自主移动机器人智能导航研究进展
机器人智能感知与导航技术研究
机器人智能感知与导航技术研究近年来，随着科技的不断进步，机器人的应用领域也越来越广泛。
从工业生产到家庭服务，机器人已经成为人们生活中的重要伙伴和助手。
在机器人能够更加智能地感知和导航方面的研究取得了显著进展。
本文将从机器人的智能感知和导航技术两个方面展开讨论，并探讨其未来的发展趋势。
首先，机器人的智能感知是其核心能力之一。
通过传感器的感知，机器人可以获取周围环境信息并作出相应的反应。
目前，机器人广泛使用的传感器包括摄像头、声音传感器、触摸传感器等。
其中，视觉传感器是机器人智能感知的重要组成部分。
机器人通过视觉传感器可以识别和跟踪物体，判断是否有障碍物等。
例如，工业生产中的机器人可以利用视觉传感器准确地抓取和定位物体，提高生产效率和质量。
此外，声音传感器也是机器人智能感知的重要手段。
通过声音传感器，机器人可以感知到声音的频率、强度和方向等信息。
这对于机器人应用于家庭服务中的智能音箱等产品来说尤为重要。
例如，当用户对智能音箱说出指令时，声音传感器可以捕捉到声音并将其转化为指令，使机器人做出相应的回应。
除了传感器的感知能力外，机器人还可以通过学习与大数据分析来提升智能感知能力。
机器学习是一种使机器能够通过经验来改善性能的方法。
通过对大量数据的分析和学习，机器人可以发现并应用规律，提高其感知的准确性和精度。
例如，在自动驾驶领域，机器学习可以帮助车辆识别并避免危险。
机器人也可以通过与用户的交互学习用户的喜好和习惯，使其能够更好地满足用户的需求。
其次，机器人的导航技术是实现智能感知与行动的关键。
导航技术能够帮助机器人确定自身的位置和移动路径，使其能够在复杂环境中自主导航。
目前，机器人的导航技术主要包括定位和路径规划两个方面。
通过定位，机器人可以确定自己在空间中的位置。
现阶段，机器人常用的定位技术包括全球定位系统（GPS）、激光雷达和视觉定位等。
其中，激光雷达在室内环境中具有较高的定位精度，广泛应用于机器人的导航系统中。
基于SLAM技术的自主机器人导航研究
基于SLAM技术的自主机器人导航研究第一章绪论自主机器人导航是指在没有外部带引下，机器人能够自主完成路径规划、障碍物避障、位置定位等任务的技术。
自主机器人导航的应用领域十分广泛，包括智能家居、工业自动化等领域。
而实现自主机器人导航的关键技术之一便是SLAM技术。
本文将重点介绍基于SLAM技术的自主机器人导航研究。
第二章 SLAM技术的基本原理SLAM技术是指同时实现机器人运动规划和位置定位的技术，其核心思想是通过机器人在环境中移动、感知环境并建立地图，从而实现位置和环境信息的同时估计。
SLAM技术是一种递归完备算法，主要包括传感器数据获取、数据融合、信息估计等步骤。
2.1 传感器数据获取SLAM技术主要通过传感器获取机器人周围的环境信息，包括激光雷达、视觉传感器等。
在传感器获取的数据中，需要精确地掌握机器人的姿态信息，以便对其运动进行精确计算。
2.2 数据融合在传感器获取环境信息的过程中，数据很可能会存在噪声，因此需要进行数据融合，以消除数据噪声对SLAM技术的影响。
数据融合的方法包括滤波和优化方法。
2.3 信息估计信息估计是指通过对传感器数据的处理，得到机器人在环境中的位置信息和地图信息。
在信息估计的过程中，需要对机器人在环境中的运动进行建模，以便精确地估计机器人的位置和环境的地图信息。
第三章基于SLAM技术的机器人导航3.1 机器人建图机器人建图是指机器人在环境中移动，感知环境信息并建立环境地图的过程。
机器人建图主要通过对在环境中的传感器数据进行处理，得到环境地图的信息。
机器人建图包括静态地图建立和动态地图建立两种方式。
3.2 自主路径规划在完成环境地图的建立后，机器人需要根据自身的位置信息，计算出一条避开障碍物、到达目的地的路径。
路径规划的方法包括基于规划和基于搜索的方法。
其中，基于规划的方法包括最近点规划、基于采样的方法等；基于搜索的方法包括A*搜索、D*搜索等。
3.3 障碍物避障障碍物避障是指机器人在到达目的地的过程中，避开其他障碍物的过程。
机器人自主探索与导航技术研究与实现
机器人自主探索与导航技术研究与实现随着人工智能技术的快速发展，机器人的自主探索与导航能力逐渐成为了研究的热点。
机器人自主探索与导航技术的研究目标是让机器人具备自主感知环境、规划路径，并能够在未知环境中自主导航的能力。
这项技术的研究与实现将为机器人在未来的应用中发挥更大的作用，如无人驾驶汽车、智能仓储物流等领域。
一、机器人自主感知技术研究与实现机器人自主感知是指机器人通过感知技术获取周围环境的信息，并对这些信息进行处理和分析，从而使机器人能够了解自身所处的环境。
在机器人自主探索与导航中，自主感知技术是实现机器人自主导航的基础。
常用的自主感知技术包括视觉感知、声音感知、激光雷达等。
视觉感知是指机器人通过摄像头等设备获取周围环境的图像信息，并通过图像处理算法对图像进行分析和识别。
通过视觉感知技术，机器人可以识别出不同的物体、人物以及环境中的障碍物，为后续的路径规划提供基础数据。
声音感知是指机器人通过麦克风等设备获取周围环境的声音信息，并通过声音处理算法对声音进行分析和识别。
通过声音感知技术，机器人可以识别出不同的声音、语音指令等，从而更好地与人进行交互。
激光雷达是一种常用的感知技术，它可以通过发射激光束并接收返回的激光信号来获取周围环境的距离和形状等信息。
激光雷达可以提供高精度的环境地图，为机器人的导航提供准确的数据支持。
二、机器人路径规划技术研究与实现机器人路径规划是指在已知环境中，机器人根据自身位置和目标位置，在合适的时间内选择一条最优路径的过程。
路径规划的目标是使机器人以最快的速度、最短的路径到达目标位置。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、蚁群算法等。
A*算法是一种常用的启发式搜索算法，它通过评估函数来评估每个节点的代价，并通过优先级队列选择下一个扩展节点，直到找到一条最优路径。
A*算法在机器人路径规划中具有较高的效率和准确性。
Dijkstra算法是一种贪心算法，它通过计算起始节点到周围节点的距离，并选择距离最短的节点进行扩展，直到找到目标节点。
《基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制研究》
《基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制研究》篇一一、引言随着人工智能和机器人技术的快速发展，移动机械臂在工业、医疗、军事、服务等领域的应用越来越广泛。
为了实现移动机械臂的高效、精准和自主操作，自主导航和抓取控制技术成为了研究热点。
其中，基于视觉的导航和抓取控制技术，由于具有高精度、高效率和良好的适应性，备受关注。
本文将就基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制进行研究。
二、视觉导航技术研究2.1 视觉导航系统概述视觉导航系统利用摄像头等视觉传感器获取环境信息，通过图像处理和计算机视觉技术实现机械臂的自主导航。
该系统主要包括摄像头、图像处理单元和控制系统等部分。
2.2 图像处理技术图像处理技术是视觉导航系统的核心，主要包括图像预处理、特征提取、目标识别和路径规划等步骤。
其中，图像预处理包括去噪、增强和二值化等操作，以改善图像质量；特征提取和目标识别则通过计算机视觉算法实现；路径规划则根据目标和环境信息，规划出最优的机械臂运动轨迹。
2.3 视觉导航算法视觉导航算法主要包括基于特征匹配的导航算法和基于深度学习的导航算法。
前者通过提取环境中的特征点或特征线等特征信息进行匹配，实现机械臂的导航；后者则利用深度学习技术对图像进行语义分割和目标检测，实现更高级别的自主导航。
三、抓取控制技术研究3.1 抓取控制概述抓取控制技术是实现机械臂精准抓取的关键技术。
该技术主要通过控制机械臂的末端执行器，实现对目标物体的精准抓取和放置。
3.2 抓取规划算法抓取规划算法是抓取控制技术的核心，主要包括预抓取规划和实时抓取规划。
预抓取规划根据目标物体的形状、大小和位置等信息，规划出最优的抓取姿势和位置；实时抓取规划则根据实际情况，对抓取过程进行实时调整和优化。
3.3 抓取控制策略抓取控制策略主要包括基于力控制的策略和基于视觉控制的策略。
前者通过控制机械臂末端执行器的力和力矩，实现对目标物体的精准抓取；后者则通过视觉传感器获取目标物体的位置和姿态信息，实现对抓取过程的实时监控和控制。
移动机器人导航与避障技术研究
移动机器人导航与避障技术研究随着人工智能与机器人技术的飞速发展，移动机器人作为一种具有重要应用潜力的智能装备逐渐走进了人们的日常生活。
