移动机器人坐标定位方案_张成
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法在当今科技飞速发展的时代，移动机器人已经在众多领域得到了广泛的应用，从工业生产中的自动化物流搬运，到家庭服务中的智能清洁机器人，再到医疗领域的辅助手术机器人等等。
而要让这些移动机器人能够高效、准确地完成各种任务，关键就在于其路径规划和轨迹跟踪算法的有效性。
路径规划，简单来说，就是为移动机器人找到一条从起始点到目标点的最优或可行路径。
这就好像我们在出门旅行前规划路线一样，要考虑距离、路况、时间等诸多因素。
对于移动机器人而言，它所面临的环境可能更加复杂多变，比如充满障碍物的工厂车间、人员密集的商场等。
因此，路径规划算法需要具备强大的计算能力和适应能力。
常见的路径规划算法有很多种，比如基于图搜索的算法，像 A 算法。
A 算法通过对地图进行网格化，并为每个网格节点赋予一个代价评估值，从而逐步搜索出最优的路径。
它的优点是能够快速找到较优的路径，但在处理大规模地图时，计算量可能会较大。
还有基于采样的算法，如快速扩展随机树（RRT）算法。
RRT 算法通过在空间中随机采样，并逐步扩展生成树的方式来探索路径。
这种算法在高维空间和复杂环境中的适应性较强，但可能得到的路径不是最优的。
另外，基于人工势场的算法也是一种常用的方法。
它将目标点视为吸引源，障碍物视为排斥源，通过计算合力来引导机器人运动。
这种算法计算简单，但容易陷入局部最优。
轨迹跟踪则是在已经规划好路径的基础上，让机器人能够准确地按照预定的路径进行运动。
这就要求机器人能够实时感知自身的位置和姿态，并根据与目标轨迹的偏差进行调整。
在轨迹跟踪中，PID 控制器是一种常见的方法。
它通过比例、积分和微分三个环节的作用，对偏差进行修正。
PID 控制器简单易用，但对于复杂的非线性系统，其控制效果可能不够理想。
为了提高轨迹跟踪的精度和鲁棒性，现代控制理论中的模型预测控制（MPC）也得到了广泛应用。
MPC 通过预测未来一段时间内的系统状态，并优化控制输入，来实现更好的跟踪性能。
移动机器人坐标定位方案
双全 向码 盘 加陀 螺仪 的方 案 在对全 向轮行 走方 案 的
支 持 上 较 为 完 整 ，但 机 器 人 行 走 角 速 度 过 大 时 陀 螺仪
积 分 将 出现 误 差 。而 本 方 案 中 ， 电子 罗 盘 以地 磁 场 作
｛ｉ （ｒ ｓ Ｔ ｓ ＝ １ Ｃ ｅ ｋ ｄ ｉ ｅ ＋ ： ｝ ｆＴ ｕ ｔ ｅｔ ＝） ｈ ｃｅ Ｔｍ ： ＋ ｅ ｓ＂ ｒ ｓＴ ｓ ＝ ；Ｃ ｅｋ ｄ ｉ ｅ０ ） ｌｅＴ ｕ ｔ ｅｔ ０ ｈ ｃｅ Ｔｍ ＝ ； ｛
作 者 结 合 自身工 程 实践 中 的经 验 ，总 结 了几 种 常
用 的坐 标 定 位 方 案 ， 在 实 际应 用 中 都取 得 了较 好 的 效
果 ，获得 了较 高的定 位精 度 。
一
、
定 位 实 现
（ ） 线定 位 一 寻
寻 线定位 方 案主 要依 靠铺 于地 面 的正交场 地 白 线 ，通 过 检测 安装 于 机 器 人 前 端 的巡 线 传 感 器 来检 测
管 网支架 的设计 还有很 多地 方 需要研 究 ， 由于 水平
有 限 ， 仅 以上 述 心 得 与 同行 共 享 ，不 足 之 处还 请 予 以 指 正 。ｏ 参考文献
［ １ 筑 结构 荷 载规 范 （ Ｂ ０ ０— ０ １ ［ ． ］建 Ｇ ５０９ ２０ ）ｓ ］
［］混凝 土 结构 设计 规 范 （ Ｂ ０ １— ０２ ［ ２ Ｇ ５０ ０ ２０ ）Ｓ ］
态控制，轨迹跟踪等各种任 务的前提 。机器人必须准
确 地 知道 自己 的坐 标 位 置及 姿 态 参 数 才 能 正确 准 确 的
坐标 零 点且 行走 正 方 向为９ 。方 向，记 当前 Ｘ Ｏ 坐标 区 间
移动机器人的定位系统及其定位方法与相关技术
本技术公开了一种移动机器人的定位系统及其定位方法，包括机器人本体、控制终端和无线电波收发器，所述机器人本体的内部设置有机器人控制器、天线一、车轮转速传感器、车轮角度传感器、障碍物检测传感器、图像采集摄像头和航向角检测器，所述控制终端的内部分别依次设置有天线二、数据计算中心和存储器。
有益效果：能够使得移动机器人既能够在室内提供服务也能够在室外提供服务，在室外提供服务时还能够利用GPS定位系统和北斗定位系统提供辅助定位，有效提高定位精度，提高机器人的工作效率，能够自动规划路线，能够自动规避障碍物，提高机器人的智能化。
