ｖ ａ一 机 器人 ，其计算机 系统 ａＬｂ １ 由 Ｗａｐ Ｓ ｎ ，ｕ ４ ｒ， ｕ３ Ｓ ｎ 组成 ， 具有完成 图像处理 、 图像理解 、 传感 器信息融合 、 路径规划和本体控制等 功能 。 ａ Ｌ ｂ １ Ｎ Ｖ ａ 一 系统的传 感器包 括彩色摄 像机 、 Ｒ Ｍ激光雷 达 、 ＥＩ 超声传 感器 、 陀螺 、 光 电编码器 、 Ｐ Ｇ Ｓ等 ， Ｃ 在 ＭＵ校 园网道路 运行速度为 １ｋ ￣， ２ ｍ 使 用 神经 网络控 制器 （ Ｌ Ｉ Ｎ）控 制本体 的最 高速度 可达到 Ａ ＶＮ
的应用领域 和道路环境的不同， 研究在结构化道路 （ 高速公路 、 高等级公路 ） 自主驾驶或辅助驾 驶的车辆 ， 上 以及 在非结构化 道路 （ 一般道路 、 土路 、 校园网道路 ） 自主行走 、 上 机动灵 活 的移
动 机 器 人 代 表 了户 外 自主移 动 机 器 人 的两 个 主 要研 究 方 向 。 在
８ｋ ］。随 后 ， ＭＵ在 １９ 研 制 出 Ｎ ｂ ａ一 ８ ｍｈ Ｃ ９５年 ａ Ｌ ｂ ５机 器 人 ， 系 该
解、 搜索 、 任务及路径规划 、 视觉识别、 模糊控制、 神经 网络等技
术 的发展 ， 使机器人向着 智能化 、 自主化方向发展。
自主移动机器人是指具有 行动决策和规划 ， 以及 自动执行
关键词 ： 户外 自主移动机 器人 ； 系结构； 制 系统 体 控 中图分类号＝ Ｐ ４ Ｔ ２ 文献标识 码： Ａ 文章编号 ：６ ２ ５ ５ ２ ０ ）２ ０ ９ － ４ １ ７ － ４ Ｘ（０ ７ １ － ０ ３ ０
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、引言随着科技的发展和农业现代化的推进，水果采摘成为农业工作中重要的环节之一。
然而，传统的人工采摘方式效率低下、成本高且劳动强度大。
为了解决这一问题，智能移动式水果采摘机器人系统的研究与应用逐渐受到关注。
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、应用前景及潜在问题，为相关研究提供参考。
二、智能移动式水果采摘机器人系统的研究现状目前，国内外学者在智能移动式水果采摘机器人系统方面进行了大量研究。
该系统主要涉及移动平台、机械臂、视觉识别、控制与决策等关键技术。
在移动平台方面，主要采用轮式、履带式或仿生移动方式，以适应不同的地形和环境。
机械臂是实现采摘的关键部分，需具备精确的定位和操作能力。
视觉识别技术则用于识别水果的位置、大小和成熟度等信息，为采摘提供依据。
控制与决策系统则是整个机器人的“大脑”，负责协调各部分的工作。
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几个方面：1. 移动平台技术：采用先进的传感器和控制系统，使机器人能够在各种地形和环境下自主移动或远程控制移动。
2. 机械臂技术：机械臂需具备高精度、高速度的定位和操作能力，以实现对水果的精确采摘。
3. 视觉识别技术：通过图像处理和机器学习等技术，实现对水果的位置、大小和成熟度等信息进行识别和判断。
4. 控制与决策系统：根据视觉识别信息，结合预先设定的采摘策略，控制机械臂进行采摘操作。
同时，系统还需具备自主学习和优化能力，以适应不同的环境和采摘需求。
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，它可以提高水果采摘的效率和质量，降低人工成本和劳动强度。
其次，机器人可以在复杂、危险的环境中工作，保障人员的安全。
此外，通过自主学习和优化，机器人可以适应不同的水果种类和种植环境，具有广泛的应用前景。
