助行机器人导航与远程监护系统的设计与实现
机器人导航与智能控制系统设计与应用
机器人导航与智能控制系统设计与应用随着人工智能技术的不断发展和应用，机器人导航与智能控制系统成为了当前研究热点之一。
机器人导航是指机器人在未知环境中进行路径规划、避障等操作，智能控制系统则是通过算法和传感器实现机器人的实时感知和决策。
本文将介绍机器人导航与智能控制系统的设计原理和应用领域。
首先，机器人导航系统设计的核心是路径规划。
路径规划是指根据机器人的起点和终点，以及环境中的障碍物或限制条件，寻找一条最优路径。
常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法等。
A*算法是一种启发式搜索算法，通过评估每个路径的代价进行搜索，以找到一个最优的路径。
Dijkstra算法则是一种广度优先搜索算法，通过更新节点的最短路径，逐步扩展搜索范围。
除了路径规划，机器人导航系统还需要实时感知环境信息。
为了实现实时感知，机器人通常会搭载各种传感器，如激光雷达、摄像头、红外传感器等。
通过传感器获取环境信息，机器人可以实时感知障碍物的位置和形状，进而进行避障操作。
激光雷达可以扫描周围环境，提供精确的距离和方向数据，传感器则可以获取图片或视频流，通过计算机视觉技术进行目标识别。
在智能控制系统设计中，机器人的决策和执行是关键。
为了实现智能控制，机器人导航系统常常采用强化学习算法。
强化学习是一种通过试错学习的策略，机器人通过不断尝试不同的行为，根据行为的反馈结果来优化决策。
例如，当机器人在导航时发现了一个障碍物，它会根据反馈信息调整行进方向，逐步避免撞击障碍物。
机器人导航与智能控制系统的应用非常广泛。
其中最常见的应用领域是无人驾驶汽车。
无人驾驶汽车是基于机器人导航和智能控制技术实现的一种自动驾驶系统。
通过激光雷达、摄像头等传感器获取道路信息，利用路径规划和智能控制算法实现车辆的自主导航和避障。
无人驾驶汽车具有提升交通安全、减少交通拥堵、节省能源等优势，是未来交通领域的发展趋势。
除了无人驾驶汽车，机器人导航与智能控制系统还被广泛应用于工业生产中。
基于人工智能的远程医疗监护系统设计及其应用研究
基于人工智能的远程医疗监护系统设计及其应用研究随着人工智能技术的不断进步，它在医疗行业中的应用也越来越广泛。
近年来，基于人工智能的远程医疗监护系统备受关注，它既可以提高患者的生活质量，也可以减轻医护人员的工作负担。
本文将简要介绍基于人工智能的远程医疗监护系统的设计及其应用研究。
一、远程医疗监护系统的设计基于人工智能的远程医疗监护系统主要包括两个核心部分：患者端和医护端。
其中，患者端主要由智能设备组成，包括智能手环、智能药盒、智能医疗仪器等；医护端则由专业医护人员组成，负责对患者的身体情况进行监测和诊断。
在设计远程医疗监护系统时，需要考虑以下几个方面的问题：1、设备的选择：患者端的设备需要轻便易携带，同时要具有多种监测功能，如血压、心率、血氧、体温等，医护端的设备需要具有强大的运算和数据处理能力。
2、数据的传输与存储：基于人工智能的远程医疗监护系统需要将患者的生理数据进行采集、传输和存储。
这需要借助云计算等技术，确保数据的实时性和安全性，同时保护患者隐私。
3、智能算法的应用：在医学领域中，人工智能的应用主要集中在数据处理和诊断方面。