其中，移动机器人导航与避障技术是使机器人能够自主移动、感知环境并避免障碍的关键。
一、移动机器人导航技术移动机器人导航技术旨在实现机器人在未知环境中自主导航或按照既定路径进行移动。
这需要机器人能够获取环境信息、定位自身位置并规划合适的行动策略。
目前，常用的导航技术包括建图与定位、路径规划与控制等。
1. 建图与定位机器人建图是指通过感知环境获取地图信息的过程。
常见的建图方法包括激光雷达、视觉传感器等多种传感器融合技术，可以获取环境的二维或三维信息。
而定位技术则是指确定机器人在已知地图上的具体位置，常用的定位方法包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）以及视觉标志物识别等。
2. 路径规划与控制路径规划与控制是指根据感知到的环境信息，通过算法决策机器人从当前位置到达目标位置的最佳路径。
常见的路径规划算法包括最短路径算法、A*算法、D*算法等。
控制部分则主要涉及机器人运动学和动力学模型，通过控制机器人的轮速实现路径跟踪与避障。
二、移动机器人避障技术移动机器人在导航过程中必须能够感知并避开障碍物，以确保安全行驶。
避障技术可以分为感知和决策两个环节。
1. 感知机器人的感知系统主要通过激光雷达、摄像头等传感器实时获取周围环境信息，如障碍物的位置、形状和大小等。
通过对感知到的环境数据进行处理和分析，机器人可以得出障碍物的相关特征，并进行障碍物的分类与识别。
2. 决策决策环节是将感知到的环境信息转化为行动策略的过程。
机器人可以根据避障算法判断障碍物的威胁程度，并选择避开或绕过障碍的最优路径。
常见的避障算法有基于规则的方法、基于模型的方法以及基于学习的方法。
三、移动机器人导航与避障技术应用移动机器人导航与避障技术具有广泛的应用前景，为工业生产、服务机器人、智能家居等领域提供了全新的解决方案。
利用深度强化学习算法实现自主移动机器人导航
利用深度强化学习算法实现自主移动机器人导航自主移动机器人导航是近年来人工智能领域的一个热门研究方向。
利用深度强化学习算法实现自主移动机器人导航已经成为许多研究者的关注焦点。
本文将介绍深度强化学习算法在自主移动机器人导航中的应用，并探讨其优势和挑战。
自主移动机器人导航是指机器人能够在未知环境中自主地规划路径、感知环境并进行导航的能力。
传统的导航算法通常基于手工设计的规则和模型，但这种方法往往对环境变化和未知情况的适应能力较差。
而深度强化学习算法则能在没有先验知识的情况下通过与环境进行交互来学习策略，具有更好的泛化能力。
深度强化学习算法的核心思想是将机器人的导航问题建模为马尔科夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）。
MDP是一种数学模型，描述了一个决策者在状态和动作的组合下获得累积奖励的过程。
深度强化学习算法通过训练一个智能体（机器人）来学习最优的决策策略，使其能够在各种状态下选择最优的动作。
在自主移动机器人导航中，深度强化学习算法的核心是深度神经网络和强化学习算法的结合。
深度神经网络用于建模机器人的感知能力和决策能力，将环境中的状态作为输入，输出相应的动作。
而强化学习算法则用于通过与环境的交互来训练神经网络，使其能够学习到最优的策略。
在训练过程中，机器人通过与环境进行交互来获取经验数据，在每一次交互过程中，机器人根据当前状态选择一个动作，并获得相应的奖励。
深度强化学习算法通过优化神经网络的参数使得机器人能够最大化累积奖励，从而学习到最优的策略。
其中，值函数是衡量每个状态的价值的函数，策略网络则用于选择动作。
深度强化学习算法在自主移动机器人导航中具有许多优势。
首先，深度神经网络能够自动从原始数据中提取有用的特征，无需手工设计特征，减少了特征工程的工作量。
其次，深度强化学习算法能够从大规模的经验中进行学习，提高了模型的泛化能力。
此外，深度强化学习算法还具有一定的鲁棒性，能够在环境不确定和存在噪声的情况下仍能得到较好的效果。
移动机器人中的导航与定位技术研究
移动机器人中的导航与定位技术研究导言：移动机器人是现代智能技术的重要应用领域之一。
导航与定位技术是移动机器人实现自主行动和任务完成的关键。
本文将介绍移动机器人中的导航与定位技术的研究现状、挑战以及未来发展方向。
一、导航技术概述导航技术是移动机器人能够在未知或部分未知环境中自主行动的基础。
传统的导航技术主要依靠地图和路径规划算法实现。
然而，在复杂的室内环境或者无人工智能指导的情况下，这些方法可能显得不够实用。
因此，现代导航技术侧重于感知、学习和适应能力的提升。
二、定位技术概述定位技术是移动机器人获取自身位置信息的关键。
1. GPS定位：GPS定位是目前最常用的定位技术之一。
然而，在室内环境或无人导航系统的情况下，GPS信号可能受到干扰或无法获得，因此需要其他定位技术的支持。
2. 视觉定位：视觉定位是指通过图像处理和计算机视觉技术获取机器人位置信息的方法。
这种方法可以通过摄像头或激光雷达获取机器人周围环境，从而实现定位。
3. 惯性定位：惯性定位是通过惯性传感器（如陀螺仪和加速度计）获取机器人运动信息，并结合数学模型计算机器人位置的方法。
惯性定位技术具有较高的精度和实时性，对于室内环境下的短距离移动尤为适用。
三、移动机器人导航与定位技术研究挑战尽管导航与定位技术在过去几十年里取得了巨大的进展，但在复杂和未知环境下，仍然存在一些困难和挑战。
1. 感知和环境认知：移动机器人需要准确感知周围环境，包括障碍物、地图和其他机器人。
同时，机器人还需要理解这些信息并作出相应的决策。
2. 精确的定位：在未知环境下，定位的精确性是导航和路径规划的基础。
因此，开发高精度的定位技术是一个关键问题。
3. 鲁棒性和适应性：移动机器人需要具备鲁棒性和适应性，以适应不同环境、场景和任务需求。
这对算法和系统设计提出了更高的要求。
四、未来发展方向随着人工智能技术的快速发展，移动机器人导航与定位技术也将得到进一步改进和完善。
1. 强化学习：利用强化学习方法，使机器人能够通过试错和学习提高导航能力。
人工智能机器人的自主导航和路径规划
人工智能机器人的自主导航和路径规划随着人工智能技术的不断进步和创新，人工智能机器人逐渐成为我们日常生活的一部分。
这些机器人可以执行各种任务，从工业生产到家庭助手，从医疗服务到教育辅助。
但是，要让这些机器人能够顺利地完成任务，自主导航和路径规划成为关键技术。
自主导航是指机器人能够根据周围环境自主地移动和定位。
当机器人具备这项能力时，它就能够避免与障碍物碰撞，并找到最佳路径来到达目的地。
自主导航的实现需要依靠传感器、定位系统以及强大的计算能力。
传感器可以获取环境信息，比如激光雷达、摄像头和红外线传感器等。
定位系统则可以准确地确定机器人在空间中的位置，比如全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）。
同时，机器人还需要强大的计算能力来将传感器和定位系统的数据整合起来，从而实时地进行环境感知和决策。
路径规划是指机器人从起点到终点的最佳路径选择。
在规划路径时，机器人需要考虑到环境中的各种因素，如障碍物、不同地形、动态障碍物等。
为了避免与障碍物碰撞，机器人可以利用不同的算法进行路径规划，如A\*算法、Dijkstra算法和RRT算法等。
这些算法可以根据环境的不同特点，帮助机器人选择最短路径或最安全路径。
同时，路径规划还需要考虑到机器人的动力学和运动规划，确保机器人能够平稳地到达目的地。
人工智能机器人的自主导航和路径规划面临着一系列挑战。
首先，环境的复杂性使得机器人必须能够快速地感知和识别不同的物体和障碍物。
例如，在一个动态的人群中，机器人需要能够识别并避免与人群发生碰撞。
其次，路径规划中的不确定性也给机器人导航带来了困难。
比如，在不同的地形中，机器人需要能够根据地形变化调整路径规划策略。
第三，自主导航和路径规划还需要考虑到时间和资源的限制。
机器人需要在有限的时间内完成任务，并根据当前的资源状况做出合理的决策。
为了解决这些挑战，研究者们提出了许多创新的方法和技术。
一种常见的方法是将机器学习应用于自主导航和路径规划中。
机器人自主导航及定位技术研究
机器人自主导航及定位技术研究第一章绪论随着科技的不断发展和人类的需求不断增长，机器人技术受到越来越多的关注和研究。
机器人自主导航及定位技术是机器人技术领域内的重要研究方向之一。
本文主要围绕机器人自主导航及定位技术的研究展开，从以下几个方面进行探讨和分析。
第二章机器人自主导航技术机器人自主导航技术是指机器人在未知环境中，依靠自身的传感器和算法，实现路径规划、障碍避让、目标识别等功能，自主地完成导航行为。