在农业现代化和智慧农业的发展中，智能移动式水果采摘机器人系统将发挥越来越重要的作用。
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SLAM与路径规划研究》
《移动机器人SLAM与路径规划研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，移动机器人在工业、军事、服务等领域的应用越来越广泛。
其中，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术和路径规划技术是移动机器人实现自主导航和智能化的关键技术。
本文旨在研究移动机器人的SLAM与路径规划技术，分析其发展现状和挑战，为未来的研究提供参考。
二、SLAM技术研究1. SLAM技术概述SLAM技术是移动机器人实现自主导航的基础技术之一，它通过机器人自身的传感器信息以及环境信息，实现机器人的实时定位和地图构建。
SLAM技术包括定位和建图两个主要部分，其中定位是指机器人在未知环境中的位置估计，建图则是指通过机器人的传感器信息，构建出环境的地图。
2. SLAM技术发展现状目前，SLAM技术已经得到了广泛的应用和研究。
在算法方面，基于概率的SLAM算法和基于图优化的SLAM算法是当前研究的热点。
在应用方面，SLAM技术已经应用于无人驾驶、智能家居、无人机等领域。
同时，随着深度学习和机器学习技术的发展，SLAM技术也在不断融合新的技术手段，提高机器人的定位和建图精度。
3. SLAM技术挑战与展望尽管SLAM技术已经取得了很大的进展，但是仍然存在一些挑战。
例如，在复杂环境下的定位和建图精度问题、机器人的实时性问题、多机器人协同问题等。
未来，随着传感器技术的不断发展和新的算法的提出，SLAM技术将更加成熟和智能化，为移动机器人的应用提供更好的支持。
三、路径规划技术研究1. 路径规划技术概述路径规划技术是指机器人在已知或未知环境中，根据任务需求和自身状态，规划出一条从起点到终点的最优路径。
路径规划技术涉及到机器人运动学、地图信息、任务需求等多个方面的知识。
2. 路径规划技术发展现状路径规划技术是移动机器人领域的重要技术之一，其发展已经相对成熟。
在算法方面，基于图搜索的路径规划算法和基于采样的路径规划算法是当前研究的热点。
《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、引言随着科技的发展和农业现代化的推进，水果采摘成为农业工作中重要的环节之一。
然而，传统的人工采摘方式效率低下、成本高昂，且在部分地区存在劳动力短缺的问题。
因此，研究并开发智能移动式水果采摘机器人系统，以提高水果采摘的效率和降低人工成本，具有重要的现实意义。
本文旨在探讨智能移动式水果采摘机器人系统的研究内容、方法及进展。
二、研究背景与意义随着人口红利的消失和老龄化问题的加剧，农业劳动力短缺成为制约农业发展的瓶颈之一。
同时，随着科技的不断进步，机器人技术逐渐成熟并广泛应用于各个领域。
将机器人技术应用于水果采摘，不仅可以提高采摘效率、降低人工成本，还可以减少果实在采摘过程中的损伤，提高果实的品质。
因此，研究智能移动式水果采摘机器人系统具有重要的现实意义和广阔的应用前景。
三、系统构成与工作原理智能移动式水果采摘机器人系统主要由移动平台、机械臂、视觉识别系统、控制系统等部分组成。
其中，移动平台负责在果园内自主导航和移动；机械臂具备夹持和采摘功能；视觉识别系统通过图像识别技术识别果实的位置和大小；控制系统则负责整个系统的协调和控制。
四、研究方法与技术路线本研究采用理论分析、仿真实验和实地试验相结合的方法。