针对患者不同的病情，需要采用不同的算法进行数据分析和诊断，提高诊断准确率和效率。
二、远程医疗监护系统的应用研究基于人工智能的远程医疗监护系统的应用研究主要分为两个方面：实时监护和智能预警。
1、实时监护：在患者端和医护端之间建立实时监护通道，医护人员可以通过视音频和文字等形式，对患者进行实时监测和关怀。
如当患者出现异常情况时，医护人员可以通过远程监护系统迅速响应并作出相应的处理。
2、智能预警：在基于人工智能的远程医疗监护系统中，智能算法具有非常重要的作用。
它可以通过对患者的生理数据进行分析和比对，及时发现潜在的风险，并给出相应的预警和建议。
例如，在患者心率过快或过缓时，远程监护系统可以通过语音提示或文字提醒患者及时进行就医。
三、总结基于人工智能的远程医疗监护系统是一种具有前瞻性的医疗设备，它能够大大提高患者生活质量，减轻医护人员的工作压力。
机器人自主导航控制系统设计与实现
机器人自主导航控制系统设计与实现一、引言二、系统设计1.感知模块感知模块主要由传感器组成，包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达可以获取机器人周围的障碍物信息，摄像头可以获取图像信息用于视觉导航，超声波传感器可以检测机器人与障碍物的距离。
2.决策模块决策模块根据感知模块获取的环境信息进行路径规划和行为决策。
路径规划算法可以根据机器人当前位置和目标位置，计算出一条最优路径。
行为决策算法根据路径规划结果和环境信息，决定机器人的具体动作，如前进、转向、停止等。
3.执行模块执行模块负责控制机器人的运动。
它通过控制机器人的驱动器，实现机器人的运动，包括前进、后退、转向等。
执行模块还需要与决策模块进行通信，接收下一步的指令。
三、系统实现1.传感器数据的获取与处理通过激光雷达、摄像头等传感器获取到的数据需要进行处理，提取有用的信息。
对于激光雷达的数据，可以利用算法进行障碍物检测和距离测量。
对于摄像头获取的图像数据，可以通过图像处理算法进行目标检测和位置识别。
2.路径规划算法的实现路径规划算法是决策模块的核心部分，关乎机器人能否找到一条安全且最优的路径。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等。
这些算法可以根据机器人的起点和终点，以及环境的地图信息，计算出一条可行的最优路径。
3.驱动器控制驱动器控制是执行模块的关键部分，它负责控制机器人的运动。
通过与执行模块连接的电机和传感器，可以实现对机器人的前进、转向、速度调节等操作。
控制电机的电压和频率可以实现机器人的运动控制。
四、总结机器人自主导航控制系统设计与实现是一个复杂而又有挑战性的任务。
通过合理设计感知、决策和执行三个模块，并实现传感器数据的获取与处理、路径规划算法的实现和驱动器控制，可以使机器人具备在未知环境中自主导航和避障的能力。
机器人智能导航与控制系统设计
机器人智能导航与控制系统设计机器人技术在现代社会中扮演着越来越重要的角色。
机器人的智能导航与控制系统是机器人能够自主行动和执行任务的核心。
本文将详细介绍机器人智能导航与控制系统的设计原理和关键技术，以及其在各个领域中的应用。
首先，机器人智能导航与控制系统的设计需要考虑环境感知。
环境感知是机器人实现自主导航的基础，它使机器人能够感知周围环境的状态和障碍物，以便规划并执行合适的路径。
