移动机器人的目标跟随控制方法与相关技术

本技术公开了一种移动机器人的目标跟随控制方法，包括步骤：在移动机器人上设置三角摄像机组，且分配对应ID号和视角范围；采集获得跟随目标身份特征，及将其上传和存储；检测待跟随目标的身份特征及上传至云服务器，由云服务器特征匹配，匹配成功时确定和锁定该待跟随目标为跟随目标；人对所锁定跟随目标跟踪，获得跟随目标与移动机器人的相对方向；对所锁定跟随目标实时检测，计算获得相对距离；根据所获得跟随目标与移动机器人的相对方向、相对距离确定运动路线，及根据运动路线控制移动机器人向跟随目标运动。本技术具备更高的特征检测功能和更高程度的自动化控制功能，可更好地用于机器人跟随过程。

权利要求书

1.一种移动机器人的目标跟随控制方法，其特征在于，包括步骤：

在移动机器人上设置三角摄像机组，且为每个摄像机分配对应ID号和视角范围；

采集获得跟随目标身份特征，及将其上传和存储至云服务器；

所述移动机器人利用三角摄像机组检测待跟随目标的身份特征及上传至云服务器，由云服务

器根据上传的身份特征与所存储跟随目标身份特征匹配，在匹配成功时确定和锁定该待跟随目标为跟随目标；

所述移动机器人对所锁定跟随目标实时跟踪，提取跟随目标所在摄像机的ID号和视角范围；对所提取视角范围进行分区设置，确定跟随目标所在分区位置；由所述摄像机的ID号和跟随目标所在分区位置获得跟随目标与移动机器人的相对方向；

所述移动机器人对所锁定跟随目标实时检测，计算获得跟随目标与移动机器人的相对距离；

根据所获得跟随目标与移动机器人的相对方向、相对距离确定运动路线，及根据运动路线控制移动机器人向跟随目标运动，以实现对跟随目标的跟随；

以及，还包括判断所提取视角范围中跟随目标的位置是否发生偏离，及在发生偏离时控制移动机器人向跟随目标所偏离的方向转动；在发生偏离时，判断跟随目标是否出现在其他摄像机的视角范围中，及在出现于其他摄像机的视角范围中时进行跟随任务交接。

2.根据权利要求1所述移动机器人的目标跟随控制方法，其特征在于：所述方法采用窗口自适应的CamShift核密度估计算法对待跟随目标的人脸进行跟踪。

3.根据权利要求1所述移动机器人的目标跟随控制方法，其特征在于：所述方法采用基于Harr特征的Adaboost人脸检测算法对待跟随目标的人脸进行检测。

4.根据权利要求1所述移动机器人的目标跟随控制方法，其特征在于：所述方法还包括所述身份特征匹配失败时，由移动机器人发出提示警告。

5.根据权利要求1所述移动机器人的目标跟随控制方法，其特征在于：所述方法中移动机器人采用射频距离检测方法对所锁定跟随目标检测获得相对距离。

6.根据权利要求1所述移动机器人的目标跟随控制方法，其特征在于：所述方法还包括设置阈值，所述移动机器人根据阈值与相对距离的大小控制移动机器人运动。

7.根据权利要求1所述移动机器人的目标跟随控制方法，其特征在于：所述方法采用PID控制算法控制移动机器人根据运动路线向跟随目标运动。

8.根据权利要求1所述移动机器人的目标跟随控制方法，其特征在于：所述方法还包括利用超声波距离检测方法判断移动机器人的运动路线中是否存在障碍物，及当存在障碍物时重新计算确定运动路线。

技术说明书

一种移动机器人的目标跟随控制方法

技术领域

本技术涉及一种移动机器人的目标跟随控制方法，属于机器人应用技术的领域。

背景技术

随着人工智能技术的发展，机器人越来越多地应用到各种场景中。例如，目前已经出现了作为娱乐用的机器人，无人驾驶车，机器狗以及平衡度极高的人形机器人等。但更多的是，现在的机器人都开始进入平常生活中，并为人类提供服务了，如餐厅中的送餐机器人等。