首先，通过查阅相关文献和资料，了解国内外水果采摘机器人的研究现状和发展趋势；其次，利用计算机仿真技术，对智能移动式水果采摘机器人系统进行仿真实验，验证其可行性和性能；最后，在实地果园进行试验，测试系统的实际效果和性能。
技术路线主要包括需求分析、系统设计、软件开发、硬件制作、仿真实验和实地试验等阶段。
五、系统关键技术研究1. 视觉识别技术：通过图像处理和机器视觉技术，实现对果实的精准识别和定位。
包括果实颜色、形状、大小等特征的提取和识别。
2. 机械臂设计与控制：设计具有夹持和采摘功能的机械臂，并实现对其精确的控制。
包括机械臂的结构设计、运动规划和控制算法的研究。
3. 自主导航与定位技术：研究移动平台的自主导航和定位技术，实现其在果园内的自主移动和精准定位。
移动机器人关键技术分析
移动机器人关键技术分析作者：魏全盛丁莉英来源：《科技资讯》 2014年第26期魏全盛丁莉英（江西工业职业技术学院江西南昌 330039）摘要：移动机器人是机器人领域的重要研究对象，具有十分广阔的发展前景。
本文从多信息融合、引导技术、通讯技术以及自动充电技术四方面对移动机器人的关键技术进行介绍分析。
关键词：移动机器人引导通讯中图分类号:TP242 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2014)09(b)-0025-01移动机器人作为一种新型的机器人在当前生产、生活、科学研究和空间探测中的应用越来越广泛，在某些场合和环境中正在代替人发挥着日益重要的作用。
下面简要介绍移动机器人的发展现状及其关键技术。
1 智能机器人的多信息融合多传感器信息融合的基本原理就是充分利用多个传感器资源，将这些资源在空间或时间上的冗余或互补信息按照特定算法进行计算，得到融合后的一致性信息。
利用融合后的信息进行移动机器人控制更人性化、更方便。
移动机器人在运动进程中，始终要感知四周的静态，动态情况信息，和本身状况信息，如位置、姿态、速率和体系内部状况等。
因此，机器人通常装有如视觉、声纳、红外、光敏、雷达等等多种传感器。
多传感器收集的数据具备冗余性和互补性，可以扩大时间和空间上的观察规模，加强数据的可信任度和体系的分辩本领，这对增强系统体系的鲁棒性和可靠性是非常重要的。
多传感器信息融合的方法有：经典推理法(加权平均法)、卡尔曼滤波法、贝叶斯估计法、Dempster Sharer征据推理法、另外还有聚类分析法、产生式规则法模糊集合理论、神经网络方法，粗集理论、小波分析理论、专家系统等。
2 移动机器人的引导技术目前移动机器人的成熟产品中，自动导引车是使用最为广泛的。
自动导引车中具有充电电池盒自动导引装置。
在内置程序及导引装置的作用下，自动导引车可以不借助人力帮助自动抵达指定位置。
随着工作要求的花样繁多以及科学技术的不断创新，移动机器人的引导技术也在不断更新。
《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、引言随着科技的飞速发展，农业的现代化和智能化已经成为现代农业发展的重要方向。
在众多农业领域中，水果采摘是一项既耗时又耗力的劳动密集型工作。
因此，开发一种高效、智能的水果采摘机器人系统，对于提高水果采摘效率、降低劳动强度以及优化果园管理具有重要的意义。
本文将详细介绍智能移动式水果采摘机器人系统的研究背景、研究意义及研究内容。
二、研究背景及意义近年来，随着人口红利的消失和劳动力成本的不断提高，传统的水果采摘方式面临着巨大的挑战。
与此同时，机器人技术的发展为水果采摘提供了新的解决方案。
智能移动式水果采摘机器人系统集成了传感器技术、人工智能、自动控制等先进技术，能够实现自动化、智能化、高效化的水果采摘。
该系统的研究与应用，不仅能够有效提高水果采摘效率，降低劳动强度，还能减少果实在采摘过程中的损伤，提高果实的品质和产量，为现代农业的发展提供强有力的技术支持。