技术要求1.一种移动机器人的定位系统及其定位方法，其特征在于，包括机器人本体（1）、控制终端（2）和无线电波收发器（3），所述机器人本体（1）的内部设置有机器人控制器（4）、天线一（5）、车轮转速传感器（6）、车轮角度传感器（7）、障碍物检测传感器（8）、图像采集摄像头（9）和航向角检测器（10），所述天线一（5）位于所述机器人本体（1）背面的顶端，所述车轮转速传感器（6）和所述车轮角度传感器（7）与车轮连接，所述障碍物检测传感器（8）、所述图像采集摄像头（9）和所述航向角检测器（10）位于所述机器人本体（1）正面的顶端，所述控制终端（2）的内部分别依次设置有天线二（11）、数据计算中心（12）和存储器（13）。
2.根据权利要求1所述的一种移动机器人的定位系统及其定位方法，其特征在于，所述机器人控制器（4）的内部分别依次设置有机器人控制模块（14）、无线传输模块一（15）、车轮转速控制模块（16）、车轮角度修正模块（17）、障碍物检测模块（18）和图像采集模块（19），所述无线传输模块一（15）、所述车轮转速控制模块（16）、所述车轮角度修正模块（17）、所述障碍物检测模块（18）和所述图像采集模块（19）分别均与所述机器人控制模块（14）连接，所述控制终端（2）的内部分别依次设置有终端控制模块（20）、无线传输模块二（21）、路线规划模块（22）、障碍物规避模块（23）、机器人位置偏修正模块（24）、角度对比模块（25）、数据计算模块（26）和数据存储模块（27），所述无线传输模块二（21）、所述路线规划模块（22）、所述障碍物规避模块（23）、所述机器人位置偏修正模块（24）、所述角度对比模块（25）、所述数据计算模块（26）和所述数据存储模块（27）分别均与所述终端控制模块（20）连接。
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法在当今科技迅速发展的时代，移动机器人正逐渐成为各个领域的重要工具，从工业生产中的自动化运输，到医疗领域的服务机器人，再到家庭中的智能清洁设备，它们的身影无处不在。
而要让这些移动机器人能够高效、准确地完成任务，路径规划和轨迹跟踪算法就显得至关重要。
路径规划，简单来说，就是为移动机器人找到一条从起始点到目标点的最优或可行路径。
这就好像我们出门旅行，需要规划出一条既省时又省力的路线。
而轨迹跟踪，则是让机器人能够按照预定的路径或轨迹准确地移动，避免偏离“既定路线”。
在路径规划方面，有许多不同的方法和策略。
其中，基于地图的规划方法是比较常见的一种。
就好比我们在手机上使用地图导航，机器人也需要一个对其工作环境的“地图”认知。
这个地图可以是事先通过传感器获取并构建的，也可以是根据机器人在运行过程中的实时感知不断更新完善的。
例如，栅格地图法将工作空间划分为一个个小的栅格，每个栅格都有相应的状态标识，比如是否可通行。
通过对这些栅格的分析和计算，机器人就能找到可行的路径。
这种方法简单直观，但对于复杂环境可能会出现精度不够或者计算量过大的问题。
另外，还有基于几何形状的规划方法。
比如，利用圆形、矩形等简单几何图形来描述机器人和障碍物的形状和位置，通过几何运算来确定可行路径。
这种方法在一些规则环境中效果较好，但对于形状不规则的障碍物处理起来可能就比较棘手。
除了这些传统方法，近年来随着人工智能技术的发展，一些基于深度学习的路径规划算法也逐渐崭露头角。
通过让机器人学习大量的环境数据和路径样本，它能够自动生成适应不同环境的路径规划策略。
轨迹跟踪算法则致力于确保机器人能够精准地沿着规划好的路径移动。
常见的轨迹跟踪算法包括 PID 控制算法、模型预测控制算法等。
PID 控制算法是一种经典的控制算法，它通过比例、积分和微分三个环节的作用，来调整机器人的控制输入，从而使机器人的实际轨迹尽量接近预定轨迹。
移动机器人的路径规划与定位技术研究
移动机器人的路径规划与定位技术研究一、本文概述随着科技的飞速发展和智能化时代的到来，移动机器人技术逐渐成为研究和应用的热点。
移动机器人的路径规划与定位技术是实现其自主导航、智能避障和高效作业的关键。
本文旨在深入探讨移动机器人的路径规划与定位技术的相关理论、方法及其实际应用，以期为移动机器人的研究和发展提供有益的参考和启示。
本文首先将对移动机器人的路径规划技术进行全面梳理，包括基于规则的方法、基于优化算法的方法以及基于学习的方法等。
在此基础上，本文将重点分析各类路径规划算法的原理、特点及其适用场景，旨在为读者提供一个清晰、系统的路径规划技术框架。
本文将关注移动机器人的定位技术，包括基于传感器的方法、基于地图的方法以及基于视觉的方法等。