在很多情况下，机器人提供服务时，通常要求机器人本身能定位自己所在的位置以及服务对象的位置。例如，在博物馆中，可能会出现一种可以提供讲解服务的机器人，这时就需要一种能让机器人实时跟随客户的方法。而目前的跟踪技术，首先必须定位，通常的定位有基站定位，惯性定位等技术，但这些技术都需要依赖多种外设，实现成本高，而且要求对场所进行网络布线，布线结构复杂，信号传输不稳定。

因此，现有的移动机器人在跟随过程中，无法利用摄像功能，对跟随目标进行特征提取和检测，使得移动机器人需要依赖复杂的布线网络结构，不利于快速且精准地实现跟随目标的跟随。

技术内容

本技术所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种移动机器人的目标跟随控制方法，解决现有的移动机器人依赖复杂的布线网络结构，无法利用摄像功能对跟随目标进行特征提取和检测，不利于实现跟随目标的跟随的问题。

本技术具体采用以下技术方案解决上述技术问题：

一种移动机器人的目标跟随控制方法，该方法基于移动机器人和云服务器，包括步骤：

在移动机器人上设置三角摄像机组，且为每个摄像机分配对应ID号和视角范围；

采集获得跟随目标身份特征，及将其上传和存储至云服务器；

所述移动机器人利用三角摄像机组检测待跟随目标的身份特征及上传至云服务器，由云服务器根据上传的身份特征与所存储跟随目标身份特征匹配，由匹配成功时确定和锁定该待跟随目标为跟随目标；

所述移动机器人对所锁定跟随目标实时跟踪，提取跟随目标所在摄像机的ID号和视角范围；对所提取视角范围进行分区设置，确定跟随目标所在分区位置；由所述摄像机的ID号和跟随目标所在分区位置获得跟随目标与移动机器人的相对方向；

所述移动机器人对所锁定跟随目标实时检测，计算获得跟随目标与移动机器人的相对距离；

根据所获得跟随目标与移动机器人的相对方向、相对距离确定运动路线，及根据运动路线控制移动机器人向跟随目标运动，以实现对跟随目标的跟随。

进一步地，作为本技术的一种优选技术方案：所述方法采用窗口自适应的CamShift核密度估计算法对待跟随目标的人脸进行跟踪。

进一步地，作为本技术的一种优选技术方案：所述方法采用基于Harr特征的Adaboost人脸检测算法对待跟随目标的人脸进行检测。

进一步地，作为本技术的一种优选技术方案：所述方法还包括所述身份特征匹配失败时，由移动机器人发出提示警告。

进一步地，作为本技术的一种优选技术方案：所述方法还包括判断所提取视角范围中跟随目标的位置是否发生偏离，及在发生偏离时控制移动机器人向跟随目标所偏离的方向转动。

进一步地，作为本技术的一种优选技术方案：所述方法还包括在发生偏离时，判断跟随目标是否出现在其他摄像机的视角范围中，及在出现于其他摄像机的视角范围中时进行跟随任务交接。

进一步地，作为本技术的一种优选技术方案：所述方法中移动机器人采用射频距离检测方法对所锁定跟随目标检测获得相对距离。

进一步地，作为本技术的一种优选技术方案：所述方法还包括设置阈值，所述移动机器人根据阈值与相对距离的大小控制移动机器人运动。

进一步地，作为本技术的一种优选技术方案：所述方法采用PID控制算法控制移动机器人根据运动路线向跟随目标运动。

进一步地，作为本技术的一种优选技术方案：所述方法还包括利用超声波距离检测方法判断移动机器人的运动路线中是否存在障碍物，及当存在障碍物时重新计算确定运动路线。

本技术采用上述技术方案，能产生如下技术效果：

本技术所提供的移动机器人的目标跟随控制方法，通过对移动机器人所设置的摄像机组改

进，利用三角摄像机组同时设置的方式，扩大视角范围，且便于计算跟随目标与移动机器人的相对方向，同时基于检测获得相对距离，由此确定移动机器人的运动路线，控制移动机器人根据运动路线进行移动，使得机器人能实时跟随所需要的目标，并提供服务，增强移动机器人的目标跟随功能，具备更高的特征检测功能和更高程度的自动化控制功能，使得该方法可以广泛地运用于各领域中。可以有效解决现有的移动机器人依赖复杂的布线网络结构，无法利用摄像功能对跟随目标进行特征提取和检测，不利于实现跟随目标的跟随的问题。