三、系统构成及工作原理智能移动式水果采摘机器人系统主要由移动平台、视觉识别系统、机械臂及末端执行器等部分组成。
其中，移动平台负责机器人的移动和定位，视觉识别系统负责识别和定位果实，机械臂负责实现果实的抓取和搬运，末端执行器则负责实现果实的切割和剥离。
工作原理如下：首先，视觉识别系统通过图像识别技术识别果实的位置和大小，并将信息传输给控制系统。
控制系统根据果实的位置和大小，控制机械臂的运动，实现果实的抓取和搬运。
在果实被成功抓取后，末端执行器通过切割和剥离的方式将果实从树体上取下。
整个过程中，移动平台负责机器人的移动和定位，确保机器人能够准确到达果实的位置。
四、关键技术研究1. 视觉识别技术：视觉识别技术是智能移动式水果采摘机器人系统的核心之一。
通过图像识别技术，系统能够快速准确地识别果实的位置和大小。
目前，常用的视觉识别技术包括基于深度学习的目标检测算法和基于机器视觉的立体匹配技术等。
2. 机械臂控制技术：机械臂控制技术是实现果实抓取和搬运的关键。
面向复杂室外环境的移动机器人三维地图构建与路径规划
面向复杂室外环境的移动机器人三维地图构建与路径规划一、本文概述随着科技的快速发展，移动机器人在复杂室外环境中的应用日益广泛，如无人驾驶汽车、智能物流、农业自动化等领域。
这些应用对移动机器人的三维地图构建与路径规划能力提出了更高要求。
因此，本文旨在探讨和研究移动机器人在复杂室外环境下的三维地图构建与路径规划技术，以期提升机器人的自主导航和决策能力。
本文将首先介绍移动机器人三维地图构建的基本原理和方法，包括传感器技术、数据处理和地图生成等关键步骤。
随后，将重点分析复杂室外环境下地图构建面临的挑战，如动态障碍物、环境变化等因素对地图构建的影响。
在此基础上，本文将探讨有效的地图更新和维护策略，以确保地图信息的准确性和实时性。
在路径规划方面，本文将介绍常见的路径规划算法，如基于规则的方法、优化算法和机器学习算法等。
将讨论这些算法在复杂室外环境中的适用性，并探讨如何结合三维地图信息实现高效、安全的路径规划。
本文还将关注实时路径调整策略，以应对动态环境中的突发情况。
本文将总结移动机器人在复杂室外环境下三维地图构建与路径规划技术的研究现状和发展趋势，以期为相关领域的研究和应用提供有益参考。
二、复杂室外环境的三维地图构建在复杂室外环境下，移动机器人的三维地图构建是实现精确导航和高效路径规划的前提。
这一环节涉及对室外环境的深度感知、特征提取、地图构建以及优化等多个步骤。
深度感知是三维地图构建的基础。
通过激光雷达、深度相机等传感器，机器人能够获取周围环境的深度信息。
这些传感器能够测量激光束或光线与目标物体之间的距离，生成离散的深度点云数据。
接下来，特征提取是从离散的深度点云数据中识别出关键的环境特征。
这些特征可能包括道路边缘、建筑物轮廓、树木等。
通过特征提取，可以减少数据处理的复杂度，提高地图构建的效率和准确性。
在获取了深度信息和环境特征之后，就可以进行三维地图的构建。
三维地图通常以点云图或网格图的形式表示。
点云图由离散的点组成，每个点都包含三维坐标和颜色等信息。
工业智能机器人关键技术研究
工业智能机器人关键技术研究随着信息技术和机器学习算法的进步，工业智能机器人正在迅速发展，并成为工业领域的关键技术。
工业智能机器人是一种自动化设备，能够在工业生产过程中完成各种任务，如装配、分拣、搬运等。
为了实现高效且智能的生产，工业智能机器人的关键技术研究变得至关重要。
1. 感知技术工业智能机器人需要通过感知技术来获取外部环境和工件的信息。
视觉感知是其中最重要的一项技术。
机器人需要通过图像传感器获取视觉信息，并能够对图像进行处理和分析。