机器人自主导航技术的实现需要解决以下三个问题：1.环境感知：机器人需要通过各种传感器（如激光雷达、摄像头、超声波传感器等）获取周围环境的信息，包括地面的高度、相邻物体的距离和形状、墙壁的位置等。
2.路径规划：机器人需要基于环境感知的信息，通过算法规划最优路径，并考虑到机器人的大小、移动速度等因素。
3.运动控制：机器人需要控制运动以执行路径，保持平衡并避免撞击环境中的障碍物。
随着深度学习等技术的发展，机器人自主导航技术取得了很大的进展，并应用于工业自动化、智能出租车、无人机、智能家居等领域。
第三章机器人定位技术机器人在进行任务时，需要了解自身的位置和朝向，以便准确地执行任务。
机器人定位技术是指通过各种传感器和算法，获取机器人的位置和朝向信息的技术。
机器人定位技术主要包括以下几种：1.惯性导航系统（INS）：利用加速度计和陀螺仪等传感器，监测机器人在三维空间内的运动状态，进而推算出机器人的位置和朝向。
2.视觉定位技术：通过摄像头获取环境的视觉信息，并利用计算机视觉算法匹配环境中的特征点，从而确定机器人的位置和朝向。
3.全球定位系统（GPS）：通过卫星信号获取机器人的全球位置信息，可精确到数米的距离，但在室内等信号不好的环境中精度会降低。
4.激光测距系统：利用激光器扫描周围环境并测量距离，从而确定机器人的位置信息。
5.超声波定位技术：利用超声波信号测量机器人和环境之间的距离，从而确定机器人的位置信息。
第四章机器人自主导航与定位技术的融合机器人自主导航与定位技术的融合是机器人领域内的重要研究方向。
智能机器人自主导航
智能机器人自主导航随着科技的不断发展，智能机器人正逐渐成为现实生活中的一部分。
无论是家庭助手、工业生产还是医疗卫生领域，智能机器人的应用正在不断扩大。
其中，自主导航是智能机器人的核心功能之一。
本文将探讨智能机器人自主导航的原理、技术、应用以及未来发展趋势。
一、智能机器人自主导航的原理智能机器人的自主导航是指机器人在没有人类干预的情况下，能够自主地在环境中进行移动和定位的能力。
实现这一功能主要依靠以下几个核心技术：1. 感知技术：智能机器人通过传感器获取环境信息，包括但不限于视觉、声音、触觉等方面。
通过对环境信息的感知，机器人能够了解自己所处的位置、周围的障碍物以及导航目标等信息。
2. 地图构建：机器人在移动过程中会将获取到的环境信息进行处理和整合，构建出环境地图。
地图可以是二维的，例如室内平面图；也可以是三维的，例如建筑物立体模型。
3. 定位技术：机器人需要准确地知道自己所处的位置，才能在地图上进行导航。
定位技术主要包括惯性导航、视觉定位、全球定位系统（GPS）等。
4. 路径规划：路径规划是智能机器人导航的核心技术之一。
在已知起点和终点的情况下，机器人需要确定最佳的移动路径，避开障碍物并尽快到达目的地。
二、智能机器人自主导航的技术应用智能机器人自主导航技术在各个领域中都有广泛的应用。
以下是一些典型的应用场景：1. 家庭助手：智能机器人可以在家庭中进行自主导航，协助老人、儿童等有特殊需求的家庭成员。
机器人可以根据家庭成员的位置和日常行为，提供定位服务、智能家居控制、紧急救助等功能。
2. 工业生产：在工业生产中，智能机器人的自主导航能力可以帮助机器人自动巡检、运输物品、执行各种生产任务。
机器人可以根据生产线的布局和需求，自主规划最优的移动路径，提高生产效率和减少人力成本。
3. 医疗卫生：智能机器人可以在医院、养老院等场所进行导航，帮助医护人员送药、送餐、引导患者等。
机器人可以根据医疗设施的布局和患者的需求，自主规划导航路径，提高医疗服务的质量和效率。
扫地机器人自主导航与路径规划算法研究
扫地机器人自主导航与路径规划算法研究综述：随着人工智能技术的发展和普及，扫地机器人逐渐成为家庭和办公场所的常见设备。
其中，自主导航与路径规划算法被认为是扫地机器人实现智能化的关键技术。
本文将深入探讨扫地机器人自主导航与路径规划算法的研究现状和发展趋势。
一、自主导航算法1.1 传感器技术扫地机器人实现自主导航的首要任务是感知周围环境。
传感器技术在其中扮演着重要的角色。
常见的传感器包括激光雷达、红外传感器、触摸传感器以及摄像头等。
借助这些传感器，扫地机器人能够获取环境地图、障碍物位置、楼层变化等重要信息。
1.2 地图构建在机器人感知到环境之后，需要对环境进行地图构建。
地图构建的方法包括激光测距法、视觉法、超声波法等。
此外，还可以将多个传感器进行融合，获得更加精确的地图信息。
1.3 定位技术为了实现机器人在环境中的准确定位，需要运用定位技术。
定位技术一般可分为绝对定位和相对定位两种。
其中，绝对定位包括全球定位系统（GPS）和基于地标的定位等，而相对定位包括自我定位和里程计定位等。
融合多种定位方法能够提高定位的准确性和稳定性。
二、路径规划算法2.1 图搜索算法图搜索算法是路径规划的常见方法之一，主要包括广度优先搜索算法、深度优先搜索算法和A*算法等。
广度优先搜索算法通过逐层扩展搜索状态来找到最短路径；深度优先搜索算法则逐个分支搜索，直到找到目标位置。
A*算法是一种综合考虑启发式函数的最短路径搜索算法，具有较高的搜索效率。
2.2 取样优化算法取样优化算法是针对复杂环境中的路径规划问题提出的一种解决方案。
其中，著名的算法有RRT（Rapidly-Exploring Random Tree）和PRM（Probabilistic Roadmaps）等。
RRT算法通过不断扩展树形结构来找到一条合适的路径；而PRM算法则建立了一个随机采样的图结构，并通过图搜索算法找到最佳路径。
2.3 动态规划算法动态规划算法主要用于求解具有最优效应的问题。
机器人自主导航算法在室内环境中的应用研究
机器人自主导航算法在室内环境中的应用研究随着科技的发展，机器人已经成为人们生活中的一部分。
机器人的应用领域越来越广泛，其中自主导航在室内环境中的应用研究尤为重要。
本文将探讨机器人自主导航算法在室内环境中的应用研究，并分析其在不同场景下的特点和挑战。
一、引言机器人自主导航是指机器人能够独立地在未知或部分认知环境中移动和定位的能力。
自主导航算法在室内环境中的应用研究旨在提供一个机器人能够精确、快速且安全地移动和定位的解决方案。
二、基础算法1. 定位算法在室内环境中，机器人可通过不同的定位算法来确定自己的位置。
常用的定位算法包括视觉识别、激光扫描、超声波定位等。
视觉识别利用相机捕捉环境中的特征，如墙壁、家具等，从而确定机器人的位置。
激光扫描则通过向环境发射激光，根据激光的反射来确定机器人的位置。
超声波定位则是利用超声波传感器来测量机器人与环境之间的距离，进而确定机器人的位置。
这些定位算法在室内环境中各有优劣，需要根据具体应用场景来选择适合的算法。
2. 路径规划算法路径规划算法是机器人自主导航中的核心环节，其目的是找到一条安全、高效的路径使机器人从起点到达目标点。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和RRT算法等。
A*算法通过评估每个可能的路径，并选择一个最优解。
Dijkstra算法则通过计算起点到所有其他点的最短路径来选择路径。
RRT算法是一种使用随机采样的方式，通过逐步生长树来搜索最优路径。
这些算法各有优劣，需要根据实际需求选择合适的算法。
三、室内环境下的应用场景1. 家庭服务机器人家庭服务机器人在室内环境中的应用场景较为多样，如房间清扫、床铺整理、餐具收拾等。
自主导航算法能够使机器人根据环境中的障碍物自动规避，以达到安全、高效地完成任务的目的。
2. 仓储机器人在仓储环境中，机器人需要在密集的货架之间自主导航，以准确地找到指定的货物。
自主导航算法能够帮助机器人规划最短路径，并有效地避免与其他机器人或障碍物的碰撞。
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。
基于激光雷达和视觉融合的移动机器人自主定位技术研究
基于激光雷达和视觉融合的移动机器人自主定位技术研究随着科技的进步，自主定位技术已成为移动机器人研究的热点领域。
其中，基于激光雷达和视觉融合的自主定位技术因其能够在复杂环境中实现高精度导航而受到广泛关注。
本文将对基于激光雷达和视觉融合的移动机器人自主定位技术进行综述，重点介绍其研究背景、现状、方法和技术难点。
一、研究背景自主定位技术是实现移动机器人自主导航的关键，其目的是确定机器人在环境中的相对位置。
在实际应用中，移动机器人需要能够在未知环境中实现自主定位和导航。
激光雷达作为一种先进的传感器，能够获取环境的三维信息，为自主定位提供了精确的数据支持。
