智能避障机器人设计文献综述
智能避障机器人设计与研究(硬件)毕业设计论文
（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.
智能机器人避障系统设计
摘要智能避障是智能机器人的重要功能，为了实现避障我们常常会采用光波测距和超声波测距。
在本文的设计中，本文采用超声波测距。
本文设计的智能避障器工作时，CPU给出一个驱动信号，超声波的模块就会产生一个声波信息，声波信号如果在传递的过程中遇到了障碍，就会被这个障碍物给反弹回来，相应的传感器就会接收这个信号，信号被接受到之后就会被传递给CPU，CPU通过寄存器里面的程序处理一下反射回来的信号，就可以计算出距离障碍物的信息，CPU在发出一些控制信号给机器人，从而实现机器人避障。
本论文设计的智能机器人避障系统的主要控制器采用51单片机，信号发出与收集采用超声波发射接收模块，遇到障碍时机器人发出警报，还有一个报警系统模块。
将本文设计的避障系统运用在机器人的驱动系统上，加上红外光电、超声波传感器等装置对机器人运行状况及周边环境状况进行实时监测，并将相关信息送至51单片机进行处理。
设计的该系统电路结构简单易维护，在应用方面有它参考的价值所在。
关键词：单片机；超声波；机器人；相关程序设计AbstractIntelligent obstacle avoidance is an important function of intelligent robot. In order to avoid obstacles, we often use light wave ranging and ultrasonic ranging. In the design of this paper, ultrasonic ranging is used. When the intelligent obstacle avoidance device designed in this paper works, the CPU gives a driving signal, the ultrasonic sensor will send out sound waves, the sound waves will be reflected back after encountering obstacles, and then the sensor receives the rebound signal, and transmits the reflected signal to the CPU. The CPU can calculate the distance from the obstacles by processing the reflected signal through the program in the transmitter Information, the CPU is sending some control signals to the robot to avoid obstacles. The main controller of the intelligent robot obstacle avoidance system designed in this paper is 51 single-chip microcomputer. The ultrasonic transmitting and receiving module is used to send and collect signals. When the robot encounters obstacles, it will send out an alarm. There is also an alarm system module. The obstacle avoidance system designed in this paper is applied to the driving system of the robot. In addition, infrared photoelectric and ultrasonic sensors are used to monitor the operation status of the robot and the surrounding environment in real time, and the relevant information is sent to 51 single chip microcomputer for processing. The circuit structure of the designed system is simple and easy to maintain, which has certain application reference value.Key words: microcontroller; ultrasonic; robot; relevant program design1绪论1.1 引言随着现在社会的高速发展，机器人的运用越来越广泛，机器人的功能较多，我们常使用它们搬运一些较重的物料，或者是为了进行不同的或高难度等人性化的操作并且具有可改变和可编程相关动作的专家系统。
机器人的智能避障与路径规划研究
机器人的智能避障与路径规划研究智能机器人是一个结合了人工智能、计算机视觉和控制技术的复杂系统，具有感知、决策和执行的能力。
其中，避障与路径规划是智能机器人必备的功能之一，它能够使机器人在复杂环境中自主避开障碍物，并找到最优的路径完成任务。
本文将重点探讨机器人的智能避障与路径规划研究。
一、智能机器人避障算法研究：1. 环境感知智能机器人避障的第一步是对环境进行感知。
常见的环境感知方法包括激光传感器、摄像头和超声波传感器等。
这些传感器能够捕捉到机器人周围的障碍物信息，并将其转化为数字信号。
通过对传感器数据的处理和分析，机器人能够判断障碍物的位置、形状和距离。
2. 障碍物检测与分析一旦获得了障碍物的信息，机器人需要对其进行检测与分析。
传统的障碍物检测方法包括阈值分割、边缘检测和模板匹配等。
然而，这些方法往往限制在特定场景中，对于复杂环境中的障碍物检测效果较差。
近年来，基于深度学习的目标检测算法得到了广泛应用，它能够自动学习和提取特征，实现更准确的障碍物检测和分析。
3. 路径规划路径规划是指机器人在避开障碍物的前提下，找到一条最优的路径来达到目标点。
目前常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和RRT算法等。
这些算法通过对环境的建模和搜索算法的优化，能够有效地找到最短路径或最优路径。
二、智能机器人路径规划算法研究：1. A*算法A*算法是一种常用的启发式搜索算法，广泛应用于路径规划领域。
它通过一个启发函数来评估未来到达目标点的代价，并结合当前已经探索的路径来决策下一步的移动方向。
A*算法具有较高的搜索效率和较好的路径质量，适用于静态环境中的路径规划。
2. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种经典的单源最短路径算法，它通过不断扩展已经探索的节点，找到到达目标点的最短路径。
与A*算法相比，Dijkstra算法没有引入启发函数的因素，适用于在已知环境中的最短路径规划问题。
3. RRT算法RRT算法是一种基于随机采样的快速路径规划算法，常用于动态环境中的路径规划。
避障机器人设计报告