此外，还需要研究基于雷达、激光和声纳等传感器的距离感知技术，以便机器人能够准确感知周围环境中的障碍物和其他物体。
2. 运动控制技术工业智能机器人需要准确地执行各种动作和任务。
运动控制技术是实现机器人精准操作的关键。
其中，轨迹规划和运动控制算法是重要的研究方向。
轨迹规划算法能够使机器人根据任务要求生成最优的运动轨迹，而运动控制算法能够使机器人按照规划好的轨迹进行准确的运动和操作。
3. 协作与交互技术随着工业智能机器人在工业生产中的应用越来越广泛，与人类的协作与交互变得更加重要。
研究如何使机器人能够与人类工作人员进行协作以及如何与其他机器人进行协作是很有挑战性的。
为了实现机器人与人类的安全协作，研究人员需要设计并开发安全感应技术，以便机器人能够感知人类工作人员的存在并调整自己的动作，以保证工作场所的安全。
4. 人工智能技术人工智能技术是实现工业智能机器人智能化的关键。
机器学习、深度学习和强化学习等技术能够赋予机器人学习和思考的能力。
通过机器学习，工业智能机器人能够根据之前的经验和数据对新的情况进行判断和决策。
深度学习则能够让机器人从大量的数据中提取特征和模式。
强化学习能够使机器人通过不断试错和反馈来优化自己的行为。
5. 故障检测与维护技术工业智能机器人在长时间工作过程中可能会出现故障，因此故障检测与维护技术是至关重要的。
研究人员需要开发出故障检测算法和维护策略，以便及时发现机器人中的问题并采取相应的措施。
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2
系统属于面向非结构化道路的智能移动机
器人
2 1 ΧΜ Υ 的 ΝαϖΛαβ 系列移动机器人系统
机器人研究所研制的 美国 卡 内 基 # 梅 隆 大 学 ≤ √ ≤ 系列机器人代表了室外移动机器人的发展方向 其典型代表有 2 系统和 √ √ 2 系统 √ 年代建成 其计算机系统由 • ! ≥∏ ! 2 系 ≥∏ 组成 它完成图像处理! 图像理解! 传感器信息融合! 路径规划和车体控制 √ 激光雷达! 超声! 陀螺! 光码盘! °≥ 等 其在 ≤ 校园网 统的传感器包括彩色摄像机! ∞
× 2∂ 系统是清华大学计算机系正在研制的新一代智能移动机器人 兼有面向高速公
路和一般道路的功能 车体采用道奇
座厢式车改装 装备有彩色摄像机! °≥ ! 磁罗盘光码盘
机
器
人
年
月
定位系统! 激光测距仪
≥
等 计算机系统采用 °
∏
计算机两台 其中一台进行视 台 °≤ 工控机分 2∂ 系统的 °≥
觉信息处理 另一台完成信息融合! 路径规划! 行为控制! 决策控制等功能
° °
和
∗
× 等单位开展了
∂ 的研究 2
≥
下属的
°
∏
也进行了这方面的研究 国内从八# 五期间开始了这方面的研究 有多所高校联合 其某些关键技术达到了国际先进水平 清华大学计算机系
≈ ∗
研制的军用室外移动机器人 自主开发了 ×
2
型机器人
行动决策与规划技术达到了国际先进水平
根据室外智能移动机器人的应用领域及道路环境的不同 目前室外移动机器人的研究的 侧重点可分为两方面 一是结构化道路 高速公路! 高等级公路 上的车辆自主驾驶或辅助驾 驶 其目标应用领域为民用运输部门或公路安全部门 代表成果有 ≤
第
卷第 期 年 月
2 2 2
机器人
ΡΟΒΟΤ
∂
√
文章编号
室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究
欧青立
湘潭工学院信息与电气工程系 湖南湘潭
Ξ
何克忠
清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室访问学者