常用的环境感知技术包括激光雷达、视觉系统和超声波传感器等。
激光雷达可以提供高精度的障碍物检测和距离测量，视觉系统可以识别环境中的物体和地标，超声波传感器可以探测近距离的障碍物。
通过综合不同的传感器数据，机器人可以获得全面的环境感知能力。
其次，机器人智能导航与控制系统的设计需要考虑路径规划和运动控制。
路径规划是指根据环境感知和任务要求，生成机器人移动的路径。
常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法和遗传算法等。
这些算法可以根据不同的约束条件（如障碍物避难、寻找最短路径等）生成不同的路径。
运动控制是指将路径规划生成的路径转化为机器人的运动指令。
传统的运动控制方法包括PID控制和最优控制等。
近年来，深度强化学习等新兴方法也在机器人运动控制中得到了应用。
另外，机器人智能导航与控制系统的设计需要考虑定位与建图。
定位是指机器人在导航过程中确定自身位置的过程，而建图是指机器人在导航过程中创建环境的地图。
定位技术常用的方法有GPS定位、惯性导航系统和视觉定位等。
建图技术常用的方法有激光SLAM、视觉SLAM和RGB-D SLAM等。
定位和建图技术的准确性和实时性对机器人导航的成功与否起着至关重要的作用。
机器人智能导航与控制系统在各个领域中有着广泛的应用。
在工业领域，智能导航与控制系统可以使机器人在复杂的生产线上自主工作，提高生产效率和产品质量。
在医疗领域，智能导航与控制系统可以用于手术机器人，实现精确的手术操作，减少创伤和手术风险。
一种智能助行机器人的设计
停
0
1
1
0
右转
反转 正转
1
1
1
0 以右电机为中心原地右转 停
正转
0
1
0
1
后退
反转 反转
图 3-1 电机驱动器原理图 3.2 避障模块设计 3.2.1 超声波避障模块设计
（1）超声波发射电路设计 因为机器人行走速度比较低，所以当前方障碍较远时，助行机器人不需要采 取动作。本文采用超声波传感器检测前方 1-2m 之间的障碍物。当前方障碍物与 机器人的距离大于 2m 时，机器人不采取任何动作，当前方障碍物与助行机器人 的距离在 1-2m 之间时，机器人提醒使用者，同时，机器人以最低速度前进。当 障碍物离机器人的距离小于 1m 时，机器人根据左、右侧是否有障碍而选择停车 或避障。本文采用 TCT40-16R/T 超声波发射、接收探头并设计了超声波测距模块 接口电路，包括超声波发射电路、超声波接收电路和温度测量补偿电路。超声波 发射电路采用 74HC04 芯片对 STM32 产生的 40KHz 的方波信号进行放大。如图 3-2
OUT2、OUT3 和 OUT4 引脚分别接两个电机。电机驱动器的电路原理图如图 3-1
所示，电路的逻辑功能表如表 3-1 所示。
表 3-1 电机转动状态编码
IN1 IN2 IN3 IN4
机器人的运动状态
左电机 右电机
1
0
1
0
前行
正转 正转
1
0
0
1
左转
正转 反转
1
0
1
1 以左电机为中心原地左转 正转