而视觉传感器则能够捕捉到丰富的环境信息，为自主定位提供了可靠的后备保障。
因此，基于激光雷达和视觉融合的自主定位技术具有重要意义。
二、现状目前，基于激光雷达和视觉融合的自主定位技术主要分为两类：直接融合方法和间接融合方法。
直接融合方法直接融合方法是将激光雷达和视觉传感器采集的数据直接进行融合，从而获得机器人在环境中的相对位置。
该方法具有精度高、实时性好的优点，但同时也面临着数据配准和噪声抑制等挑战。
间接融合方法间接融合方法则是将激光雷达和视觉传感器采集的数据分别进行处理，然后再进行融合。
这种方法可以通过引入更多的信息源来提高定位精度，但同时也增加了计算的复杂性和实时性的难度。
三、方法数据配准数据配准是实现激光雷达和视觉融合的关键步骤之一。
它涉及到将激光雷达和视觉传感器采集的数据进行时空对准，以实现数据的同步和一致性。
常用的数据配准方法包括基于变换的方法、基于特征的方法和混合方法等。
滤波与平滑滤波与平滑是用于减小数据噪声和波动的方法，从而提高自主定位的精度。
常用的滤波方法包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波等。
平滑方法则包括滑动平均法和粒子滤波等。
数据融合数据融合是将激光雷达和视觉传感器采集的数据进行融合，从而获得更全面和准确的环境信息。
常用的数据融合方法包括贝叶斯估计、卡尔曼滤波和神经网络等。
基于深度强化学习的自主导航机器人研究
基于深度强化学习的自主导航机器人研究近年来，随着深度学习的逐渐成熟和强化学习的不断发展，自主导航机器人不断推陈出新。
基于深度强化学习的自主导航机器人研究，成为了研究领域中备受关注的热点之一。
一、深度强化学习与自主导航机器人深度学习是指利用基于多层神经网络的算法，对数据进行分析、学习和预测的过程。
强化学习则是一种通过与环境交互，从而获得最优行动策略的机器学习方法。
深度强化学习将两种技术结合起来，以期通过自主探索和学习，从而实现更为智能化的行为和决策。
自主导航机器人，是指具有自主感知、决策、行动能力的机器人，可以在未知环境下自我探索、建图、规划路径和导航。
深度强化学习的优势在于可以有效地解决自主导航机器人在多变环境下应对问题的复杂性和不确定性的问题。
二、基于深度强化学习的自主导航机器人研究现状近年来，基于深度强化学习的自主导航机器人研究取得了许多令人瞩目的成果。
其中一个代表性工作是“DeepMind”公司的“AlphaGo”在围棋比赛中击败了人类顶尖选手，让公众开始认识到深度强化学习所具备的优势。
在自主导航机器人领域，也有很多研究取得了重要进展。
比如，研究者们通过深度神经网络，训练机器人在论文迷宫等复杂环境中自主探索和规划路径，使其可以在未知环境下完成自主导航。
另外，国内外各大高校和机构都在开展基于深度强化学习的自主导航机器人研究。
比如，中国科学技术大学的研究团队基于深度强化学习，研究机器人在语音控制下自主导航的问题。
同时，美国MIT也在开展基于深度强化学习的自主导航机器人研究，预计能够为机器人在未来的自主导航中提供更为优质的解决方案。
三、基于深度强化学习的自主导航机器人研究的未来展望未来，基于深度强化学习的自主导航机器人的研究将会在以下几个方面获得更大进展：1. 进一步提高自主导航机器人的感知、识别、决策和行动能力；2. 在大规模和复杂的环境下进行自主导航机器人的探索和规划路径；3. 深入研究深度神经网络的优化算法，降低其训练时间和计算成本；4. 加强深度强化学习的应用落地，将其应用于医疗、交通、军事等领域，为社会发展做出更多的贡献。
移动机器人导航与路径规划技术研究
移动机器人导航与路径规划技术研究近年来，移动机器人导航和路径规划技术得到了快速发展，使得机器人可以在未知环境下自主导航，完成各种任务。
本文将针对移动机器人导航与路径规划技术进行深入研究，探讨其发展现状、关键技术及应用前景。
一、发展现状移动机器人导航与路径规划技术一直处于不断发展的状态。
早期的机器人导航和路径规划方法主要是基于环境地图预先建立的规划路径，但是这种方法的局限性比较大，因为机器人只能在事先建立好的地图中运动，无法在未知环境中进行操作。
随着计算机技术的不断发展，智能移动机器人导航与路径规划技术也得到了迅速发展。
现阶段，移动机器人导航和路径规划技术主要有以下几种。
1. 视觉导航视觉导航技术是指利用机器视觉来获取并分析环境信息，从而实现机器人导航。
视觉导航技术主要包括视觉地标识别和视觉SLAM技术。
视觉地标识别技术是指通过识别环境中的地标来定位机器人位置，实现导航功能。
视觉SLAM技术则是指机器人利用摄像头等传感器来建立地图并同时定位自身，从而实现导航和路径规划。
2. 深度强化学习深度强化学习是指将机器学习技术应用于机器人导航中。
该技术主要依靠先前的经验和知识，建立起机器人状态和环境之间的关系，在不断实践中逐渐学习并优化导航与规划的效果。
3. 环境感知技术环境感知技术是指机器人通过各种传感器来感知周围环境，从而对周围环境进行分析和理解，实现导航和路径规划。
常用的环境感知技术包括激光雷达、摄像头、超声波、红外线传感器等。
二、关键技术移动机器人导航和路径规划技术需要应用多种技术来实现。
以下是其中一些关键技术：1. 定位技术定位技术是指通过各种传感器来定位机器人在环境中的位置和姿态。
常用的定位技术包括全球定位系统（GPS）、激光雷达、惯性测量单元等。
2. 地图构建技术地图构建技术是指将机器人环境感知的结果通过算法来构建出地图，并根据地图来规划机器人路径。
常用的地图构建技术包括基于激光雷达的SLAM算法和基于视觉的SLAM算法。
基于深度学习的自主导航技术的研究
基于深度学习的自主导航技术的研究第一章介绍自主导航技术是指机器或者机器人自主地在未知环境中进行移动和导航，完成任务。
深度学习作为人工智能技术发展的新兴学科，已被越来越广泛地应用于自主导航领域。
本文将着重介绍基于深度学习的自主导航技术的研究进展。
第二章基本原理2.1 深度学习技术深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术。
它采用多层神经网络结构，将输入数据映射到输出，通过大量的数据训练使其学习并自动提取特征。
深度学习广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。
2.2 前馈神经网络前馈神经网络是深度学习中最基本的神经网络结构。
它由输入层、隐藏层和输出层构成，每层之间全连接。
输入数据通过神经网络的多层非线性变换，不断传递到输出层。
2.3 卷积神经网络卷积神经网络是一种前馈神经网络，在计算机视觉领域得到广泛应用。
它通过卷积层提取输入数据的局部特征，然后通过池化层进行特征降维，最终传递到全连接层。
2.4 循环神经网络循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络结构。
它通过循环连接实现对序列数据的处理和记忆，并可用于自然语言处理、语音识别等应用场景。
第三章自主导航技术实现3.1 传感器数据采集自主导航技术首先需要采集包括视觉、声音、激光雷达等多种传感器数据，从而获取环境信息。
3.2 高精度地图构建在自主导航过程中，机器或机器人需要对周围环境进行建模，构建高精度地图。
这需要通过传感器数据采集、处理、分析等过程实现。
3.3 深度学习模型训练自主导航技术的核心是建立深度学习模型，将输入数据映射到输出。
这需要通过通过大量的数据训练，优化模型参数。
3.4 路径规划与导航自主导航的最终目的是机器或者机器人能够在未知环境中自主完成导航和路径规划任务。
这需要通过深度学习模型和高精度地图等基本工具实现。
第四章应用4.1 自动驾驶领域自动驾驶技术是近年来深度学习技术在自主导航领域的一项重要应用，通过深度学习模型和高精度地图实现自主导航任务。
基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术研究
基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术研究随着机器人技术的不断发展，自主移动机器人已经开始进入人们的日常生活中。
自主移动机器人的导航技术是机器人能够自主移动的关键技术之一。
本文将介绍基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术研究的相关内容。
1. 自主移动机器人导航技术的发展历程自主移动机器人导航技术起源于20世纪70年代。
70年代中期，人们开始进行机器人路径规划方面的研究，目的是指导机器人在有限的环境中自主移动。
80年代，由于人们对机器学习的兴趣增加，自主移动机器人导航技术开始采用机器学习方法。