清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室 北京
摘
要 室外智能移动机器人有着广泛的应用前景 是机器人研究中的热点之一 本文分析了在
×°
文献标识码
1
引言
智能移动机器人是机器人研究领域中的一个重要分支 智能移动机器人集人工智能! 智能
控制! 信息处理! 图像处理! 检测与转换等专业技术为一体 跨计算机! 自动控制! 机械! 电子等 多学科 成为当前智能机器人研究的热点之一 智能移动机器人可分为室外智能移动机器人 移动机器人
∂ ∏ ∏ ∂
Ù ∏ ≤
构成的
√
并行处理单元构成 完成图像处理! 卡尔曼动态滤波! 车体控制 另一台 °≤ 完成系统自举! 监 在典型的高速公路环境下的最高速度为
2 3 我国的 7Β 8 系统! ΤΗ Μ Ρ −ΙΙΙ 系统和 ΤΗ Μ Ρ −ς 系统
系统是由南京理工大学! 北京理工大学! 浙江大学! 国防科技大学! 清华大学等多所 院校联合研制的军用室外移动机器人 于 计算机系统采用两台 ≥∏ 年 月通过验收 系统的车体选用国产 跃进客货车改制 车上集成了二维彩色摄像机! 三维激光雷达! 陀螺惯导定位! 超声等传感器 完成信息融合! 黑板调度! 全局! 局部路径规划 两台 °≤ 完成 单片机完成定位计算和车辆自动驾驶 其体系结构以水 路边抽取识别和激光信息处理 平式结构为主 采用传统的/ 感知2建模2规划2执行0 算法 其直线跟踪速度达到 速度达到 ∗ Ù 在国家科工委和国家 验室自 年开始研制 ×
图
正在研制中的清华大学 ×
2∂ 机器人
除上面介绍的几种机器人系统外 我国还有很多机构开展了这方面的研究 并且有不少样 机原型问世 如国防科技大学研制的室外移动机器人等
3
室外智能移动机器人研究中的关键技术
室外移动机器人是一个组成结构非常复杂的系统 它不仅具有加速! 减速! 前进! 后退以及
转弯等常规的汽车功能 而且还具有任务分析! 路径规划! 路径跟踪! 信息感知! 自主决策等类
轿车 传感器系统包括
个小型彩色 ≤ ≤ ⁄ 摄像机 构成两组主动式双目视觉系统 测速表及发动机状态测量仪 执行机构包括方向力
∏ ∏
个惯性线性加速度计和角度变化传感器
°≤ 2
矩电机! 电子油门和液压制动器等 计算机系统由基于 × 组成 ×
∏
的并行处理单元和两台
并行处理单元由大约
个×
构成 用于图像特征抽取! 物
体识别! 对象状态估计! 行为决策! 控制计算! 方向控制和信息通信! Ù 操作! 数据库操作! 图 主要用于软件开发和人机交互! 数据登录等 ∂ 形显示 两台 °≤ 2 2° 系统已在高速 公路上进行了大量的实验 实验内容有跟踪车道白线! 避障和自动超车等 速度为
≤ √ Ù
年公布的最高 年制成 车体采用大
第
卷第
期
欧青立等
室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究
似人类智能行为的人工智能 因此 按其功能划分 室外移动机器人可以看作是由机械装置! 行 为控制器! 知识库及传感器系统组成的相互联系! 相互作用的复杂动态系统 室外移动机器人 的研究涉及机械! 控制! 传感器! 人工智能等技术 但主要集中在若干关键技术的研究与突破 这些关键技术主要包括机器人控制体系结构! 路径规划与车体控制技术! 车体的定位系统! 机 器人视觉信息的实时处理技术以及多传感器信息的集成与融合等
下层 车体信息也可由下层传往上层 这种方法既保证了系统的实时性又具有较高的智能级
的环境信息实现对机器人的导航 机器人视觉信息主要指二维彩色 ≤ ≤ ⁄ 摄像机信息 在有些 系统中还包括三维激光雷达采集的信息 视觉信息能否正确! 实时地处理直接关系到车体行驶
机
器
人
年
月