助行机器人的行走方向包括前进、后退、前向左转、前向右转、后向左转、 后向右转。机器人的行走速度包括快速和慢速。另外为了满足使用者的安全性和 舒适性，助行机器人应在启动阶段加速较慢，而在停止时迅速制动。并且在速度 发生改变时、速度变化平滑。这些功能都需要通过控制两个直流电机来实现。利 用所设计的电机驱动器来控制电机的启停、速度与转向。根据所设计的电机驱动 器，STM32 的两个 I/O 口控制两个电机的转向，两个 PWM 口来控制电机的转速。 所以控制两个电机需要 4 个 I/O 口，两个 PWM 口。在程序中编制了前进挡、后 退挡、前向左转、前向右转、后向左转、后向右转、制动函数，助行机器人需要 实现某个功能时，调用相关函数即可。助行机器人的总控制流程图如图 4-1 所示。
助行机器人系统设计
Ｄｅ ｉ ｎ ｏ ｌ ｅ ｏ ｏ ｓｇ ｆａ ｗａ ｋ ｒ ｒ ｂ ｔ
ＦＡＮＧ ａ ｇ，ＺＨＯＵ ｕ— ｉｏ，Ｗ ＥＩＷ ｅ Ｆｎ Ｗ ｘａ ｉ
（ ｏｌ ｅ ｆ ｌｃ ｉ ｌ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｚ ｅ ａｇＵ ｉｅｓ ｙ Ｈ ｎ ｚｏ １０７， ｈｎ ） Ｃ ｌｇ ｅｔ ｃ ｇｎｅ ｎ ， ｈｊ ｎ ｎｖ ｒｉ ， ａ ｇｈ ｕ３ ０２ Ｃ ｉａ ｅ ｏ Ｅ ｒａＥ ｉ ｉ ｔ
图以及由超声波传感器 、 红外测距传感器检测到的环境信息控制机器人的运动 。介绍了机器人 系统 的总 体框架 、 传感器系统以及运动控制算法 的设计 ， 并给出了实验数据以证明机器人系统的有效性 。
关键词 ：助行机器人 ； 传感系统 ； 控制系统 中图分类号 ：Ｔ ７ Ｐ２ ７ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１０ － ７７ ２ １ ）８０２ －３ ０ ０９８ （ ００ ０－ １００ －
Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ａｎａ ｔ ｅｔｐ ｆｒｂ ｔ ｂｌｙ ａｄ ７ ｕ Ｗ ａｋ ｒｉ ｒｓｎｅ ． Ｊ ａｋ ｒｉ ｅｉｎ ｄｔ ａｉ ｔｔ ｃｉ ｅ ｏ ｏ ｏｉ ｍｏ ｉｔ ｉ ｌｅ ｓｐｅｅ ｔｄ Ｚ Ｕ Ｗ ｌ ｅ ｓｄ ｓｇ ｅ ｏｆｃｌａｅ ｖ ｙ ｃ ｉ ３ ｉ ｓｆ ｂｌ ａｉｎｆｒｅｄｒｙ Ｉ ｐ ｏｉｅ ｈｓｃｌｓ ｐ ｏｔａ ｄｗａｋｎ ｓｉｔｎ ｅ ７ ｕ Ｗ ａｋ ｒｕ ｅ ｏｑ ｅｓ ｎｏｓ ａｅｍｏ ｉｚｔ ｌｅｌ．ｔ ｒｖｄ ｓｐ ｙｉａ ｕ ｐ ｒ ｎ ｌｉｇａｓｓ ｃ ． ｌｅ ｓｓｔｒｕ ｅ ｓｒ ｉ ｏ ｏ ａ ３
１０ ２
传感器与微系统 （ ｒｎｄ ｃｒａｄＭｉ ｏｙｔ ｅｈｏｏｉ ） Ｔａｓｕｅ ｎ ｃ ｓｓ ｍ Ｔ ｃｎｌ ｅ ｒ ｅ ｇｓ
２１ ００年 第 ２ ９卷 第 ８ 期
机器人智能导航系统的设计与实现
机器人智能导航系统的设计与实现导语：随着科技的迅猛发展，机器人已然成为现代社会中不可或缺的一部分。
机器人智能导航系统作为其中之一的重要应用，为人们提供了更加便捷和高效的导航服务。
本文将重点讨论机器人智能导航系统的设计与实现。
一、引言机器人智能导航系统是指利用计算机视觉、传感器技术以及路径规划算法等，使机器人能够在室内或室外环境中高效地感知、定位和规划导航路径的系统。
其设计和实现旨在为机器人提供准确、安全的导航能力，使其能够自主地完成各种导航任务。
二、系统设计（一）感知模块机器人智能导航系统中的感知模块起着重要的作用，通过感知模块，机器人能够实时感知到周围环境的信息。