附图说明

图1为本技术的移动机器人的目标跟随控制方法的流程示意图。

图2为本技术中移动机器人所设置三角摄像机组的结构示意图。

图3为本技术中单个摄像机的视角范围的示意图。

图4为本技术中三角摄像机组的视角范围的示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本技术的实施方式进行描述。

如图1所示，本技术设计了一种移动机器人的目标跟随控制方法，该方法基于移动机器人

和云服务器，移动机器人和云服务器依靠无线传输技术建立通信，对于本方法具体包括如下步骤：

步骤1、在移动机器人上设置三角摄像机组，且为每个摄像机分配对应ID号和视角范围；其中，如图2所示，图中圆圈表示移动机器人本体，三个不同方向的矩形表示三个摄像机构成三角摄像机组，其中三个摄像机沿移动机器人的不同方向设置；以及，单个摄像机的视角范围如图3所示，单个摄像机的视角范围可以进行分区设置，被分成若干个区域。对于三个摄像机的视角范围，如图4所示，区域A、B、C分别是三个摄像机的视角范围，它们的视角范围之间可以重叠或不重叠，各重叠部分可分别视为CA和AB区域。以及，三个摄像机可采用

广角摄像机，组合起来可以监测超过120度的视角范围，但本技术不限于该种范围内，其他视角范围同样适用于本技术中。

步骤2、采集获得跟随目标身份特征，及将其上传和存储至云服务器。具体地，可利用移动机器人所设置三角摄像机组中任意一个摄像机，即选择三角摄像机组中的一个，利用该摄像机对跟随目标进行身份特征包括人脸或衣着、性别等信息的采集，并上传到云服务器对跟随目标的身份特征进行建模；同时，设定其作为移动机器人的跟随目标，确立跟随与被跟随的关系，本技术中并不限于利用移动机器人上的摄像机，还可以利用其他摄像机采集获得跟随目标身份特征，本技术不对其进行限定。

步骤3、所述移动机器人利用三角摄像机组检测待跟随目标的身份特征及上传至云服务器，由云服务器根据上传的身份特征与所存储跟随目标身份特征匹配，由匹配成功时确定和锁定该待跟随目标为跟随目标。

在进行待跟随目标的身份特征提取过程中，本技术优选采用窗口自适应的CamShift核密度估计算法对待跟随目标的人脸进行跟踪。该检测算法检测待跟随目标的人脸特征过程如下：

步骤21：将移动机器人的摄像机组采集到待跟随目标身份特征的RGB图像转化为HSV图像。步骤22：根据HSV图像计算人脸目标区域的色彩直方图。

步骤23：根据所计算的色彩直方图，计算确定HSV图像中色彩的概率分布，获得颜色概率直方图。

步骤24：通过颜色直方图选取搜索窗的大小与初始位置，采用窗口自适应的CamShift核密度估计算法对人脸进行跟踪。窗口自适应的CamShift核密度估计算法其基本原理是对视频序列的所有图像帧都作MeanShift运算，并将上一帧的结果即搜索窗口的中心位置和窗口大小，作为下一帧MeanShift算法的搜索窗口的初始值，如此迭代下去，就可以算出每一帧中目标窗口的中心位置和大小，从而实现对待跟随目标的人脸跟踪。

在此基础上，获得待跟随目标的身份特征及上传至云服务器；云服务器根据上传的身份特征

与所存储跟随目标身份特征匹配，由匹配成功时确定和锁定该待跟随目标为跟随目标，若匹配失败则由所述移动机器人发出提示警告，提示跟随目标引导机器人重新锁定跟随目标。

以及，如果在此过程中检测不到跟随目标，即跟随目标无法确定或丢失，此时启动重新执行步骤3，即利用上述算法对摄像机中的视角范围内待跟随目标跟踪和特征检测，扫描视域中的所有运动目标，以重新锁定跟随目标。