避障设计报告避障设计报告1.引言在现代社会中，技术的发展已经在很多领域展现了巨大的潜力。
其中，避障是一类具有重要潜力和应用需求的系统。
本设计报告旨在详细介绍避障的设计原理、系统架构和关键组件。
2.需求分析在避障的设计之前，我们首先需要明确设计的具体需求和目标。
需求分析阶段包括对于功能、性能、环境、使用场景等方面进行细致的研究和分析。
2.1 功能需求避障需要具备以下基本功能：- 实时感知环境中的障碍物并进行识别；- 计算并实现合适的避障策略；- 进行精确的定位和导航；- 具备良好的稳定性和鲁棒性。
2.2 性能需求在不同使用场景中需要满足一定的性能指标，如：- 实时性：需要对遇到的障碍物做出快速响应；- 精确性：的定位和导航算法需要具备较高的准确性；- 稳定性：的控制系统需要具备良好的稳定性，以适应不同的工作环境。
2.3 环境需求在不同的环境中运行，对于环境的特征和条件也有一定的要求。
例如，室内环境和室外环境所需要的传感器和算法可能会有差异。
2.4 使用场景应用的不同场景可能会对的设计产生影响。
例如，家庭环境下的自动清扫可能需要经过家具和障碍物之间狭窄通道的穿越。
3.系统架构设计基于需求分析的结果，我们可以设计出避障的系统架构。
系统架构包括硬件和软件两个方面。
3.1 硬件架构避障的硬件架构通常包括以下组件：- 传感器模块：用于感知环境中的障碍物，常见的传感器包括超声波传感器、红外线传感器和摄像头等。
- 控制系统：负责处理传感器数据，计算避障策略，并控制的运动。
- 电源模块：提供所需的电源能量，通常包括电池和电源管理电路等。
- 机械结构：的机械结构用于支持传感器模块和控制系统，并提供运动和导航功能。
3.2 软件架构避障的软件架构包括以下部分：- 感知模块：负责处理传感器数据，对环境中的障碍物进行识别和定位。
- 规划模块：根据感知模块的数据和的运动能力，计算出合适的避障策略。
- 控制模块：根据规划模块的输出，控制的运动并实施避障策略。
智能避障机器人设计文献综述
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文献综述智能避障机器人设计文献综述1前言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。
机器人技术自上个世纪中叶问世以来，经历四十多年发展已取得长足进步，成为提高产业竞争力方面极为重要的战略高技术。
目前，机器人关键技术日臻成熟，应用范围迅速扩展，作为计算机、自动控制、传感器、先进制造等领域技术集成的典型代表，面临巨大产业发展机会。
国内外业界专家预测，智能机器人将是21世纪高技术产业新的增长方向。
20XX至20XX年间，全球智能服务机器人以每年40%左右的速度迅速增长。
当代机器人专家现已达成了共识：作为计算机技术及现代IT综合技术的一个必然延伸，机器人技术完全可能遵循“摩尔定律”，以前所未有的速度实现突破。
智能机器人将成为继家电、个人电脑之后、第三个以超常规速度走向我们日常生活的产品。
如今知识工程、计算机科学、机电一体化和工业一体化等许多领域都在讨论智能系统，人们要求系统变得越来越智能化。
显然传统的控制观念是无法满足人们的需求，而智能控制与这些传统的控制有机的结合起来取长补短，提高整体的优势更好的满足人们的需求。
随着人工智能技术、计算机技术、自动控制技术的迅速发展，智能控制必将迎来它的发展新时代。
计算机控制与电子技术的融合为电子设备智能化开辟了广阔前景。
避障机器人设计报告
避障机器人设计报告一、引言随着科技的不断发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
其中，避障机器人作为一种能够自主感知环境并避开障碍物的智能设备，具有重要的实用价值。
本报告将详细介绍避障机器人的设计过程，包括硬件设计、软件算法、传感器选择以及实验结果等方面。
二、需求分析在设计避障机器人之前，我们首先需要明确其应用场景和功能需求。
避障机器人主要应用于物流搬运、智能家居、工业生产等领域，需要能够在复杂的环境中自主移动，并避开各种静态和动态的障碍物。
根据上述需求，我们确定了避障机器人的主要性能指标：1、能够检测到距离机器人一定范围内的障碍物，并准确测量其距离和方向。
2、能够根据障碍物的信息，实时规划出合理的运动路径，避免碰撞。
3、具有较高的移动速度和灵活性，能够适应不同的地形和工作环境。
4、具备一定的续航能力，能够持续工作一段时间。
三、硬件设计1、车体结构避障机器人的车体结构采用四轮驱动的方式，以提高其稳定性和机动性。
车身采用铝合金材料制作，既轻便又坚固。
车轮采用橡胶材质，具有良好的抓地力和减震性能。
2、驱动系统驱动系统由电机、驱动器和控制器组成。
电机选用直流无刷电机，具有高效率、低噪音和长寿命的特点。
驱动器采用脉宽调制（PWM）技术，实现对电机转速和转向的精确控制。
控制器采用单片机，负责接收传感器数据、处理算法和发送控制指令。
3、传感器系统为了实现避障功能，我们选用了多种传感器，包括超声波传感器、红外传感器和激光雷达传感器。
超声波传感器：用于检测远距离的障碍物，测量精度较高，但容易受到环境干扰。
红外传感器：用于检测近距离的障碍物，响应速度快，但测量范围较小。
激光雷达传感器：能够提供高精度的三维环境信息，但成本较高。
通过合理配置和融合这些传感器的数据，可以实现对机器人周围环境的全面感知。
4、电源系统电源系统采用锂电池组，为机器人提供稳定的电力供应。
同时，配备了电源管理模块，对电池的充电和放电进行监控和保护，延长电池的使用寿命。
避障机器人设计报告
实时感知
机器人通过传感器实时感知周围环境的变化，及时调整移动轨迹以避开障碍物。
动态调整速度
根据障碍物的距离和位置，机器人动态调整移动速度，确保安全避障。
多传感器融合
将多种传感器信息融合处理，提高障碍物检测的准确性和可靠性，实现更高效的避障。
实验与测试
06
室内环境
模拟室内家居环境，包括客厅、卧室、厨房等场景。
对各个模块进行单元测试，确保模块功能正常。
单元测试
将各个模块集成在一起进行测试，确保系统整体运行正常。
系统集成测试
在仿真环境中测试机器人的避障功能，模拟各种实际场景以提高鲁棒性。
仿真测试
避障策略
05
超声波传感器
利用超声波的发射和反射原理，检测机器人周围障碍物的距离和位置，实现避障。
红外传感器
通过检测物体发射的红外线，判断障碍物的位置和距离，实现避障。
机器人在各种地面类型上表现出良好的运动性能，能够稳定地行走、转弯和爬坡。
避障算法的准确性
测试结果表明，避障算法在各种场景中均能准确识别障碍物并规划出合理的避障路径。
路径规划效率
机器人的路径规划时间较短，表明算法具有较高的计算效率和实时性。
运动性能稳定性
测试结果证明机器人的运动性能稳定，能够在不同场景中可靠地避障和移动。
主控制器
内置Wi-Fi和蓝牙模块，方便与外部设备进行数据交换。
通信模块
超声波传感器
用于检测机器人周围的障碍物，实现避障功能。
红外传感器
用于检测热源，如人体，提高机器人在特定环境下的感知能力。
软件设计
04
用于机器人自主导航，根据地图信息规划出安全、高效的路径。
路径规划算法
“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。
智能避障机器人设计开题报告【范本模板】
在科学探索和紧急抢险中经常会遇到对与一些危险或人类不能直接到达的地域的探测，这些就需要用机器人来完成.而在机器人在复杂地形中行进时自动避障是一项必不可少也是最基本的功能。因此，自动避障系统的研发就应运而生。我们的自动避障小车就是基于这一系统开发而成的.