开始运用一些简单的神经网络和遗传算法来解决一些基本的导航问题。
近年来，深度强化学习技术的出现，为自主移动机器人导航技术的发展提供了新的思路。
2. 基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术原理深度强化学习技术是指在强化学习中使用深度学习神经网络。
其原理是通过将环境和机器人的行为映射到一组数字来对机器人的决策进行优化。
具体而言，深度强化学习是指通过学习来建立环境和机器人行为之间的映射关系。
因此，基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术可以使用一个深度神经网络来发现有关机器人如何移动的规律，然后该神经网络可以对机器人做出的行动做出评估。
在这种方法中，神经网络根据它接收到的环境信息来预测机器人的决策，这是通过跟踪机器人在环境中的行动来完成的。
一旦深度强化学习系统确定了评估一个行动的方法，并将其与当下情况相匹配，那么机器人就可以自主地决定它应该采取哪些行动。
3. 基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术研究进展基于深度强化学习的自主移动机器人导航技术在学术界和工业界都得到了广泛的关注和应用。
实际上，研究者们已经针对这个问题做了很多工作。
例如，时间相关神经网络是一种能够帮助机器人在复杂的环境中导航的技术。
它的主要思想是根据前几步的经验来预测下一步的行动，最后到达目标点。
还有一种基于高斯过程的方法，将机器人周围的环境看作一个高斯过程，并且通过深度学习引擎来优化高斯过程的参数，以此来预测机器人的行为。
《基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制研究》范文
《基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，移动机械臂作为智能机器人领域的重要组成部分，正逐渐成为现代工业生产、服务及科研等领域的重要工具。
其中，基于视觉的自主导航和抓取控制技术是移动机械臂实现智能化、自动化的关键技术之一。
本文旨在研究基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制技术，为移动机械臂的智能化发展提供理论依据和技术支持。
二、视觉在移动机械臂中的应用视觉技术是移动机械臂实现自主导航和抓取控制的基础。
在移动机械臂中，视觉系统可以实现对周围环境的感知、识别和定位，为机械臂的自主导航和抓取控制提供重要信息。
通过视觉系统，移动机械臂可以实时获取环境中的物体形状、位置、姿态等信息，并通过对这些信息的分析和处理，实现自主导航和抓取控制。
三、自主导航技术研究移动机械臂的自主导航技术是实现其自主运动和定位的关键技术。
基于视觉的自主导航技术主要通过视觉系统获取环境信息，并通过对这些信息的处理和分析，实现机械臂的自主导航。
其中，常用的视觉导航技术包括基于特征匹配的导航、基于视觉里程计的导航等。
在特征匹配导航中，通过提取环境中的特征点或特征线等特征信息，与预先存储的地图信息进行匹配，实现机械臂的定位和导航。
而在视觉里程计导航中，通过连续拍摄环境图像并分析图像间的变化，实现机械臂的实时定位和导航。
此外，还可以结合深度学习等技术，实现对复杂环境的感知和识别，提高自主导航的精度和效率。
四、抓取控制技术研究抓取控制技术是实现移动机械臂对物体进行准确、稳定抓取的关键技术。
基于视觉的抓取控制技术主要通过视觉系统获取物体的形状、位置、姿态等信息，并通过对这些信息的分析和处理，实现机械臂的抓取控制。
在抓取控制中，常用的方法包括基于力控制的抓取和基于视觉伺服的抓取等。
其中，基于力控制的抓取主要通过对物体施加一定的力或力矩，实现对物体的稳定抓取。
而基于视觉伺服的抓取则通过实时调整机械臂的姿态和位置，实现对物体的精确抓取。
Turtlebot机器人自主定位导航实验报告
Turtlebot机器人自主定位导航实验报告一、实验目的1．掌握ROS控制真实移动机器人的基本操作；2．理解ROS下的坐标系统及坐标转换关系;3.能够在Turtlebot机器人上，验证基于激光测距传感器的全局定位（amcl）导航（move_base）功能，能够使用gmapping包进行同时定位与地图创建（SLAM)。
二、实验设备1．车载笔记本电脑一台，安装Ubuntul6.04以及ROS Kinect版本；2．Turtlebot2i一台，安装有思岚RPLIDAR A2激光传感器。
三、实验原理1．ROS下的坐标系统及坐标转换关系导航功能包集需要知道传感器、轮子和关节的位置。
我们使用TF(TransformFrame）软件库完成这部分工作，TF软件库使得我们可以向机器人添加更多的传感器和组件，TF会替我们处理这些设备之问的关系。
以Turtlebot机器人为例子，主要介绍map,odom,base_link,base_laser_link坐标系，这也是与gmapping相关的一些坐标系，如图2.3.1所示。
map:地图坐标系，一般设置该坐标系为固定坐标系(fixed frame），一般与机器人所在的世界坐标系一致。
odom：里程计坐标系，这里要区分开odom topic，这是两个概念，一个是坐标系，一个是根据编码器(或者视觉等)计算的里程计。
但是两者也有关系，odom topic转化得位姿矩阵足od0n--sbase_link的tf关系。
机器人运动开始时，odon和map坐标系是重合的。
但是随着时间的推移，里程计不断地会累积误差。
所以后面odom和map坐标系是不重合的，而出现的偏差就是累积误差。
如果想求得map-->odom的tf变换，必领使用一些校正传感器合作校正的package，例如emapping会给出一个位置估计，这可以得到nap->base_Iink的tf，所以估计位置和里程计位置的偏差也就是odom与map的坐标系偏差，由此可以得到map-->odom的tf变换。
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自主移动机器人智能导航研究进展冯建农 柳 明 吴 捷(华南理工大学计算机系 广州 510641)摘 要 本文对当前在自主移动机器人智能导航研究中已被采用并取得成果的研究方法进行了综述,并根据已取得的成果预测了移动机器人智能导航研究的发展趋势,指出视觉导航和传感器融合将是移动机器人智能导航的主要发展方向.关键词 移动机器人,智能系统,导航1 引言国际机器人研究在经过了80年代的低潮之后,呈现出复苏和继续发展的形势;我国的机器人研究在国家“七五”、“八五”及“863”计划的推动下也取得了很大进展.与70年代的机器人浪潮相比,现在的机器人研究有两个特点:一是对机器人智能的定位有了更加符合实际的标准,也就是不要求机器人具有象人类一样的高智能,而只是要求机器人在某种程度上具有自主处理问题的能力;另一个特点是许多新技术及控制方法(神经网络、传感器融合、虚拟现实、高速度的并行处理机等)被引入到机器人研究中.研究重点的转变使机器人研究走向了健康而平稳的发展道路,并不断取得新的研究成果.智能自主移动机器人能够按照存储在其内部的地图信息,或根据外部环境所提供的一些引导信号(即通过对环境的实时探测所获得的信息)规划出一条路径,并能够沿着该路径在没有人工干预的情况下,移动到预定目标点.智能自主移动机器人对它的研究正在成为一个重要的研究热点.由于机器人应用从制造业向非制造业的扩展,以及自主移动智能机器人在诸如野外作业、深海探测、以及一些人类本身所不能进入的有毒或高温环境的作业中,有着极其广泛的应用前景,因此近年来机器人研究在多方面都已取得了很大的进展.研究的成果必将成为各行各业提高生产力的强有力工具.2 移动机器人导航分类移动机器人有多种导航方式,根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型、导航地域等因素的不同,可以分为基于地图导航、基于陆标导航、基于视觉导航、基于感知器导航等.基于地图的导航是在机器人内部存有关于环境的完整信息,并在预先规划出的一条全局路线的基础上,采用路径跟踪和避障技术,实现机器人导航;当机器人对周围环境并不完全了解时,则可采用基于陆标的导航策略,也就是将环境中具有明显特征的景物存储在机器人内部,机器人通过对陆标的探测来确定自己的位置,并将全局路线分解成陆标与陆标之间的片段,再通过一连串的陆标探测和陆标制导来完成导航任务;在环境信息完全未知的情况下,可1997年11月机器人 R OBOT N ov.,19971996-11-04收稿通过摄像机或传感器对周围环境的探测来实现机器人导航;在相对规整的环境中,还可以在路面或路边画出一条明显的路径标志线,机器人在行走的过程中不断的对标志线进行探测并调整行进路线与标志线的偏差,当遇到障碍时或是停下等待、或是绕开障碍,避障后再根据标志线的指引回到原来的路线上去,最终在标志线的指引下到达指定的目的地.