通过对各类定位技术的深入剖析，本文将揭示各种方法的优缺点，并探讨如何提高定位精度和稳定性，以满足移动机器人在复杂环境下的作业需求。
本文将结合实际应用案例，展示路径规划与定位技术在移动机器人领域的具体应用。
通过实例分析，本文旨在展示这些技术在实际应用中的价值，并为读者提供可借鉴的经验和启示。
本文旨在全面、系统地研究移动机器人的路径规划与定位技术，以期为推动移动机器人技术的发展和应用提供有益的参考和支持。
二、移动机器人路径规划技术研究移动机器人的路径规划技术是机器人领域中的一个核心问题，其目标是在复杂的环境中为机器人找到一条从起始点到目标点的最优或次优路径。
路径规划技术涉及到环境建模、路径搜索与优化等多个方面，是实现机器人自主导航的关键。
环境建模是路径规划的第一步，其目的是将机器人所在的实际环境转化为计算机可以理解和处理的数据结构。
常见的环境建模方法包括栅格法、拓扑法、特征法等。
栅格法将环境划分为一系列大小相等的栅格，每个栅格具有不同的属性（如可通行、障碍物等）；拓扑法将环境抽象为一系列节点和连接这些节点的边，形成拓扑图；特征法则提取环境中的关键特征，如道路、交叉口等，进行建模。
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位方案，并且分析了这些定位方案的基本思想和算法的粗略实现过程，以及它们各自的优点与局限性。在工
程实践中，可以根据不同的场合需要与精度要求，选择不同的定位方案。
关键词 ：移动机器人 ；坐标定位技术 ；陀螺仪加单码盘定位 ；双编码盘差动行走定位
中图分类号 ：TP242 文献标识码 ：A
文章编号 ：1009-2374（2011）21-0020-02
（责任编辑：周加转）
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管网支架的设计还有很多地方需要研究，由于水平 有限，仅以上述心得与同行共享，不足之处还请予以 指正。
参考文献 [1] 建筑结构荷载规范（GB50009-2001）[S]． [2] 混凝土结构设计规范（GB50010-2002）[S]． [3] 钢结构设计规范（GB 500172003）[S]．
（责任编辑：王书柏）
三、结语
管网支架的设计是一项复杂的课题，且目前国内 尚无相应的管网支架设计规范出台，因此本文仅从概 念设计的角度并结合工程经验对管网支架的结构设计 进行简单分析。管网支架设计重点之一是荷载取值的
20
2011.07
准确性和精确性；其二是管道与支架的相互关系；其 三是支架体系结构形式的选择。相信做好上述三点工 作，管网支架的设计一定会是成功的。
M=0；if(K1==0&&K4==0）{CrossState=1；}else CrossState=0；
一般情况下，将高低管架的垂直荷载和水平推力均乘 以1.2～1.5的放大系数即可确保结构安全。对于大跨 度管网支架的结构方案，笔者倾向于选择钢筋混凝土 支架及钢结构大跨度梁（桁架）的结构体系，同时建 议跨度在15米以下的钢梁选用热轧H型钢，15～18米 的钢梁选用蜂窝梁，18米以上的大跨度结构选用钢桁 架，以充分考虑到建设投资和工程进度。
参考文献 [1] 李群明，等．室内自主移动机器人定位方法研究综述 [J]．
机器人，2003，（11）． [2] 徐则中，庄燕滨．移动机器人定位方法对比研究 [J]．系
统仿真学报，2009，（7）． [3] 孙迪生，王炎．机器人控制技术 [M]．北京：机械工业出
版社，1997． [4] Roumeliotis S，Bekey G．Bayesian estimation and kal-
二、结论
结合工程实践经验，总结出几种较为实用的移动 机器人定位方案。这些方案中，寻线定位方式较为原 始，仅适于沿场地白线行走。双编码盘差动定位及陀 螺仪加单码盘定位适用于两轮差动式行走模型的机器 人坐标定位，但要求行走过程中码盘不出现侧滑，否 则坐标将出现误差。双全向码盘加陀螺仪方案适用于 行走角速度较小的各种行走任务，其缺陷在于角速度 过大时陀螺仪的角度积分出现误差，导致定位失败。 双全向码盘加电子罗盘的定位方案可弥补前一方案的 缺陷，但要求周边磁场干扰强度在允许范围内。
X+=(sqrt(D_x×D_x+D_y×D_ y))×cos(AngleArc)；
Y+=(sqrt(D_x×D_x+D_y×D_y))×sin (AngleArc)。
（五）双全向码盘加电子罗盘 双全向码盘加陀螺仪的方案在对全向轮行走方案的