感知模块一般包括以下几个方面：1. 计算机视觉：利用计算机视觉技术，机器人可以通过摄像头或3D传感器等设备获取环境图像或点云数据。
通过对图像或点云数据的处理，机器人可以提取出目标物体的特征信息，从而实现对目标物体的识别和跟踪。
2. 环境感知传感器：环境感知传感器如激光雷达、红外传感器等，可以用来感知机器人周围的环境信息。
通过激光雷达可以获取到机器人周围的障碍物的距离和形状信息，从而可以进行避障操作。
（二）定位模块定位模块是机器人智能导航系统中的关键模块，通过定位模块，可以准确地获取机器人当前的位置信息。
常用的定位方法主要包括：1. 惯性测量：利用惯性传感器如陀螺仪、加速度计等测量机器人的角速度和线加速度，通过积分计算机器人的位移信息，并结合初始位置信息，最终得到机器人的位置。
2. 视觉定位：通过计算机视觉技术，从环境图像中提取特征点，并通过与地图中已知特征点的匹配，得到机器人的位置信息。
（三）路径规划模块路径规划模块是机器人智能导航系统中的核心模块，通过路径规划算法，可以实现机器人的自主导航。
常用的路径规划算法主要包括以下几种：1. 最短路径算法：最短路径算法是寻找两个给定节点之间最短路径的算法，其中最经典的算法之一是迪杰斯特拉算法。
机器人导航系统设计与实现
机器人导航系统设计与实现导言：随着机器人技术的不断发展，机器人的应用范围不断扩大，其中之一就是机器人导航系统的设计与实现。
机器人导航系统是指通过软件和硬件的组合，使机器人能够自主感知环境并计划行动路径，以实现目标位置的导航和定位。
本文将围绕机器人导航系统的设计与实现展开详细论述。
一、机器人导航系统的组成1. 感知模块机器人导航系统首要任务是通过感知环境来获取周围环境的信息。
感知模块可以包括一系列传感器，如激光雷达、摄像头、超声波传感器等，以及需要的信号处理模块。
这些传感器能够收集到环境中的数据，如地图、障碍物位置、距离等。
感知模块的设计和选择要根据机器人的任务需求和环境特点来决定。
2. 决策与规划模块决策与规划模块是机器人导航系统的核心部分。
在感知模块提供的环境信息的基础上，机器人需要根据预定的目标制定行动策略。
这一模块可以利用路径规划算法，如A*算法，Dijkstra算法等，通过评估可行的路径来找到最优路径。
在制定行动路径时，还应考虑避免障碍物、经济性和时间等因素。
3. 定位模块定位模块能够提供机器人当前的位置信息，使其能够准确地知道自己在环境中的位置。
在机器人导航中，有两种主要的定位方式：绝对定位和相对定位。
绝对定位依赖于全球定位系统（GPS）或其他辅助设备，而相对定位则通过传感器测量机器人相对位置的变化来实现。
选择适当的定位方式要根据机器人导航任务的具体需求来决定。
4. 控制模块控制模块是机器人导航系统的执行者。
它接收决策与规划模块提供的行动策略，通过控制机器人的运动器件，如驱动器、电机等，来执行预定的导航路径。
控制模块还需要不断与感知模块和定位模块进行交互，以实时更新机器人的位置和环境信息。
二、机器人导航系统的设计原则1. 精确性机器人导航系统的设计应尽量准确地定位机器人的位置，并规划出最优路径。
在感知环境和位置检测方面，应选择高精度和可靠性的传感器和算法科技。
在路径规划方面，应综合考虑多个因素，如避免碰撞、时间和资源消耗，以保证导航系统的准确性。