随着生产自动化的发展需要，机器人的智能化与集成度越来越高，已经越来越广泛的应用到生产生活中.伴随的科技水平的提高，机器人的能够使用的传感器种类也越来越多，其中红外线传感器已经成为机器人自动行走和驾驶的重要部件。此系统是基于红外传感器的系统，即运用红外传感器实现对前方障碍物的检测。
五、预期成果
智能避障机器人遇到前方障碍物时，能够测得与障碍之间的距离,并能够通过显示屏显示出相应的数据，并能根据传感器给出的信息决定其前进、后退或着左转弯、右转弯。
六、时间安排
2013年1月5日至2014年2月28日，搜集相关资料，完成智能避障机器人设计的开题报告。
2014年2月15日至2014年2月28日，搜集相关资料，完成文献综述的任务.
2。机器人根据传感器给出的信息，决定前进方向；
3.机器人要能够具有前进、后退、左转弯、右转弯功能。
四、设计思路
利用红外技术检测障碍物信息，采用51单片机进行实时控制，实现智能避障，智能小车采用后轮驱动,两轮各用一个直流电机控制.智能小车采用前轮驱动，前轮左右两边各用一个电机驱动，分别控制两个轮子的转动从而达到转向的目的，后轮是万向轮，起支撑的作用。将红外线传感器分别装在车体的左中右，当车的左边的传感器检测到障碍物时，主控芯片控制右轮电机停止左轮转动,车向右方转向，当车的右边传感器检测到障碍物时，主控芯片控制左轮电机停止转动，车向左方转向,当前面有障碍物时规定车右转.
2014年3月1日至2014年3月31日,整理收集的相关资料开始设计硬件电路,学习必要软件的应用,例如：Protel等。
避障机器人技术报告
避障机器人技术报告学校：江苏城市职业学院班级：09应用电子（2）班姓名：刘超学号：092106350317目录摘要 (I)第一章引言 (1)1.1避障机器人制作背景介绍 (1)1.2本文章节安排及文献综述 (1)第二章主控制系统 (5)2.1 主控系统 (5)2.1.1 硬件系统 (5)2.1.2 软件系统 (5)2.2 机器人传感器系统 (5)2.2.1 模拟量传感器系统 (6)2.2.2 数字量传感器系统 (6)2.3显示电路 ............................................................................... 错误！未定义书签。
第三章主要结构介绍. (17)3.1 主要结构分析 (17)3.1.1 编程软件 (17)3.1.2 C8051F360微处理器 (17)3.1.3 CIP-51TM 微控制器核 (19)3.2片内存储器 (19)3.3片内调试电路 (23)3.4可编程数字I/O 和交叉开关 (19)3.5串行端口 (20)3.6可编程计数器阵列 (21)3.7比较器 (22)3.810位电流输出DAC (23)第四章硬件系统设计与实现 (21)4.1 电源模块 (24)4.2 单片机最小系统 (23)4.3升压稳压电路设计 ................................................................. 错误！未定义书签。
4.4 电机驱动模块 ....................................................................... 错误！未定义书签。
4.5蔽障部分 ............................................................................... 错误！未定义书签。
避障机器人设计报告
避障设计报告避障设计报告1、引言1.1 项目背景1.2 项目目的1.3 项目范围1.4 术语定义2、需求分析2.1 功能需求2.2 性能需求2.3 约束条件2.4 使用案例3、系统架构设计3.1 硬件架构3.2 软件架构3.3 传感器选择与布置3.4 控制算法设计3.5 通信模块设计4、机械设计4.1 底盘设计4.2 轮子及驱动系统设计 4.3 机械结构设计4.4 避障装置设计5、电路设计5.1 电路框图设计5.2 电源管理设计5.3 控制器设计5.4 传感器接口设计6、软件设计6.1 系统层软件设计6.2 避障算法设计6.3 控制逻辑设计6.4 用户界面设计7、系统集成与测试7.1 硬件集成7.2 软件集成7.3 系统测试方案7.4 测试结果与分析8、生产制造与组装8.1 材料采购8.2 生产过程规划 8.3 组件组装8.4 质量控制9、运维与维护9.1 使用手册编写 9.2 故障排除与维修9.3 系统更新与升级10、风险管理10.1 风险识别10.2 风险评估10.3 风险响应计划10.4 风险监控与控制11、项目总结与展望11.1 成果总结11.2 项目反思11.3 后续工作展望附件：1、设计图纸2、控制程序源代码3、测试报告法律名词及注释：1、版权：指对作品享有使用权和收益权的法律保护。
2、专利：指为了鼓励科技创新而授予的一种独特权利，用于保护发明的新技术。
3、商标：指用于识别商品或服务来源的标志、名称、图案等。
4、保密协议：指在信息交流中确保信息的机密性和安全性的法律文件。
《2024年智能小车避障系统的设计与实现》范文
《智能小车避障系统的设计与实现》篇一一、引言智能小车避障系统作为人工智能在车辆技术上的一个应用，其在当前及未来的技术发展趋势中，显得尤为关键和重要。
这一系统的核心目的是确保小车在未知的环境中可以自动、智能地避障，减少可能的碰撞危险。
本文主要对智能小车避障系统的设计与实现进行了深入的研究和探讨。
二、系统设计1. 硬件设计硬件部分主要包括小车底盘、电机驱动、传感器模块（如超声波传感器、红外传感器等）、微控制器（如Arduino或Raspberry Pi）等。