步骤4、所述移动机器人对所锁定跟随目标实时跟踪，提取跟随目标所在摄像机的ID号和视角范围；对所提取视角范围进行分区设置，确定跟随目标所在分区位置；由所述摄像机的ID 号和跟随目标所在分区位置，获得跟随目标与移动机器人的相对方向。

具体地，如图3所示，本技术的单个摄像机的视角范围被分区成六个区域，即摄像机的一帧图像大小被分成六个区域，每一区域代表跟随目标在当前摄像机视角范围的相对位置。然后结合当前跟随目标所在摄像机的ID号与摄像机中的视角分区位置，记目标相对机器人的位置坐标为(id,n),其中id代表摄像机的编号，n代表所在的当前摄像视角范围头的分区位置，其中1<n<6。由在视角范围内分区设置后，图4中每个视角范围被分成6个区域，从左至右依次可以表示为n1,n2,n3,n4,n5及n6，以及在图4中利用圆圈所代表跟随目标所在视角范围中分区位置，可以获得其中最右边的圆圈目标所在区域为n4,则n4＝4，由此其所在的分区位置可以表示为(B,4)。

优选地，在对跟随目标锁定和跟踪过程中，所述方法还包括判断所提取视角范围中跟随目标的位置是否发生偏离，及在发生偏离时控制移动机器人向跟随目标所偏离的方向转动。当目标将要离开所提取视角范围时，移动机器人沿跟随目标离开的方向旋转一定的角度，直到使目标进入三摄像机组的中间摄像机的视角中央，确保目标一直都在视角范围之内。

进一步地，所述方法还可以包括在发生偏离时，判断跟随目标是否出现在其他摄像机的视角范围中，及在出现于其他摄像机的视角范围中时进行跟随任务交接。三个摄像机的视角范围分别有小部分重叠，这样有助于交接跟随目标。即三个摄像机的视角范围分别有小部分重叠，这样有助于交接跟随目标，交接如图4所示，区域A、B、C分别是三个摄像机的视角范围，各重叠部分分别为CA和AB区域，以及图中圆圈代表跟随目标所在位置。假设跟随目标O当前正在中间摄像机视角范围A区域内，当跟随目标一直向右移动，并进入AB区域直到目

标碰到AB的右边线时，此时目标交接，也就是此时跟随目标确定为在右侧摄像机视角范围B 区域内，其他情况类似。这样做的好处在于，机器人不用时时保持跟随目标处在中央摄像机的获取的图像的中央，减少由于目标在来回走动时引起的移动机器人的来回旋转。

并且，在跟随目标的过程中，移动机器人在锁定跟随目标后，每隔一段时间上传跟随目标的图像，以由云服务器确定跟随目标是否正确。

步骤5、所述移动机器人对所锁定跟随目标实时检测，计算获得跟随目标与移动机器人的相对距离。

在相对距离的获取过程中，本技术优选采用射频距离检测方法对所锁定跟随目标实时检测获得相对距离。本实施例中选取Zigbee模块进行射频传输和距离检测，具体地，过程如下：

移动机器人上装备一个Zigbee模块，并设置为协调器模式，可以接收Zigbee终端的信息。跟随目标携上带一个Zigbee终端设备，在需要获取移动机器人与跟随目标之间的相对距离时，由移动机器人的Zigbee模块主动向Zigbee终端设备发送信号，Zigbee终端设备接收后反馈信号；由移动机器人根据反馈信号获取得到测量参数RSSI，最终获得跟随目标与移动机器人的相对距离d，其下述公式获得：

其中，各参数含义：d:测量距离，单位m；A是接收端离发送端一米时的发送端的发射功率，单位dbm；RSSI:接收的信号强度，由Zigbee模块提供。经实现测得，A值的最佳范围为45—49，c值最佳范围为3.25—4.5。