支持上较为完整，但机器人行走角速度过大时陀螺仪 积分将出现误差。而本方案中，电子罗盘以地磁场作 为角度参考方向，具有固定的参照对象。在磁场干扰 不大的场合中，电子罗盘提供的方向信号可以很好的 解决前一方案转速过快时积分出错的情况。其定位算 法与前面所述方案算法一致。
一、定位实现
（一）寻线定位 寻线定位方案主要依靠铺于地面的正交场地白
线，通过检测安装于机器人前端的巡线传感器来检测 机器人当前状态，并依照相应算法计算出机器人当前 坐标。具体如下：机器人前端安装四个SICK激光传感
器，从左至右记为K1,K2,K3,K4。假定机器人出发点为 坐标零点且行走正方向为90°方向，记当前X坐标区间 为M×X～(M+1)×X，当前Y坐标区间为N×Y～（N+1） ×（X,Y分别为场地白线方格X方向上的长度与Y方向 上的长度）。M，N的迭代算法如下(传感器输入为0时 表示传感器下方存在白线）：
（三）陀螺仪加单码盘定位 由前文讨论可知，机器人坐标定位的根本要素在于
保证两个量的精度：相邻两次计算时间内的角度变化 量与行走轨迹长度。该套方案中由高精度陀螺仪提供 角度方向信号AngleArc，由单码盘提供两次计算时间 内机器人行走轨迹长Delta_C，其定位算法如下：
X+= (Delta_C)× cos(AngleArc )； Y+= (Delta_C)× sin (AngleArc )；
if(CrossStateRecord==0&&CrossState==1) { if(TrustTest==0){TrustTest=1；CheckedTime=1；}} if(CrossStateRecord==1&&CrossState==1) { if(TrustTest==1) CheckedTime=++；} else{TrustTest=0；CheckedTime=0；} if(CheckedTime>=5){N++；TrustTest=0； CheckedTime=0；} 上述算法为机器人沿Y轴方向行走时的定位算法， 沿0°，180°，270°方向行走时同理可计算相应 坐标。
man filtering：a unified framework for mobile robot localization[A]．Proc 2000 IEEE Int Conf on Robotics and Automation [C]．San Francisco，2000． [5] Fox D. KLD-sampling：adaptive particle filters and mobile robot localization[J]．Advances in Neural Information Processing Systems,2001，（1）．
（二）双编码盘差动行走定位 双编码盘差动行走定位方案主要依靠安装在机器
人两个驱动轮旁的增量式旋转编码器，通过每5ms一次 的迭代计算，利用5ms内左编码盘与右编码盘移动的距 离Delta_L与Delta_R计算出机器人当前坐标与角度方 向，迭代算法如下：
Angle_Del= (Delta_R- Delta_L)/(2×LENGTH_ CODER)； X+=(Delta_R+Delta_L)×cos(AngleArc+ Angle_ Del×0.5)/2； Y+=(Delta_R+Delta_L)×sin(AngleArc+ Angle _Del×0.5)/2； AngleArc+=Angle_Del；
移动机器人的坐标定位是实现机器人自主行走，姿 态控制，轨迹跟踪等各种任务的前提。机器人必须准 确地知道自己的坐标位置及姿态参数才能正确准确的 执行命令。因此,定位问题是移动机器人研究中的关键 问题之一。
作者结合自身工程实践中的经验，总结了几种常 用的坐标定位方案，在实际应用中都取得了较好的效 果，获得了较高的定位精度。
（四）双全向码盘加陀螺仪 该套方案中仍然由陀螺仪提供角度方向，由成90度
垂直的一对全向轮编码盘提供两次计算间隔内机器人 行走轨迹长度。与前一方案相比较而言，在定位原理 上并没有很大区别。但是由于该方案中行走轨迹长度 信号由一对垂直的全向轮编码盘构成故能够完整的支 持全向轮行走方案，机器人可以以任意速度朝任意方 向行走以及加速减速。其定位行走算法如下：
DOI:10.13535/ki.11-4406/n.2011.21.060
T 技术前沿 echnology Frontier
移动机器人坐标定位方案
张成
（武汉大学动力与机械学院自动化系，湖北 武汉 430072）
摘要 ：坐标定位技术是移动机器人最基本也是最重要的技术之一。文章介绍了移动机器人采用的几种主要定