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图 ２ 定 位 数 据 的 误 差 曲 线
Ｆｉ Ｅｒ ｏ ｕ ｖ ｆｐ ｓｔｏ ｉ ｇ ｄ ｔ ｓ ｇ２ ｒ ｒｃ ｒ ｅｏ ｏ ｉ ｎｎ ａ ａ ｉ
５ 结 束 语
服务端是位于 ］ｔｒｅ 网络 中的监护设备 ， ｎｅｎｔ 接收 助行 机
器人技术与应用 ，０ ９ １ ：１ ３ ． ２０ （ ）３ － ４ ［ 陈华 志， ２］ 谢存禧 ． 移动机器 人 导航及其 相关技 术的研 究 ［ ］ Ｊ． 机床 与液压 ，０３（ ） １ －１ ． ２ ０ ３ ：２－ ５ ［ 郑向阳 ， ３］ 熊 蓉， 顾大强． 移动机器 人导航 和定位技术 ［ ］ 机 ｊ．
Ｋ ｙ ｗ ｒ ｓ ａ ｉｇ ａ ｏ ｏ ；ｐ ｓ ｉ ｉｇ ｎ ｖｇｔ ｎ ｅ ｏｅ ｍ ｎ ｏｉｇ ｌ ａ ｐ ｓ ｉ ｉｇ ｓｓ ｍ（ Ｐ ） ｅ ｏ ｄ ：ｗ ｌ ｎ ｉ ｒｂ ｔ ｏ ｉｏ ｎ ａｉａ ｏ ：ｒｍ ｔ ｏ ｉ ｒ ；ｇ ｂ ｌ ｏｉｏ ｎ ｙｔ ｋ ｄ ｔｎ ｉ ｔ ｎ ｏ ｔｎ ｅ Ｇ Ｓ ；
智能搀扶助行机器人 ， 简称助行机器人 ， 是帮助行走 困 难的老人和残疾人 ， 以及感 知困难 人群 等更加舒适 、 安全地
行 走 的 具 有 自主动 力 的轮 式 机 器 人 。助 行 机 器 人 需 要 在 室
外未知环境 的空 间中 ， 现机器 人的准确 定位 和在 用户 的 实 操控下实 现半 自主或 手动导航 。 目前 ， 常见 的机器人 导
ｉｆｒ ａｉｎ ａ ｅ ｒ ｃｉｉｄ． ｈｅｂａ ｉ ｆｒ ｂｏ ｏ ａｉｎ， ｅ —ｕｔｎ ｍ ｏ ｒｍａ ｕ ｌｎａ ｉ ａｉｎ ｍ ｏ ｆｗａｋ ｎ ｉ ｎ ｏｍ ｔｏ ｒ ｅ ｔｆｅ Ｏｎ ｔ ｓｓｏ ｏ ｔ ｃ ｔｏ ｓ ｍｉａ ｏ ｏ ｕｓｏ ｎ ａ ｖｇ ｔｏ ｄｅｏ ｌ ｉ ｇ ａｄ ｌ ｒｂｏ ｓｒ ａｉｅ Ｗ ｉ ＧＳ ／ＧＰＲＳ ｗｉｅｅ ｓ ｔａ ｓ ｓ ｉｎ ｔｃ ｎｏｏ ｙ，ｅ ｔ ｎｔ ｒｎｇ ｉ ｅ ｌｚ ｄ． ｏ ｔｉ ｅ ｌｚ ｄ． ｔ ｈ Ｍ ｒｌ ｓ ｒ ｎ ｍｉｓｏ ｅ ｈ ｌ ｇ ｒ ｍｏ ｅ ｍｏ ｉｏ ｉ ｓｒ ａ ｉｅ
麻烦 Ｊ 。超声波导航能检 测局部 的障碍物 ， 只能提供 相 但 对 位置信息 ， 不适用 于全局定 位 。Ｇ Ｓ导航 可 以提供 实时 Ｐ
收 稿 日期 ：０ １ ｏ —７ ２ １ ＿ ｌ ｌ
示 。远 程 通 信 模 块 采 用 ＳＭ ０ Ｃ模 块 ， 是 高 性 能 的 Ｉ３０ 这
ＧＲ Ｐ Ｓ模 块 ， 持 Ｇ Ｒ ／ Ｓ 网 络 ， 支 Ｐ ＳＧ Ｍ 内置 Ｔ Ｐ １ Ｃ ／Ｐ协 议栈 。 ＧＳ Ｐ 模块 采 用Ｕ ｌｘ 司 的Ｌ Ａ ５ 模 块 ， 具有 高 性 能 、 ｂｏ 公 Ｅ ～ｓ 其
当接收到助行机器人 客户端 的数 据传输 连接 请求 时 ， 接受
请求并创建 Ｔ Ｐ连接 ， Ｃ 接收监 测数据 ， 分析处 理 ， 处理完 成 后， 断开 Ｔ Ｐ连接 ， Ｃ 继续监 听网络 ， 等待 下一次 的监测数 据
的到 来 。 ４ 实 验 结 果
证系统的安全可靠性 。
通过实验表 明：Ｐ Ｇ Ｓ数 据 经 修 正 处 理 后 能 实 时 地 反 映
摘
要 ：针对助行机器人在 室外 未知 环境 中的导航需求 ， 分析 了不 同导航方式的优缺点 ， 设计并实现基 于