步骤6、根据所获得跟随目标与移动机器人的相对方向、相对距离确定运动路线，及控制移动机器人根据运动路线向跟随目标运动，以实现对所述跟随目标的跟随。具体地，根据上述步骤计算所获得的相对方向(id,n)和相对距离d，确定运动路线为当前移动机器人的角度下朝向相对方向(id,n)运动相对距离d所对应的距离，此过程中优选采用PID控制算法控制移动机器人根据运动路线向跟随目标运动。

以及，所述方法还可以包括设置阈值，所述移动机器人根据阈值与相对距离的大小控制移动机器人运动。

当跟随目标已经锁定并确定其相对方向后，开始检测移动机器人也跟随目标的相对距离，如果相对距离高于阈值，则启动机器人移动算法，如PID控制算法对移动机器人的速度进行控制；进一步地，所述方法还包括利用超声波距离检测方法判断移动机器人的运动路线中是否存在障碍物，及在存在障碍物时重新计算确定运动路线。

即在运动过程中，移动机器人还可以启动超声波防碰撞子系统，本技术所采用防撞子系统是在移动机器人的八个方向上，分别安装一个超声波模块，各个超声波模块通过时分复用的方式工作，实时为移动机器人提供四周的障碍物信息，但本技术不限于该种超声波检测系统，其他结构的检测系统同样适用于本技术中。其中，八个超声波模块一轮信息采集所用的时间大约控制在500ms内，所有超声波的测距范围确定为2m以内，因此，为了提高八个超声波的工作效率，本技术采用四路采集，每路采集通道采用时分复用的方式进行。

启动超声波防碰撞子系统后，以实时确保机器人能避开障碍物重新确定前进方向。具体算过程如下：根据上面算出来的相对方向(id,n)和相对距离d，再结合当前往相对方向(id,n)移动时的障碍情况作出下一步运动；如果向(id,n)方向无障碍，则直接向(id，n)方向移动，同时实时更新(id,n)；如果当前(id，n)有障碍，则控制移动机器人转动直到当前正方向没有障碍，然后再根据当前的(id,n)来决定下一步动作。上述过程一直进行，直到移动到跟随目标的阈值范围内。如果移动机器人与跟随目标的相对距离低于阈值，则机器人不动作。

由此，本技术的移动机器人的目标跟随控制方法，通过对移动机器人所设置的摄像机组改进，利用三角摄像机组同时设置的方式，扩大视角范围，且便于计算跟随目标与移动机器人的相对方向，同时基于检测获得相对距离，由此确定移动机器人的运动路线，控制移动机器人根据运动路线进行移动，使得机器人能实时跟随所需要的目标，且在运动过程中利用超声波距离检测技术进行障碍物检测，进一步提高移动机器人的可识别性和移动控制功能。

综上，本技术可增强移动机器人的目标跟随功能，具备更高的特征检测功能和更高程度的自动化控制功能，使得该方法可以广泛地运用于各领域中。

上面结合附图对本技术的实施方式作了详细说明，但是本技术并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本技术宗旨的前提下做出各种变化。

智能机器人的现状和发展趋势

智能移动机器人的现状和发展 姓名 学号 班级：

智能移动机器人的现状及其发展 摘要：本文扼要地介绍了智能移动机器人技术的发展现状，以及世界各国智能移动机器人的发展水平，然后介绍了智能移动机器人的分类，从几个典型的方面介绍了智能移动机器人在各行各业的广泛应用，讨论了智能移动机器人的发展趋势以及对未来技术的展望，最后提出了自己的建议和设想，分析我国在智能移动机器人方面发展并提出期望。 关键词：智能移动机器人；发展现状；应用；趋势 1引言 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。智能移动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，外形不一定像人。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，研究它们相互之间的关系。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。一部智能移动机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能 力。智能移动机器人与工业机器人的根本区别在于，智能移动机器人具有感知功 能与识别、判断及规划功能[1] 。 随着智能移动机器人的应用领域的扩大，人们期望智能移动机器人在更多领 域为人类服务，代替人类完成更复杂的工作。然而,智能移动机器人所处的环境 往往是未知的、很难预测。智能移动机器人所要完成的工作任务也越来越复杂; 对智能移动机器人行为进行人工分析、设计也变得越来越困难。目前，国内外对 智能移动机器人的研究不断深入。 本文对智能移动机器人的现状和发展趋势进行了综述，分析了国内外的智能 移动机器人的发展，讨论了智能移动机器人在发展中存在的问题，最后提出了对 智能移动机器人发展的一些设想。 1