速度! 路径跟踪以及对障碍物的避碰 对车体的实时性和鲁棒性具有决定性的作用 视觉信息 的处理技术是室外移动机器人研究中最关键的技术之一 目前视觉信息处理的内容主要包括 视觉信息的压缩和滤波! 道路检测和障碍物检测! 特定交通道路标志的识别! 三维信息感知与 处理 其中道路检测和障碍物检测是视觉信息处理中最重要的过程 也是最困难的过程 视觉 信息的获取是局部路径规划和导航的基础 道路检测的成功与否决定了机器人能否正确识别 当前的道路环境 能否正确作出局部路径规划并执行路径跟踪 为了简化视觉信息处理 降低 开发难度 通常把室外移动机器人的工作环境分为结构化道路环境和非结构化道路环境 结构 化道路的检测相对来说较易实现 其检测技术一般都以边缘检测为基础 辅以
别完成激光测距信息处理! 定位信息处理! 通讯管理! 驾驶控制等功能 × 采用加拿大 公司生产的 单频 通道实时差分 °≥ 系统 该系统由两台 √
°≥ 接收机! ƒ ≥2 •
电台及
⁄∞
如图 示
所示
≈
该智能车设计车速高速公路为
组成 × 2∂ 智能车测控系统框图 Ù 一般道路为 Ù 其外形如图 所
图
×
2∂ 机器人测控系统框图
√ 2 系统由 ≤
机器人研究所于
道路实验速度为 为
Ù 一般非结构化道路为 ∂ √ 2
Ù 在典型结构化道路情况下运行速度 Ù ≤
Ù 使用神经网络控制器 √ 2 系统由 ≤
控制车体的最高速度为
• ∂
还以吉普 与
√ 2 °≥
车为平台 开发出面向越野的系统 于
• ≥∏
年建成 车体采用 ° 运动跑车 ≤ 技术公司合作开发了便携式高级导航支撑平台 ° ≥ ° √ 其传感器系统包括 视觉传感器 ≥ 彩色摄像机一台 ⁄÷ ≤ 2
系统由德国研究与技术部门与大众汽车公司合作于
√
众公司的 ≤
旅行车 它的研究主要内容是高速公路下的视觉导航 因此其传感器和计
算机系统都是以视觉为主 传感器系统除两台摄像机外 仅安装了一个速度传感器和一个测量 驾驶角的传感器 两台摄像机中一台装有摄远镜头的用来检测障碍 另一台装有广角镜头的用 来检测行车道 执行机构为方向力矩电机和电子油门 计算机系统也是由 × 控等功能 年公布的材料显示系统从识别一帧图像到完成控制的周期为
室外移动机器人发展中有着代表意义的几个典型系统 进而论述了室外移动机器人研究中的若干关 键技术的研究现状及发展水平 这些关键技术包括移动机器人的控制体系结构 ! 机器人视觉信息的实 时处理技术 ! 车体的定位系统 ! 多传感器信息的集成与融合技术以及路径规划技术与车体控制技术 等 关键词 室外智能移动机器人 控制体系结构 机器人视觉 路径规划 导航与控制 中图分类号
3 1
移动机器人控制体系结构的研究 移动机器人控制体系结构是实施控制的策略与方法 目前采用的体系结构主要有功能式 所示 功能
水平式 结构和行为式 垂直式 结构以及混合式结构 功能式和行为式结构如图 式结构以 ≤ 的
√
系统和
√
系统为典型代表
≈
它根据信息的流向及行为功能
将机器人的控制过程分解成不同的功能模块 这些功能模块组成了一条闭环链 信息流由环境 经由传感器进入 经规划决策处理后再经由执行机构返回环境 从而实施控制行为 功能式结 构的优点是系统构造层次清晰! 模块功能易执行 并且较易实现高层次的智能行为 缺点是在 系统的每一控制行为都必须经过感知2建模2规划2执行等各模块 延时长 实时性差 另外 由 于各模块串行连接 其中任一模块的故障直接影响整个系统的功能
占总行程的
√
虽然计算机仅控制方向 油门和刹车由人工控制 所示
这个结果仍相当令人鼓舞
2 系统的雄姿见图
图
≤
的
√
2 移动机器人系统
2 2
德国的 ς αΜ οΡ σ−Π 和 Χαραϖελ λ ε 系统 2° 系统由德国联邦国防大学和奔驰汽车公司于 ∂