全球定位 系统 （ Ｐ ） Ｇ Ｓ 的机器人定位 导航 系统。详细地 描述 了室外 环境地 图 的创 建过 程和 地 图精 度 的控
制。为了提高定位 的精度 ， 利用地 图匹配修正 Ｇ Ｓ 位误 差 ， Ｐ定 同时融合 机器人实 时速度数据 ， 得到最终 的
ｎ ｖ ｇ ｔｏ ｎ ｅ ｏ ｅ ｍ ｏ ｔ ｒｎ ｙ ｔ ｍ ａ ｉ ａ ｉ ｎ ａ ｄ ｒ ｍ ｔ ｎｉｏ ｉ ｇ ｓ ｓｅ
Ｌ ｕ ｎｇ １Ｃｈ ａ — ｅ，Ｗ ＥＩＷ ｅ ｉ
（ ｃ ｏｌ ｆＥｅｔｉａ Ｅ ｇｎ ｅｉｇ Ｚ ｅｉｎ ｉｅｓ ｙ Ｈ ｎ ｚ ｏ １ ０７， ｈｎ ） Ｓ ｈ ｏ ｌｃｒ ｌ ｎ ｉｅｒ ， ｈｊ ｇＵｎｖｒｉ ， ａ ｇｈ ｕ３０ ２ Ｃ ｉａ ｏ ｃ ｎ ａ ｔ
人工作在正常的状态 下和 出现异 常时 能及时 得到处 理 ， 保
器人的监测信息 、 分析处 理监 测数据 、 示监 测数 据 、 送 显 发
控制指令 、 发送警报等 ， 客户端包括助行机 器人和移 动手机
终端 。
服务端程序初 始化 ， 并创 建 Ｓ ｃｅ 套接 字 ， 听 网络 。 ｏｋ ｔ 监
Ａｂ ｔａ ｔ Ａｉ ｎ ｔｔ ｅ ｒ ｑ ｉ ｍｅ ｔ ｏ ａ ｉａ ｉｎ ｏ ａ ｋｎ ｉ ｏ ｏ ｎ ｏ ｔｏ ｒ ｕ ｋ ｏ ｎ ｅ ｖｒ ｎ ｎ ， ｏ ｏ ｓ ｒ ｃ ： ｍｉ ｇ ａ ｈ ｅ ｕ ｒ ｅ ｎ ｆ ｎ ｖｇ ｔ ｆｗ ｌ ｉ ｇ ａ ｄ ｒ ｂ ｔｉ ｕ ｄ ｏ ｎ ｎ ｗ ｎ ｉ ｍｅ ｔ ｒ ｂ ｔ ｏ ｏ ｎ ｖ ｇ ｔ ｎ ｔｃ ｎ ｌ ｇ ｓ ａ ａｙ ｅ ， ａ ｉ ａｉｎ ｏ ｌ ｉｇ ａｄ ｒｂ ｔ ｂ ｓ ｄ ｏ Ｐ ｓ ｄ ｓｇ ｅ ｎ ｅ ｌ ｅ Ｔ ｅ ａ ｉａｉ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｉ ｎ ｌ ｚ ｄ ｎ ｖｇ ｔ ｆ ｗａｋ ｎ ｉ ｏ ｏ ａ ｅ ｎ Ｇ Ｓ ｉ ｅ ｉｎ ｄ ａ ｄ ｒ ａｉ ． ｈ ｏ ｏ ｚ ｃ ｅ ｔ ｎ ｐ ｏ ｅ ｓｏ ｕ ｄ ｏ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔ ｐ ｉ ｄ ｓ ｒｂ ｄ Ｔ ｅ ＧＰ ｏ ａｉ ｎ ｅｒ ｒｗ ｔ ｐ ｍａｃ ｎ ｏ ｏ ｐ ｅ ｒ ａｉ ｒｃ ｓ ｆｏ ｔ ｏ ｒｅ ｖ ｒ ｎ ｎ ｏ ｍａ ｓ ｅ ｃ ｉ ｅ ． ｈ Ｓ ｌｃ ｔ ｉ ｉ ｍａ ｔｈ ａ ｄ ｒ ｂ ｔ ｅ ｄ ｏ ｏ ｈ ｓ
机器人位置。在机 器人定 位 的基 础上 ， 现助行 机器人 的半 自主 或手 动 的导航模 式 。同时 ， 实 通过 Ｇ Ｍ／ Ｓ ＧＲ Ｐ Ｓ无线传输系统 ， 将机器人 的实时数据传 输到监控 设备 ， 实现远 程监护 功能 。实验 表 明 ： 导航 与远 程 监护系统能实现准确可靠的定位导航和实时的远程监护 。
本 文在嵌入式上位机上 ， 结合 Ｇ Ｓ的定位 技术 和 Ｇ Ｒ Ｐ ＰＳ 的无线 传输 技术 ， 设计 并实 现 了助行机 器人 的定位 导航 和 远程监护等功能 。详 细阐述了环境地图 的建 立和如何使 用 曲线 拟合 等方法 提高地图精 度。同时利 用 Ｇ Ｒ Ｐ Ｓ无线远 程 传输系统 ， 实时地监测机器人 和用户 的动态信 息 ， 确保机 器