机器人控制原理

第二章机器人系统简介 2.1 机器人的运动机构（执行机构） 机器人的运动机构是机器人实现对象操作及移动自身功能的载体，可以大体 分为操作手（包括臂和手）和移动机构两类。对机器人的操作手而言，它应该象 人的手臂那样，能把（抓持装工具的）手依次伸到预定的操作位置，并保持相应 的姿态，完成给定的操作；或者能够以一定速度，沿预定空间曲线移动并保持手 的姿态，并在运动过程中完成预定的操作。移动机构应能将机器人移动到任意位置，并保持预定方位姿势。为此，它应能实现前进、后退、各方向的转弯等基本 移动功能。在结构上它可以象人、兽、昆虫，具有二足、四足或六足的步行机构，也可以象车或坦克那样采用轮或履带结构 2.1.1 机器人的臂结构 机器人的臂通常采用关节——连杆链形结构，它由连杆和连杆间的关节组 成。关节，又称运动副，是两个构件组成相对运动的联接。在关节的约束下，两 连杆间只能有简单的相对运动。机器人中常用的关节主要有两类： (1) 滑动关节(Prismatic joint): 与关节相连的两连杆只能沿滑动轴做直 线位移运动，移动的距离是滑动关节的主要变量，滑动轴一般和杆的轴线重合或 平行。 (2)转动关节(Revolute joint): 与关节相连的两连杆只能绕关节轴做相对 旋转运动，其转动角度是关节的主要变量，转动轴的方向通常与轴线重合或垂 直。 杆件和关节的构成方法大致可分为两种：(1) 杆件和手臂串联连接，开链机 械手(2) 杆件和手臂串联连接，闭链机械手。 以操作对象为理想刚体为例，物体的位置和姿态各需要3 个独立变量来描 述。我们将确定物体在坐标系中位姿的独立坐标数目称为自由度（DOF（degree of freedom））。而机器人的自由度是由有关节数和每个关节所具有的自由度数决定的（每个关节可以有一个或多个自由度，通常为1 个）。机器人的自由度是独立的单独运动的数目，是表示机器人运动灵活性的尺度。（由驱动器能产生主动 动作的自由度称为主动自由度，不能产生驱动力的自由度称为被动自由度。通常 开链机构仅使用主动自由度）机器人自由度的构成，取决于它应能保证完成与目 标作业相适应的动作。分析可知，为使机器人能任意操纵物体的位姿，至少须 6DOF，通常用三个自由度确定手的空间位置（手臂），三个自由度确定手的姿态（手）。比较而言，人的臂有七个自由度，手有二十个自由度，其中肩3DOF，肘2 DOF，碗2DOF。这种比6 还多的自由度称为冗余自由度。人的臂由于有这样的冗余性，在固定手的位置和姿态的情况下，肘的位置不唯一。因此人的手臂能灵 活回避障碍物。对机器人而言，冗余自由度的设置易于增强运动的灵活性，但由 于存在多解，需要在约束条件下寻优，计算量和控制的难度相对增大。 典型的机器人臂结构有以下几种： (1)直角坐标型(Cartesian/rectanglar/gantry) (3P) 由三个线性滑动关节组成。 三个关节的滑动方向分别和直角坐标轴x,y,z 平行。 工作空间是个立方体 (2)圆柱坐标型(cylindrical)(R2P) 由一个转动关节和两个滑动关节组成。 两个滑动关节分别对应于圆柱坐标的径向和垂直方向位置，一个旋 转关节对应关于圆柱轴线的转角。 工作区域为矩形截面的旋转体。 (3) 球坐标型(spherical) (2RP) 两个转动关节和一个滑动关节分别实现手的左右，上下及前后运动。 工作区域是扇形旋转体。 (4)关节坐标型(articulated/anthropomorphic)(3R)