不论采用何种导航方式,智能移动机器人要完成的功能应该包括:路径规划与避障、探测与定位和控制系统稳定性.根据导航方式的不同,各方面所采用的技术和要达到的目标不同.3 视觉导航系统视觉系统在导航研究中主要起到环境探测和辨识的作用.环境的探测包括障碍探测和陆标探测,而辨识主要是陆标的识别.视觉导航的优点在于其探测的范围广,缺点是难以区分将要探测的目标与背景.为了将障碍与背景分开,所需的图像计算量很大,导致系统的实时性较差,可采用一些特殊图像处理方法,其中包括:使用Hough 变换从图像中提取直线形式的道路边界,并通过对比探测到的道路信息与机器人内部存储的地图,修正偏差,实现导航,这种方法可以提高导航的鲁棒性[1];也可以把图像分解成为目标、背景、平地、不平地4类,并根据分解后的结果,将环境信息归类于平原模式和目标模式(陆标形式),然后针对不同的模式采用不同的环境表示方法和导航方式,从而避免无用信息的运算[2];在室内环境中,可采用Houg h 变换从图像中提取墙壁等直线信息,然后通过对多个墙壁的距离来实现自身的定位[3];对机器人内部的目标图形库采用树型存储,可以提高探测到的二维图像与目标的匹配速度[4];由于仅通过单幅图像信息来判断障碍物的距离和速度是很不准确的,因此在实际应用中,可使用多个摄像机[5],或是利用一个摄像机的多幅连续图像序列来计算目标的距离和速度,还可采用SSD 算法,根据一个摄像机的连续画面来计算机器人与目标的相对位移,并用自适应滤波对测量数据进行处理,以减小环境的不稳定性造成的测量误差[6].为了避免大量的图形运算,可用多种传感器来完成测距工作[7].在室外或环境不规整情况下,很难用墙壁或道路边界进行导航,这时就有必要设置专用的陆标[8],或者选用树木之类的变化不大的自然景物作为陆标,结合CCD 摄像头或超声波传感器来探测陆标,以确定机器人当前的准确位置[9].4 传感器与传感器融合传感器在导航中主要起到目标探测的作用,探针式、电容式、电感式、力学传感器、雷达传感器[10]、光电传感器[11]等都在实际中有所应用.但针对测距和障碍探测的特殊要求,目前采用最多的导航传感器仍是红外线和超声波传感器.超声波测距是近年来发展起来的一种测距方法,但由于超声波传感器具有一定的局限性,表现在探测波束角过大,方向性差;往往只能获得目标的距离信息,不能提供目标的边界信息;单一传感器的稳定性不理想等.在实际应用中,往往采用其他传感器来补偿[12],或采用多传感器融合技术[13].红外探测的情况与超声波传感器相仿,但由于其探测视角小,方向性强一些,测量精度也有所提高.对红外探测数据进行EKF 滤波后用于定位是一个可行的方法[14].由于现有传感器普遍存在着有效探测范围小、数据可靠性低等缺点,在实际应用中往往使用多种传感器共同工作,并采用传感器融合技术对检测数据进行分析、综合和平衡,利用数据469第19卷第6期冯建农等: 自主移动机器人智能导航研究进展470 机 器 人1997年11月间的冗余和互补特性进行容错处理,以求得到所需要的环境特性.所谓多传感器融合,是指将多个传感器采集的信息进行合成,形成对环境某一特征的综合描述的一种方法.使用这种方法,可使探测到的环境信息具有冗余性、互补性、实时性和低成本的特点,同时还可以避免摄像机系统中巨大的数据处理量.目前在传感器融合方面使用的方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、贝叶斯估计法、统计决策理论方法、Shafer-Dempster证据推理法、产生式规则法、模糊逻辑法和人工神经网络方法等.加权平均法是最简单和最直观的融合方法,它将多个传感器检测的冗余数据进行加权平均,并用平均的结果作为融合的结果;利用卡尔曼滤波可以得到统计意义下的最优检测数据估计值;贝叶斯估计常用于具有可加高斯噪声干扰的多传感器融合;统计决策理论与贝叶斯估计的不同之处在于干扰信号并不要求是高斯噪声,因而具有更宽的适应范围;Shafer-Dempster证据推理是贝叶斯方法的扩展,这种方法把局部成立的前提与全局成立前提分离开来,以便处理前提条件不完整的信息融合;使用产生式规则可以建立自然景象专家系统,根据多传感器的检测数据,使用符号来表示环境特征;模糊逻辑通过指定一个0到1之间的实数来表示真实度,可以将多传感器信息融合过程中的不确定性直接表示在推理过程中;基于人工神经网络的多传感器融合,通过有教师或无师自学习算法进行网络学习,一旦学习完成,该神经网络就能够根据以网络权矩阵和网络拓扑结构形式存储的环境特征信息,对输入神经网络的传感器信息进行融合,这种系统具有很强的容错能力和鲁棒性[15].事实上,采用传感器融合技术,如不作出一定的限制,将会大大增加机器人的计算工作量.为减小数据计算量,在具体问题中,往往不是对所有的传感器信息进行融合,而是采用传感器分组方法,针对不同的行动激活不同的分组[16],或者对不同复杂程度的地形激活不同数量的传感器来探测[17],这样可以减少融合过程中的计算量.5 神经网络近年来,随着人工神经网络研究的深入,人们已将神经网络引入到智能机器人导航研究中.通过实例教学使网络收敛,学习完成后的网络,除了其固有的并行特性外,还具有一定的容错能力,并且对学习中未遇到的情况,也能进行一定的处理.机器人系统是一个实时性要求很高的非线性系统,人工神经网络提供了解决这方面问题的可能性.由于神经网络是一个高度并行的分布式系统,所以可用来完成对视觉系统探测到的图像进行处理,它不仅处理速度高,还可以充分利用其非线性处理能力达到环境及陆标辨识的目的[18],还可以完成机器人内部坐标和全局坐标的快速转换[19].另外,基于环境拓扑结构组织的网络,在给出目标后,可以通过网络能量函数的收敛得到一条最优路径[20].神经网络在导航中的应用还在于对避障和路径规划方面.由于避障和路径规划工作没有明显的规则和难以进行事件分类,可以让神经网络通过大量的实例学习来掌握.由于不需要迭代,采用前向网络学习算法来学习避障行为时,速度很快;Kohonen网络的自组织特性也可以用来融合传感器信息,学习从地图上不同位置到目标的行走路线,一旦学习完成后,机器人就能够实现自主导航[21].在有监督的情况下,学习网络的最大缺点在于环境改变后必须重新学习,这在环境信息不完整或环境经常改变的情况下难以应用.为了解决这个问题,有必要给出智能程度更高的、具有在无监督情况下自学习能力的自适应神经网络.这方面的研究有:基于VAM表示的DIRRECT模型的自学习神经网络,它能够完成跟踪目标的低层控制[22];用模糊规则指导学习的网络,当环境改变之后可以重新启动模糊规则进行教学[23],可减少实例学习的工作量.6 模糊数学在自主导航过程中,对环境的描述往往包含着一些不确定因素,不能将其直接归类到某一环境中,或采用某一明确的规则,所以模糊推理在自主导航研究中也得到较多应用.采用模糊逻辑,能够分离图像中的边界像素,获取物体轮廓;为提高处理速度,还可以采用多维分布式电脑进行并行运算以提高速度[24].模糊推理在导航中的应用,主要在于基于行为的导航.所谓基于行为的导航,就是将机器人的运动过程分解为避障、边界跟踪、调速、目标制导等基本行为,各基本行为的激活由不同的机构分别控制,机器人的最终操作由高层控制机构对基本行为进行平衡后作出综合反应.传感器数据用模糊逻辑进行融合后,可以确定是否激发低层行为,然后再利用模糊推理对存在冲突的低层行为进行优先权判别,从而决定实际操作.由于模糊推理的运算量随着模糊规则的增长而按级数增长,所以对于复杂的系统不宜采用单一的模糊规则集,而应对探测信息进行分组,分别响应不同的低层行为,然后用模糊规则协调低层动作.例如可用3层模糊控制规则完成导航工作,其中底层负责单个障碍的避让,中间层负责多个障碍的避让,高层则负责避障与制导工作的综合[25].为了提高模糊推理速度,还可以用专门的模糊逻辑器件.7 其他方面的导航研究GPS 是美国国防部研制的卫星导航系统,但由于SA 的引入和天气的影响,往往不能精确和稳定地定位和导航.为了解决这个问题,可采用DGPS 来消除SA 的影响,用传感器探测来实现卫星信号间隔时间内的定位[26];也可采用LNS/GPS 相结合的策略[27].在环境已知的情况下,最优路径的搜索也是导航的一个研究课题.