其中，传感器模块负责检测障碍物，微控制器负责处理传感器数据并控制电机驱动，使小车能够根据环境变化做出反应。
2. 软件设计软件部分主要分为传感器数据处理、路径规划和避障算法三个模块。
传感器数据处理模块负责收集并处理来自传感器模块的数据；路径规划模块根据环境信息和目标位置规划出最优路径；避障算法模块则根据实时数据调整小车的行驶方向和速度，以避免碰撞。
三、系统实现1. 传感器数据处理传感器数据处理是避障系统的关键部分。
我们采用了超声波和红外传感器，这两种传感器都能有效地检测到一定范围内的障碍物。
通过读取传感器的原始数据，我们可以计算出障碍物与小车的距离，进而做出相应的反应。
2. 路径规划路径规划模块使用Dijkstra算法或者A算法进行路径规划。
这两种算法都可以根据已知的地图信息和目标位置，规划出最优的路径。
在小车行驶过程中，根据实时数据和新的环境信息，路径规划模块会实时调整规划出的路径。
3. 避障算法避障算法是智能小车避障系统的核心部分。
我们采用了基于PID（比例-积分-微分）控制的避障算法。
这种算法可以根据障碍物的位置和速度信息，实时调整小车的行驶方向和速度，以避免碰撞。
同时，我们还采用了模糊控制算法进行辅助控制，以提高系统的稳定性和鲁棒性。
四、系统测试与结果分析我们对智能小车避障系统进行了全面的测试，包括在不同环境下的避障测试、不同速度下的避障测试等。
智能避障机器人设计策划书---张
基于80C51单片机的超声波避障PVC线槽材料双足仿生机器人的设计应用制作者：XXXXXXXXXXXXXXXX一、概述。
机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。
智能机器人则是一个在感知- 思维- 效应方面全面模拟人的机器系统。
它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。
而且随着机器人的应用领域的扩大，人们期望机器人在更多领域为人类服务。
另外，单片机的应用现已渗透到仪器仪表、家用电器、医用设备、航空航天、专用设备的智能化管理及过程控制等各项科研领域。
单片机往往作为一个核心部件出现在实时检测和自动控制的智能自主控制系统中。
但仅仅单片机是不够的，还应根据具体硬件系统软硬件结合，才能让系统达到设计要求，良好地运行。
本系统采用80C51系列单片机为中心器件，设计一个智能化自主避障仿生小机器人，是为了能在智能机器人科学的基础研究上做出贡献，因为加强培育机器人产业市场，不仅能够带动智能机器人技术本身的发展，同时也必将引领其他相关高新技术的发展和壮大。
智能机器人的研究意义必将日益凸显，其发展空间十分广阔。
二、主要工作原理。
本设计采用的是80C51、超声波测距模块及超声波传感器、减速电机、PVC线槽材料、锂电池以及蜗杆、齿轮、螺丝螺母等组成的一个智能避障双足机器人。
当前方遇到有障碍物时，此超声波信号被障碍物反射回来，由接收器接收，输送至80C51单片机处理，自主实现电机停车、继而倒转，使双足机器人变为向后迈步，达到智能避障后退的目的。
系统控制原理如图示：三、发展前景及其应用。
机器人具有广阔的发展前景，国内外对此的研究已经取得了许多成果,但其智能化水平仍然不尽人意。
已有的人工智能技术大多数要依赖领域知识。
因此在各个层面的研究都很迫切。
另外，现代机器人基本能按人的指令完成各种比较复杂的工作，如深海探测、作战、侦察、搜集情报、抢险、服务等工作，在不同科研领域有着广泛的应用。
基于智能传感器的机器人避障系统设计与实现
基于智能传感器的机器人避障系统设计与实现基于智能传感器的机器人避障系统设计与实现摘要：随着智能传感技术的不断发展，机器人在现代社会中的应用范围越来越广泛。
机器人避障系统是其中一项重要的应用之一。
本文基于智能传感器设计了一种机器人避障系统，并对其进行了实现和测试。
该系统能够利用智能传感器获取环境中的障碍物信息，并通过相应的算法进行处理，最终控制机器人实现避障的功能。
实验证明，该系统能够有效地检测和避免遇到的障碍物，具有较高的准确性和可靠性。
关键词：智能传感器；机器人；避障系统；算法；准确性；可靠性1.引言机器人技术的不断发展，使得智能机器人在日常生活和工业生产中发挥了重要的作用。
然而，机器人在导航和运动过程中，常常会遇到各种障碍物，需要具备避障的能力。
为此，设计一种基于智能传感器的机器人避障系统就显得尤为重要。
在传统的机器人导航系统中，通常采用的是基于激光雷达或摄像头的传感器来实现避障功能。
然而，这些传感器存在着测距能力有限、精度不高、对环境光强度敏感等问题，因此无法满足复杂环境下机器人避障的需求。
相比之下，智能传感器由于其具备实时、精确、全向等特点，成为了一种理想的选择。
本文旨在设计一种基于智能传感器的机器人避障系统，解决传统传感器存在的问题，提高机器人避障的准确性和可靠性。
具体地，通过利用智能传感器获取环境中的障碍物信息，研究相应的算法进行处理，并将处理结果应用于机器人的控制系统，从而实现机器人的避障功能。
2.智能传感器的选择和设计2.1 传感器的选择本文选择了三维超声波传感器，作为智能传感器来获取环境中的障碍物信息。
这种传感器具备高频率、小波束、全向感知等特点，能够实时获取障碍物的距离、方位和速度等信息。
2.2 传感器的设计传感器的设计包括硬件和软件两个方面。
硬件设计主要是设计传感器的结构和电路，软件设计主要是设计传感器的控制程序和数据处理算法。
硬件方面，传感器需要包括发射器和接收器。
发射器负责发射超声波，接收器负责接收超声波的回波。
机器人控制系统设计(毕业设计)文献综述【范本模板】
(2）控制系统的硬件结构
通过小组初步讨论决定控制计算机使用研华的主机，运动控制卡选用ADT(深圳众为兴）,电机选用伺服电机.