全向移动机器人的运动控制

全向移动机器人的运动控制 作者：Xiang Li, Andreas Zell 关键词：移动机器人和自主系统，系统辨识，执行器饱和，路径跟踪控制。 摘要：本文主要关注全向移动机器人的运动控制问题。一种基于逆运动学的新的控制方法提出了输入输出线性化模型。对执行器饱和及驱动器动力学在机器人性能体现方面有重要影响，该控制法考虑到了以上两个方面并保证闭环控制系统的稳定性。这种控制算法常用于真实世界的中型组足球机器人全方位的性能体现。

1.介绍 最近，全方位轮式机器人已在移动机器人应用方面受到关注，因为全方位机器人“有一个满流动的平面，这意味着他们在每一个瞬间都可以移动，并且在任何方向都没有任何调整”。不同于非完整的机器人，例如轮式机器人，在执行之前具有旋转任何所需的翻译速度，全方位机器人具有较高的机动性并被广泛应用在动态环境下的应用，例如在中型的一年一度的足球比赛。 大多数移动机器人的运动控制方法是基于机器人的动态模型或机器人的运动学模型。动态模型直接描述力量施加于车轮和机器人运动之间的关系，以外加电压的每个轮作为输入、以机器人运动的线速度和角加速度作为输出。但动态变化所造成的变化的机器人惯性矩和机械组件的扰动使控制器设计变得较为复杂。假设没有打滑车轮发生时，传感器高精度和地面足够平坦，由于结构的简单，因而运动模型将被广泛应用于机器人的设计行为中。作为输入运动学模型是机器人车轮速度，输出机器人的线速度和角速度，机器人的执行器的动力都快足以忽略，这意味着所需的轮速度可以立即达到。然而，该驱动器的动态极限，甚至降低了机器人在真实的情况中的表现。 另一个重要方面是机器人控制的实践：执行器饱和。因机器人轮子的指挥电机速度是有饱和的界限的，执行器饱和能影响到机器人的性能，甚至使机器人运动变得不稳定。 本文提出了一个全方位的机器人的一种运动控制方法，这种控制方法是基于逆输入输出的线性的运动学模型。它需要不仅考虑到驱动器动力学的识别，但也需要考虑到执行器饱和控制器的设计，并保证闭环控制系统系统稳定性。 本文其余的部分：在2节介绍了运动学模型的一个全方位的中型足球机器人；在3节介绍了路径跟踪与定位跟踪问题基于逆运动学模型的输入输出线性化的解决方法，其中包括执行器饱和分析；4部分介绍了动态识别器及其在控制性能方面的影响；最后的实验结果和结论讨论部分分别在5和6。