可以采用代价搜索的软件方法,也可根据退火法利用硬件来实现路径规划,这种方法虽不能保证所得路径绝对最优,但能以较小的时间代价来换取相对优化的路径[28];基于环境拓扑特征的路径规划可以减少对地图精确性的依赖,从而扩大路径规划的范围[29].机器人绝对坐标的获得可通过对多个已知坐标的灯塔(BEACON )的探测来精确定位,定位的精度可充分接近测量系统的精度;在3D 情况下至少要通过对4个灯塔的探测才能精确定位.探测数据可通过EKF 滤波来增强鲁棒性,也可通过灯塔个数的增加来提高定位精度.当机器人的路径规划完成后,或在标志线指引导航系统中,由于侧滑和避障等原因,机器人将不可避免的偏离原来的路线.怎样将实际行走路线和规划路线的误差作为反馈信号来控制机器人,使其回到规划路线上,是路径跟踪和镇定的主要研究内容.为此,可将机器人镇定问题转化为几何路径跟踪问题,使得机器人在对一条闭合路径的跟踪过程中,到达预定的目的地[30];也可将位移的高阶导数引入到路径跟踪的误差反馈系统中,以提高路径跟踪系统的动态特性;一个基于差分方程的控制器,在不考虑侧滑的情况下,将会给出一个线性时不变的解耦PID 结构.8 机器人导航的发展智能自主移动机器人的研究取得了很大进展,但是对于复杂的应用,仍不能令人满意,因此现存的问题也正是该领域的研究方向.471第19卷第6期冯建农等: 自主移动机器人智能导航研究进展472 机 器 人1997年11月随着系统的日益复杂和运算量的日益增加,对计算设备能力的要求也日益提高,而多数轻便灵活型的机器人难以携带大量的计算设备.因此,将计算机和机器人分开,机器人把观察到的视觉信号和传感器信号,按照制定的标准合成,然后传送到远方计算机上,由功能强大的远方计算机进行分解和处理,并发出控制信号给机器人的传动机构以控制机器人行为,或者由机器人完成一些避障类的低层操作,而高层操作由远方高性能机器、或人工在虚拟环境中遥控完成.将VR技术应用到移动机器人导航研究中将是一种可行的方法.在一个智能系统中,使用单一的智能控制方法,往往不能取得满意的效果.一个好的智能系统,应该包括执行、协调、管理3个层次.在每个层次上,都应综合采用常规控制方法和智能控制方法,才能够取得良好效果.神经网络和模糊推理是自主导航研究中的两个重要工具,但是神经网络样本集的完整性研究尚未取得突破,将事件空间的每一点都作为网络的学习样本显然是不可取的;模糊逻辑推理则侧重于模糊规则的选取,但有些规则很难形式化描述,或者必须用大量的规则描述而增大运算量,这样就背离了模糊逻辑应用的初衷,因此近年来将神经网络与模糊逻辑结合起来,应用到自主导航研究中就成了机器人研究的热门课题.传感器融合技术在近年来被引入到了机器人导航研究中,并已取得令人振奋的成果,采用常规传感器导航的移动机器人将成为机器人产业的主要发展方向.当然,在一些复杂的地理条件下,非视觉传感器的探测范围就不如视觉系统那么完整,目前对于一些高精度的导航还难以胜任,因而开发新型传感器或按照一定融合策略构造传感器阵列以弥补单个传感器的缺陷,以及提出新的融合方法来完善探测的结果,都将是重要的研究方向.视觉导航研究由于受到现有计算设备运算速度和存储容量的限制而发展较慢,但随着计算机图像处理能力和技术的提高,加之视觉导航具有信号探测范围宽、目标信息完整等优势,在图像处理速度得到解决之后,视觉导航仍将是主要导航方式.另一个问题就是导航系统的模块化问题,由于机器人的导航工作可以分解成一些低层工作,因此可以制定机器人模块接口的统一标准,减少低层的重复开发.Yamabico机器人系列就采用了这一思想.智能移动机器人在运动过程中,除完成环境导航任务外,往往还要完成生产作业、故障诊断等工作,因而移动机器人系统实际上是一个多功能、多任务的智能系统.在实际应用中,必须综合考虑各种功能,这是一个涉及机械、电子、计算机、自动化、物理学等多学科的跨学科课题,任何新技术的出现都可能对该领域的研究带来突破性进展,因而在机器人研究的同时,必须密切关注相关学科的发展.参 考 文 献1 Elarbi Boudihir M,Dufaut M,Huss on R.A Vis ion S ystem for M obile Robot Navigation.Robotica,1994,122 Stephane Betge-Brezetz,Raja Chatila,M ichel Devy,Phillippe Fillatreau,Faw zi Nas has hibi.Ad aptive Localization of an Autonomous M obile Robot in Natural Environments.(M FI'94)3 ULF Lar sson,J ohan Forsb erg,Ak e Wernersson.On Robot Navigation Us ing Identical Land mark s:Integr ating M easur e-men ts from a T ime-of-flight Las er.IEE E Intern ational Conference on M ultisen sor Fus ion and Inteligent Sys tem.(M FI'94)1994:2～54 Bayoum i M M,Chen J.A Hierar chical M ultiview-bas ed Hypoth es izing Appr oach for3D Robot Vision.Internaltional Journal of Robotics and Au tom ation,l8(2)5 Yong C Cao,H yu ng S Cho.A Stereo Vis ion-based Obstacle Detecting M ethod for M obile Robot Navigation.Robotica,1994,126 Chr istopher E S mith,Scott A Brandt,Nk olaos P Pap anik olopoulos.Vis ion S ens ing for Intellig ent Veh icle and High w ay Sys tems.(M FI'94)7 Kai -T ai S ong ,Wen -Hui T ang .Environm ent Recognition for a M obile Robot U sing Double Ultrasonic S ens or and a CC D Camera.(M FI'94)8 M in-Hong Han,Sang-Yong Rhee.Navigation Control for a M ob ile Rob ot.Journ al of Robotic System,1994,11(3),169～1799 S hoich i M AEYAM A,Ak ihisa OHYA,Sh in'ichi YUT A.Pos itioning by T ree Detection S ens or an d Dead Reckoning for Outdoor Navigation of a M obile Robot .(M FI'94)10 Grimes C A.A Radar S ens or for Robotic Vision.Inter national Journal of Robotica and Autom ation,8(2)11 Partaatmadija O,Benh ab ib B,Goldenb erg A A.Analysis and Des ign of a Robotic Dis tance Sen sor.J ournal of Robotic Sys tems ,1993,10(4):427～44512 Santai Hw an g,Brain P Kintigh.Implementation of an Intelligent Roving Robot Usin g M ultiple S ens ors.(M FI'94)13 Bertrand Beaufrere ,S aid Zeghloul .A M obile Robot Navigation M eth od Us ing a Fuzzy Logic Approach .Robotica ,1995,1314 Step hen Borthw ick ,Hugh Dur rant-W hyte.Dyn amic L ocalisation of Auton omous Guided Veh icles.(M FI'94)15 袁军等.智能系统多传感器信息融合研究进展.