（3）控制系统的软件部分
主要采用VC进行编程，构建一个控制系统平台，在程序中给定坐标后，实现机械手从一点移动到另一点进行上下料的搬运工作。
之所以使用VC，一方面，ADT 的运动控制卡支持VC进行编程，另一方面,使用VC进行编程比较灵活,易于改进和变化。
(4)电路图部分
根据所选的硬件设备,使用Protel进行绘制.
三、作者已进行的准备及资料收集情况
在设计之前，翻阅了多篇关于机器人方面的书籍.对于控制系统的发展及其在机器人上的应用都有了相关的了解，这为建立机器人控制系统的模型做了一些前期准备工作.在此期间，还自学Protel和Solidworks等软件，为控制系统的电路设计和程序设计做好了准备。
还借了《单片机基础》、《48小时精通Solidworks2014》、《工业机器人》等书籍便于今后设计过程翻阅参考。
四、阶段性计划及预期研究成果
1.阶段性计划
第1周：阅读相关文献（中文≥10篇,英文≥1篇），提交文献目录及摘要。
第2周:翻译有关中英文文献，完成文献综述、外文翻译,提交外文翻译、文献综述.
第3~6周：控制系统总体设计，提交设计结果.
第7~11周：硬件元器件的选型、I/O口接线图，提交设计结果
第，12～14周：软件编程,装配图。
第15周：工程图绘制，工程图。
第16周撰写毕业设计说明书，提交论文，准备答辩。
机器人智能路径规划与避障技术研究
机器人智能路径规划与避障技术研究摘要：机器人智能路径规划与避障技术是现代机器人领域的重要研究方向之一。
机器人智能路径规划的目标是使机器人能够在未知环境中快速找到最优路径，避免障碍物，并能实时调整路径以应对动态环境的变化。
本文对机器人智能路径规划与避障技术进行了综述，并重点介绍了基于传感器数据的路径规划算法、目标函数设计与动态规划等相关技术。
1. 引言机器人智能路径规划与避障技术是将人工智能与机器人控制相结合的重要研究领域。
机器人通过感知环境、规划路径、执行动作等步骤实现自主移动，而智能路径规划与避障技术的核心是使机器人能够快速且准确地找到可行路径并避免碰撞。
2. 机器人智能路径规划算法2.1 基于传感器数据的路径规划算法机器人通过各种传感器获取环境信息，包括激光雷达、摄像头等。
基于传感器数据的路径规划算法根据环境信息生成地图，然后利用搜索算法寻找最优路径。
常用的搜索算法有A*算法、Dijkstra算法等。
2.2 目标函数设计目标函数是机器人智能路径规划算法中的关键因素。
目标函数设计的好坏直接影响机器人规划到的路径是否最优。
目标函数的设计通常包括路径长度、避障代价和动态规划等因素。
合理设置权重可以使机器人在规避障碍物的同时选择最短路径。
3. 机器人智能避障技术3.1 障碍检测与传感机器人智能避障技术中，障碍检测和传感是非常重要的环节。
机器人通过使用激光雷达、摄像头等传感器获取周围环境信息，然后利用图像处理、深度学习等技术进行障碍物检测与识别。
3.2 动态规划动态规划是机器人智能避障技术中常用的方法之一。
机器人根据当前环境信息，通过动态规划算法实时调整路径，以应对动态环境的变化。
4. 实验与应用4.1 实验设计与结果分析为了验证机器人智能路径规划与避障技术的效果，我们设计了一系列实验。
实验结果表明，基于传感器数据的路径规划算法能够帮助机器人高效地找到最优路径，并在没有发生碰撞的情况下完成任务。
4.2 应用领域机器人智能路径规划与避障技术在多个领域有着广泛的应用。
《2024年智能小车避障系统的设计与实现》范文
《智能小车避障系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的飞速发展，智能小车避障系统在日常生活及各种工业领域的应用愈发广泛。
通过应用人工智能技术，这类系统可以在没有人工操作的情况下自动避障。
本文旨在深入探讨智能小车避障系统的设计理念和实现过程。
二、系统设计目标与基本原理1. 设计目标：本系统设计的主要目标是实现小车的自主避障，提高小车在复杂环境中的运行效率和安全性。
2. 基本原理：系统主要依赖于传感器进行环境感知，通过算法对获取的信息进行处理，从而实现避障功能。
三、系统设计1. 硬件设计硬件部分主要包括小车底盘、电机驱动、传感器（如超声波传感器、红外传感器等）、微控制器等。
其中，传感器负责获取环境信息，微控制器则负责处理这些信息并发出控制指令。
(1) 小车底盘：选用轻便且稳定的底盘，以适应各种路况。
(2) 电机驱动：采用高性能的电机驱动，保证小车的运动性能。
(3) 传感器：选用精确度高、抗干扰能力强的传感器，如超声波传感器和红外传感器。
(4) 微控制器：选用处理速度快、功耗低的微控制器，如Arduino或Raspberry Pi。
2. 软件设计软件部分主要包括传感器数据采集、数据处理、路径规划、控制指令发出等模块。
(1) 传感器数据采集：通过传感器实时获取环境信息，如障碍物的位置、距离等。
(2) 数据处理：微控制器对获取的信息进行处理，识别出障碍物并判断其位置和距离。
(3) 路径规划：根据处理后的信息，规划出避开障碍物的路径。
(4) 控制指令发出：根据路径规划结果，发出控制指令，驱动小车运动。