１２ １
传感器与微系统 （ ｒｎｄ ｃｒ ｎ ｃｏｙｔ ｅｈ ｏ ｇ ｓ Ｔａ ｓｕｅ ｄＭｉ ｓｓ ｍ Ｔ ｃｎ ｌ ｉ ） ａ ｒ ｅ ｏｅ
２１ ０ １年 第 ３ ０卷 第 ｌ ０期
助 行 机 器 人 导 航 与远 程 监 护 系统 的 设计 与 实现
李传格 ，韦 巍
（ 江 大 学 电气 工 程学 院 ， 江 杭 州 ３ ０ ２ ） 浙 浙 １０ ７
助 行 机 器 人 导航 与远 程 监 护 系统 的整 体 框 架 如 图 １所
航 、Ｐ Ｇ Ｓ导航 等 ０ 。惯性 导航能 获取较精 确地相 对位 置 ， Ｊ
但其误差容易累积。视觉 导航通过获取多个路标在视觉 中
位置 ， 从而计算 出机 器人 的位置 ， 其计算 量往 往较 大 ， 但 对 硬件 的要求较为苛刻 ， 不适 用于嵌 入式 系统。磁导航 技术 已经 比较成熟 ， 可以较为精确地定位 ， 但其安装和维护较 为
位 数据 通过 地图匹配 ， 结合机器人速度信 息得 以修 正 ， 正 修
结果如图 ２所示 。地 图匹配和多传 感器信息 融合可 以一 定 程 度上的提高精度。
吕
式等 。接着启 动 Ｇ Ｒ Ｐ Ｓ服 务 ， 再通 过 Ｇ Ｒ Ｐ Ｓ拨 号 上 网连 接
Ｉｔ ｎｔ ｎ ｒｅ 网络 ， Ｇ Ｒ ｅ 从 Ｐ Ｓ网关获 得 临时 的动 态 Ｉ ， 置端 Ｖ Ｐ设 Ｉ
ＧＰ ＲＳ
０
引 言
的绝对位置信息 ， 同时适合 室外环境 。综上 ， 助行机器人主 要采用 Ｇ Ｓ导航 方式 ， Ｇ Ｓ定位的精度受环境 的影响较 Ｐ 但 Ｐ 大， 因此 ， 利用地 图匹配修正 Ｇ Ｓ定位 误差 ， Ｐ 并融合 机器人
的速 度 信 息 ， 终 确 定 机 器 人 的 位 置 。 最
号， 进入等待监测数据模式 。 当检测到有 数据Байду номын сангаас需要 发送 时 ， 先确 定 数据 发 送模 式 。
如果是 Ｔ Ｐ Ｉ Ｃ ／Ｐ模式 ， 创建 Ｔ Ｐ连接 ， 护设 备的 Ｉ Ｃ 监 Ｐ地址 和 端 Ｖ号为 固定 已知 的， Ａ Ｉ 用 Ｔ＋Ｃ Ｐ Ｔ Ｒ ＩＳ Ａ Ｔ指令 创建 与远 程 监护设备的 Ｔ Ｐ连接。连接成 功后 ， 以开 始发送 监测 数 Ｃ 可 据， Ａ 用 Ｔ＋ＣＰ Ｅ Ｄ指令发送 Ｔ Ｐ数据包 ， ＩＳ Ｎ Ｃ 发送完成后 ， 断 开 Ｔ Ｐ连接 ， Ｃ 等待下一次数据发送 。
航 方 式 有 惯 性 导航 、 觉 导 航 、 视 激光 导航 、 导 航 、 磁 超声 波 导
为了保证机 器人 使用 的安 全性 和 可靠 性 ， 用 Ｇ Ｒ 利 ＰＳ 的无线 通信技 术 ， 在助行 机器人 和远程 监控设 备之问搭 建 无线数 据传 输系统。远程 监控终端 可以实时地监控机器人 定位信 息和使用情况 ， 监测异常信息或报警信息 ， 确保 助行 机器人的安全使用 。 １ 助行机 器人的硬 件结构
机器人的位置和行走 轨迹 ， 无线 监控 系统 能实 时可靠地 监 控机器人的运行状态 ， 保证 机器人工作在 正常范围 内。
参考文献 ：
［］ 平 １ 伟 ， 向明 ， 顿 陈卫东． 助行机器 ，研究发展 和展望［ ］ 机 ＼ ｌ Ｊ．
对环境地 图创建 时所采 用的点位 置估计和直 线拟合 的 效果进 行实验 ， 结果如 表 １和表 ２所示 。原 始数 据存在 其