控制理论与应用,1994,11(5)16 Sene Zapata,Lepinay P,T homps on P.Reactive Behavior s of Fast M obile Robots.Journal of Robotic Sys tems ,1994,11(1),13～2017 Cheng -Chih Lin ,Lal T ummala R .Ad aptive Sensor Integr ation for M obile Robot Navigation .(M FI'94)18 Ivan Bach elder A ,Allen M Waxman.M obile Robot Visu al M apping and Localization:A View -bas ed Neurocompu-tational A rchitecture T hat Em ulates Hippocampal Place Learn ing.N eural Netw ork.1994,7(6,7)19 Joris W M Van Dam ,Ben J A Krose,Fran ciscus C A Groen.T ransforming th e E go-cen tered In ternal Representation of an Autonomous Robot w ith the Cascaded Neural Netw ork .(M FI'94)20 Roy Glasius ,An drzej Komoda ,Stan C A M Gielen .Neur al Netw ork Dynamics for Path Planing and Obs tacle Avoid-ance.Neu ral Network ,1995,8(1)21 Jun T ani,Naohir o Fuk umura.Learning Goal-directed Sensory -b as ed Navigation of a M obile Robot.Neural Netw ork.1994,7(3)22 Eduardo Zalama ,Paolo Gaudiano ,Ju an Lopez Coronado .A Real -time Un supervised Neural Netw ork for the Low -level Control of a M ob ile Rob ot in a Nonstationary Environm ent .Neur al Netw ork .1995,8(1)23 Ven ugopal K P,Pandya A S,S udhakar R.A Recurrent Neural Netw ork C on tr oller an d Learning Algorithm for the On-line L earning Control of Autonomous U nderw ater Veh icles.Neu ral Network.1994,7(5)24 Naghdy F,Ken nedy R.L ow Level Fu zzy Image Processin g in U nstructed Environment Proceeding s of '95Inter national M echatronics &Autom ation Conference (Hong Kong ):193～19825 Steven G Goodridge ,Ren C Luo ,M ichael G Kay .M ulti -layered Fuzz y Behavior Fus ion for Real -time Control of S ys-tems w ith M any S ens ors.(M FI'94)26 Kaz uyuki Kobayash i,Fumio M unekata,Kajiro Waranab e.Accu rate Navigation via Differential GPS an d Vehicle Local Sensors.(M FI'94)27 陈文华.野外自主车陆地组合导航系统研究.机器人,1995,17(5):286～29128 Lin C -S ,Wann C -D .A Parallel Process ing M odel for Robot Path Planning on Grid T er rains .In ternation al J ou rnal of Robotica an d Automation,1991,6(1)29 杨向东,徐家球,张伯鹏.基于环境拓扑学特征的二维点机器人路径规划.机器人,1996,18(1):38～4430 马保离等.移动小车的路径跟踪与镇定.机器人,1995,17(6):358～362(下转第478页)473第19卷第6期冯建农等: 自主移动机器人智能导航研究进展478 机 器 人1997年11月标准.第二,过渡过程时间与负载的大小以及对于各轴的矩有关.应该以怎样大小的负载以及负载的形状也没有标准.为简化计,作者认为以重量为1/3～1/2满量程负载的圆柱形质量块作为标准较为合理,因空载没有具体的意义,而满载也不是常用情况.1/3～1/2负载情况较为多见.另一方面动态性能受负载和矩的影响在上述负载情况下比较适中.动态性能问题国内正在研究进行中.有关软件命令和信号处理问题不在本文讨论.PROBLEMES RELATED TO THE DEVELOPMENT OFSIX AXES FORCE/TORQUE SENSORWANG Guotai YI Xiufang WANG Lili(H ef ei Institute o f Intellig ent M achine s 230031) Abstract T his paper co mpr ehensively analyzes and discusses the per for mance of the Six Ax es F or ce/ T o rque Senso r.A nd the criteria fo r t he evaluatio n of pr o tectio n ov erload,dy namic perfo rm ance and elastic structur e of the Six A x es F or ce/F or que Sensor are sugg ested fo r t he f irst t ime. Key words Six A x es Fo rce/T or que Sensor,elastic str uctur e,dynamic specificatio n.作者简介 王国泰:男,59岁,研究员.研究领域:传感技术和工业自动化技术. 易秀芳:女,58岁,高级工程师.研究领域:精密机械制造. 王理丽:女,44岁,高级工程师.研究领域,测试技术. (上接第473页)SURVEY OF INTELLIGENT NAVIGATION OFAUTONOMOUS MOBILE ROBOTFENG Jianno ng LIU M ing WU Jie(South China Univ ersity o f Tech nology,Guang zhou,510641) Abstract T his paper summarizes the cur rent r esearch metho ds in the field of intellig ent navigat ion o f au-tono mous mo bile r obo t,w hich hav e been successfully used in the resear ch and hav e achiev ed a lo t.T he navi-gat ion metho ds by means of v ision and senso r fusio n w ill be the tw o main subject s,and they ar e the trend t o intelligent nav iga tion o f autonom ous mobile ro bot. Key words M obile ro bot,intelligent system,navig ation作者简介 冯建农:男,38岁,计算机系副教授,硕士生导师.研究领域:机器人智能导航. 柳 明:男,27岁,计算机系硕士研究生.研究领域:计算机测控与仿真. 吴 捷:男,60岁,自动控制理论与应用专业教授,博士生导师.研究领域:自适应自组织控制.。