四、系统实现1. 传感器数据采集与处理：通过传感器实时获取环境信息，利用微控制器的处理能力对信息进行筛选、分析和处理，识别出障碍物并判断其位置和距离。
这一过程主要依赖于编程语言的运算和逻辑处理能力。
2. 路径规划：根据传感器获取的信息，结合小车的当前位置和目标位置，通过算法规划出避开障碍物的最优路径。
这一过程需要考虑到小车的运动性能、环境因素以及实时性要求等因素。
基于计算机视觉的自主避障文献综述
基于计算机视觉的自主避障文献综述
随着无人驾驶技术的发展，自主避障技术已经成为了无人驾驶的重要组成部分。
基于计算机视觉的自主避障技术是其中的一种，其主要利用摄像头等传感器采集场景信息，并通过算法对场景进行分析和处理，从而实现对障碍物的识别和避障。
在过去的十年中，基于计算机视觉的自主避障技术已经得到了广泛的研究和应用。
其中，研究人员主要集中在如何提高障碍物检测的准确率和速度，以及如何实现更加高效的避障算法等方面。
针对障碍物检测的问题，研究人员主要从两个方面入手：一是通过改进算法，提高障碍物检测的准确率和速度；二是通过改进传感器技术，提高传感器对场景的分辨率和灵敏度，从而提高障碍物检测的准确率和速度。
针对避障算法的问题，研究人员主要从两个方面入手：一是通过改进算法，提高避障的效率和智能化程度；二是通过引入深度学习等人工智能技术，提高避障算法的精度和智能化程度。
总之，基于计算机视觉的自主避障技术是无人驾驶技术中不可或缺的一部分，其发展前景广阔。
未来，随着人工智能技术的不断进步和应用，基于计算机视觉的自主避障技术将会得到更加广泛的应用和发展。
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智能避障机器人系统的设计与实现
智能避障机器人系统的设计与实现随着科技的不断进步，机器人技术也不断地得到了发展和应用。
机器人的应用范围越来越广，涉及到生产、医疗、教育等各个领域。
其中，智能机器人日益成为人们研究的热点。
智能机器人能够向人类提供很大的帮助，这是因为它们能够通过感知环境来做出相应的决策。
智能机器人中的智能避障系统是机器人中最基本的功能之一。
本文将探讨智能避障机器人系统的设计与实现。
一. 智能避障系统的设计智能避障机器人系统的设计是一个非常重要的问题。
首先，我们需要将机器人的传感器部分设计好。
机器人的传感器部分需要搭配合适的算法，以收集准确的信息。
其次，我们需要为机器人设置目标来引导机器人的行为。
最后，我们需要添加控制模块，来控制机器人的运动。
1. 传感器设计智能避障系统的传感器应该能够感知机器人周围的环境，这个要求非常的高，因此需要选择适合的传感器类型。
常用的传感器类型有超声波传感器、酷黑-lidar 传感器、ToF 传感器等。
超声波传感器主要用来测量距离，它通过发出声波能够返回接收器。
酷黑-lidar 传感器和 ToF 传感器是激光雷达传感器，能够测量从机器人到物体的距离。
这些传感器可以提供有关机器人周围环境的详细信息。
另外，为了使机器人获得更好的环境信息，我们可以通过多个传感器的读数来估计环境。
我们可以使用滤波方式来优化传感器数据，确保传感器数据的真实性。
2. 目标设计任何智能机器人系统都需要定义目标。
目标可以是机器人移动到新的位置，或者避免与环境中的障碍物相撞。
应该建立一个有条理的目标来引导机器人的行为。
同时，为了确保环境中的障碍物不会妨碍机器人达成目标，我们需要确保避免碰撞的算法足够优秀。
这需要我们考虑机器人的反应时间和环境因素。
3. 控制设计智能避障机器人系统的控制是智能机器人系统的另一个重要部分。
控制器根据搜集的数据，能够将信息传入目标功能和动作选择算法中，控制机器人自主决策。
机器人能够根据控制器的命令来移动，并根据得到的目标算法来控制动作。
智能避障机器人设计文献综述
智能避障机器人设计文献综述智能避障机器人是一种能够根据环境信息自主避开障碍物的智能机器人。
它具有广泛的应用前景，例如在户外、仓库、医院、清洁行业等各个领域中可以发挥重要的作用。
为了实现智能避障功能，需要结合传感器技术、数据处理算法以及动作控制方法等多个方面的知识。
本文将从传感器、路径规划以及动作控制等方面进行综述。
智能避障机器人的传感器设计是实现避障功能的关键。
目前常用的传感器包括超声波传感器、红外线传感器、激光雷达、视觉传感器等。
超声波传感器可以通过发送超声波信号并接收回波来测量到障碍物的距离，但精度较低；红外线传感器可以通过红外线信号的反射来检测前方障碍物的距离和形状，但对于透明物体无法有效检测；激光雷达能够精确地测量到物体的距离和方向，但成本较高；视觉传感器可以通过拍摄周围环境图像，并通过图像处理算法来判断前方是否有障碍物。
常见的图像处理算法包括边缘检测、颜色识别、深度学习等。
传感器选择要根据具体的应用场景和预算来决定。
路径规划是智能避障机器人实现避开障碍物的关键技术之一、常见的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、动态窗口方法等。
A*算法是一种启发式算法，在过程中综合考虑节点的距离和预估的剩余距离，以找到最短路径。
Dijkstra算法是一种无启发式算法，通过将起点到当前节点的最短路径保存在一个优先队列中来找到最短路径。
动态窗口方法是一种逐步的方法，通过不断调整机器人运动的速度和方向来避开障碍物。
路径规划算法的选择要根据机器人的动力学模型、环境地图以及运动约束等因素来决定。
动作控制是实现智能避障机器人运动的关键技术。
常见的动作控制方法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
PID控制是一种基于误差和误差变化率的控制方法，通过调整控制器的比例、积分和微分参数来实现稳定的控制。
模糊控制是基于模糊逻辑的控制方法，通过建立模糊规则来实现对输入-输出关系的控制。
神经网络控制是基于神经网络的控制方法，通过对神经网络进行训练来实现对输入-输出映射的学习。
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智能避障机器人设计文献综述1 前言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。
机器人技术自上个世纪中叶问世以来，经历四十多年发展已取得长足进步，成为提高产业竞争力方面极为重要的战略高技术。
目前，机器人关键技术日臻成熟，应用范围迅速扩展，作为计算机、自动控制、传感器、先进制造等领域技术集成的典型代表，面临巨大产业发展机会。
国内外业界专家预测，智能机器人将是21世纪高技术产业新的增长方向。
2003至2006年间，全球智能服务机器人以每年40%左右的速度迅速增长。
当代机器人专家现已达成了共识：作为计算机技术及现代IT综合技术的一个必然延伸，机器人技术完全可能遵循“摩尔定律”，以前所未有的速度实现突破。
智能机器人将成为继家电、个人电脑之后、第三个以超常规速度走向我们日常生活的产品。
如今知识工程、计算机科学、机电一体化和工业一体化等许多领域都在讨论智能系统，人们要求系统变得越来越智能化。
显然传统的控制观念是无法满足人们的需求，而智能控制与这些传统的控制有机的结合起来取长补短，提高整体的优势更好的满足人们的需求。
随着人工智能技术、计算机技术、自动控制技术的迅速发展，智能控制必将迎来它的发展新时代。
计算机控制与电子技术的融合为电子设备智能化开辟了广阔前景。
因此，智能技术的研究、应用都是非常有意义而且有很高市场价值的[1]。
智能机器人，也称轮式智能小车，是一种以汽车电子为背景，涵盖控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多科学的科技创意性设计，一般主要由单片机模块、驱动模块、红外传感器模块和电源模块等模块组成。
一般而言,智能车系统要求在运行的过程中，小车能够实行有效的避开障碍物。
其原理是，通过红外发射管发射信号，红外二极管进行接收，并将信号送于单片机，单片机通过合理的处理，来驱动伺服电机的旋转快慢，从而达到避障的目的[2]。
2 智能机器人的发展历史、现状及发展趋势在80年代中期，设计和制造机器人的浪潮已席卷全球，世界上一些著名的公司开始研制移动机器人（此时的移动机器人主要用作大学实验室及研究机构的实验平台），并促进了移动机器人学等多种研究方向的出现。
90年代以来，以研制高水平的环境信息传感器和信息处理技术、高适应性的移动机器人控制技术和真实环境下的规划技术为标志，开展了移动机器人的更高层次的研究。
现在机器人的应用越来越广，种类也越来越多，但大体上可分为轮式机器人和足式机器人。
智能小车就是轮式机器人中的一种，虽然是最基本的机器人雏形，但其中已包含了大部分功能，综合国内外专家解释，可普遍认为机器人一般是具有如下功能的机器：（1）动作机构具有类似于人或其他生物体某些器官（肢体、感官等）的功能；（2）有通用性，工作种类多样，动作程序灵活易变；（3）有一定程度的智能，如记忆、感知、推测、决策和学习等；（4）有独立性，完整的机器人系统在工作时不依赖于人的操纵。
随着人工智能技术、计算机技术、自动控制技术的迅速发展，智能控制必将迎来它的发展新时代。
机器人领域近几年有如下几个发展趋势：（1）性价比逐步提高，性能不断提高（高速度、高精度、高可靠性、便于操作和维修），而单价不断下降。
（2）工业机器人控制系统向基于PC机的开放型控制器方向发展，便于标准化、网络化。
同时，器件集成度提高。
从而，大大提高了系统的可靠性、易操作性和可维护性。
（3）传感器的作用日益重要，除传统的位置、速度、加速度等传感器外，视觉、声觉、力觉、触觉等多种传感器的融合技术已用来进行环境建模及决策控制。
（4）虚拟现实技术在机器人中的作用已从仿真、预演发展到用于过程控制，如使遥控机器人操作者产生置身于远端作业环境中的感觉来操作机器人。
（5）当代遥控机器人系统的发展特点不是追求全自治系统，而是致力于操作者与机器人的人机交互控制，即遥控加局部自主系统构成完整的操作系统，使智能机器人走出实验室走入实用化阶段[3]。
3 智能机器人发展的有利条件目前，与智能机器人有关的技术领域进展非常迅速，这为智能机器人的快速发展提供了有力的技术支持。
3.1 传感器（1）精确的位置传感器机器人的传感器从最初的超声测距到激光测距；从低分辨率摄像头到高清晰摄像机，机器人的传感器越来越精确，这为机器人精确获得自身位置提供了良好的基础。
（2）触觉传感器人能够在自然界活动自如，很大一部分原因是人拥有灵敏的触觉。
机器人的触觉传感器担当了类似的任务，拥有了灵敏触觉传感器的机器人，动作不会像机械一样僵硬。
（3）语音识别人的语言是在长期交流过程中形成的，这方便了人与人之间交流。
语音识别技术的发展为机器人提供了听懂人的语言，与人交流的平台。
（4）图像识别人对外界信息的感知80%来自于视觉，图像处理和计算机视觉的发展为机器人能够理解图像，快速处理图像信息提供了强有力的保障。
3.2 机器人硬件（1）模块化（2） MEMS技术应用（3）物理“softness”（4）功能“softness”3.3 机器人软件（1）实时获取和集成多源(视觉、听觉、触觉、距离传感、RFID、运动) （2）快速理解复杂环境（3）基于多传感器的快速反应软件（4）可识别用户意图及喜好（5）跨平台运行（6）软件模块化4 系统方案的选择（1）主控单元的比较与选择方案一：采用各类数字电路来组成小车的控制系统，对外围避障信号，自动寻迹信号，无线遥控信号，语音控制信号进行处理。
本方案电路复杂，灵活性不高，效率低，不利于小车智能化的扩展，对各路信号处理比较困难。
方案二：采用51单片机来作为整机的控制单元。
红外线探头采用市面上通用的发射管与及接收头，经过比较芯片调制处理后由控制系统接收。
路线寻找采用红外线管对路面信号采集，送到单片机系统处理，同样包括无线遥控信号和语音控制信号。
此系统比较灵活，采用软件方法来解决复杂的硬件电路部分，使系统硬件简洁化，各类功能易于实现，能很好地满足题目的要求。
比较以上两种方案的优缺点，方案二简洁、灵活、可扩展性好，更能达到题目的设计要求，因此采用方案二来实现[4]。
（2）避障单元的比较与选择方案一：采用超声波避障，超声波受环境影响较大，电路复杂，而且地面对超声波的反射，会影响系统对障碍物的判断。
方案二：采用红外线避障，利用单片机来产生38KHz信号对红外线发射管进行调制发射，发射出去的红外线遇到避障物的时候反射回来，红外线接收管对反射回来信号进行解调，输出比较电平。
外界对红外信号的干扰比较小，且易于实现，价格也比较便宜，故采用方案二。
红外线避障方法，利用一管发射另一管接收，接收管对外界红外线的接收强弱来判断障碍物的远近，由于红外线受外界可见光的影响较大，因此通过调制信号产生38KHz的载波来减少外界的一些干扰。
只要障碍物在限定范围内就会产生相对的电平供单片机控制，实现避障功能[5][6]。
5 红外线测距的原理对某一特定物体距离的测量是光学仪器领域的热门课题之一。
在机器人视觉方面,快速精确的测距系统使机器人迅速准确地判断目标与机器人的距离,以便使机器人迅速做出相应的判断和动作。
各种测距方法很多, 目前应用较多的主要有PSD 测距法、超声时间法、带运动机构的双象比较法和反射能量法。
PSD测距法利用三角测距原理,用一种称之为位置敏感器件(Position Sensitive Device) 的PSD元件来获得二路输出信号, 根据这二路信号来获得物体的距离量值。
超声时间法测量一束超声波从发射到反射回仪器的时间来判断被测距离。
带运动机构的双象比较法则比较复杂, 系统中有二套光路对被测物体像，其中一套光路是经过可运动的反光镜获得的,接收系统及时比较二套光路来的图像, 当二者一致时, 就可根据可运动反光镜的位置来获得物体的距离信息。
反射能量法中仪器发射一束光(通常是近红外光) 照射到被测物体表面,仪器同时接收被测物体的反射光能量, 根据接收到的反射光能量来判断被测物体的距离。
我们在红外测距系统就是采用反射能量法[7]。
红外传感器的测距基本原理为红外发射电路的红外发光管发出红外光，经障碍物反射后，由红外接收电路的光敏接收管接收前方物体反射光，据此判断前方是否有障碍物。
根据发射光的强弱可以判断物体的距离，由于接收管接收的光强随是随反射物体的距离变化而变化的，因而，距离近则反射光强，距离远则反射光弱［8］。
因为红外线是介于可见光和微波之间的一种电磁波，因此，它不仅具有可见光直线传播、反射、折射等特性，还具有微波的某些特性，如较强的穿透能力和能贯穿某些不透明物质等。
红外传感器包括红外发射器件和红外接收器件。
自然界的所有物体只要温度高于绝对零度都会辐射红外线，因而，红外传感器须具有更强的发射和接收能力。
参考文献[1] 宗光华.《机器人的创意设计与实践》[M].北京航空航天大学出版社2004.[2] 赵海兰.基于单片机的红外遥控智能小车的设计[J],无线互联科技-2011年3期.[3] 何立民.单片机技术的现状与未来[J],中国计算机报,1995年No：30.[4] 周淑娟.基于单片机智能寻迹小车的设计方案[J],工业技术与职业教育-2011年6月第9卷第2期.[5] 韩毅,杨天.基于HCS12单片机的智能寻迹模型车的设计与实现[J].学术期刊, 2008，29（18）：1535-1955.[6] 于连国,李伟,王妍玮.基于单片机的智能小车设计[J],林业机械与木工设备-2011年4期.[7] 刘迎春,叶湘滨.《传感器原理设计与应用》[M].国防科技大学出版社,2004.[8] 宋泽清. 关于灵活避障、快速循迹.《无线电》,2009(2).。