移动机器人的导航技术总结

移动机器人的关键技术分为以下三种: (1)导航技术 导航技术是移动机器人的一项核心技术之一[3,4]"它是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态,实现在有障碍的环境中面向目标的自主运动"目前,移动机器人主要的导航方式包括:磁导航,惯性导航,视觉导航等"其中,视觉导航15一7]通过摄像头对障碍物和路标信息拍摄,获取图像信息,然后对图像信息进行探测和识别实现导航"它具有信号探测范围广,获取信息完整等优点,是移动机器人导航的一个主要发展方向,而基于非结构化环境视觉导航是移动机器人导航的研究重点。 (2)多传感器信息融合技术多传感器信息融合技术是移动机器人的关键技术之一,其研究始于20世纪80年代18,9]"信息融合是指将多个传感器所提供的环境信息进行集成处理,形成对外部环境的统一表示"它融合了信息的互补性,信息的冗余性,信息的实时性和信息的低成本性"因而能比较完整地,精确地反映环境特征,从而做出正确的判断和决策,保证了机器人系统快速性,准确性和稳定性"目前移动机器人的多传感器融合技术的研究方法主要有:加权平均法,卡尔曼滤波,贝叶斯估计,D-S证据理论推理,产生规则,模糊逻辑,人工神经网络等"例如文献[10]介绍了名为Xavier的机器人,在机器人上装有多种传感器,如激光探测器!声纳、车轮编码器和彩色摄像机等,该机器人具有很高的自主导航能力。 (3)机器人控制器作为机器人的核心部分,机器人控制器是影响机器人性能的关键部分之一"目前,国内外机器人小车的控制系统的核心处理器,己经由MCS-51、80C196等8位、16位微控制器为主,逐渐演变为DSP、高性能32位微控制器为核心构成"由于模块化系统具有良好的前景,开发具有开放式结构的模块化、标准化机器人控制器也成为当前机器人控制器的一个研究热点"近几年,日本!美国和欧洲一些国家都在开发具有开放式结构的机器人控制器,如日本安川公司基于PC开发的具有开放式结构!网络功能的机器人控制器"我国863计划智能机器人主题也已对这方面的研究立项 视觉导航技术分类 机器人视觉被认为是机器人重要的感觉能力，机器人视觉系统正如人的眼睛一样,是机器人感知局部环境的重要“器官”,同时依此感知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CCD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机器人行驶速度、路径跟踪以及对障碍物的避碰,对系统的实时性和鲁棒性具有决定性的作用。视觉信息处理技术是移动机器人研究中最为关键的技术之一。

智能移动机器人的现状与发展论文 2

题目移动机器人的发展现状及趋势授课老师唐延柯 学生姓名 学号 专业电子信息工程 教学单位德州学院 完成时间 2013年11月16日

一、摘要 (2) 二、引言 (2) 三、智能机器人的构成 (3) 3.1硬件构成 (3) 3.2 软件构成 (3) 四、国内外在该领域的发展现状综述 (4) 五、智能移动机器人的应用及分类 (5) 5.1 智能机器人的应用 (5) 5.2 智能机器人分类 (7) 六、展望与讨论 (9) 6.1智能机器人的发展趋势展望 (9) 6.2 建议及设想 (10) 七、结论 (10) 八、参考文献 (11)

智能机器人的现状及其发展趋势 一、摘要 本文扼要地介绍了智能机器人技术的发展现状，以及世界各国智能机器人的发展水平，然后介绍了智能机器人的分类，从几个典型的方面介绍了智能机器人在各行各业的广泛应用，讨论了智能机器人的发展趋势以及对未来技术的展望，最后提出了自己的建议和设想，分析我国在智能机器人方面发展并提出期望。 关键词：智能机器人；发展现状；应用；趋势 The status and trends of intellectual robot Abstract:This paper briefly discusses the development, status of intellectual robot, development of intellectual robot in many countries. And then it presents the categories of intellectual robot, talks about the extensive applications in all works of life from several typical aspects and trends of intellectual robot. After that, it puts forward prospects for future technology, suggestion and a tentative idea of myself, and analyses the development of intellectual robot in China. Finally, it raises expectations of intellectual robot in China. Key words: intellectual robot; development status; application; trend 二、引言 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，外形不一定像人。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，研究它们相互之间的关系。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。一部智能机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能力。智能机器人与工业机器人的根本区别在于，智能机器人具有感知功能与识别、判断及规划功能[1]。 随着智能机器人的应用领域的扩大，人们期望智能机器人在更多领域为人类服务，代替人类完成更复杂的工作。然而,智能机器人所处的环境往往是未知

移动机器人控制软件的设计与实现

移动机器人控制软件的设计和实现
作者：李晓明 文章来源：https://www.wendangku.net/doc/014713640.html, 更新时间：2006-8-9 17:25:55 点击数： 2742
简介：现在做一个移动机器人是很容易的一件事，车体自己可以加工，或买现成的；避障可以用超声阵列；
导航可以用激光测距 LMS；定位可以用电子地图加 LMS 加陀螺仪；然而控制软件却只能自己编写。本文 或许可以给你一些启示。
相关链接 基于 VIA 平台的移动机器人
移动机器人的使用现在非常多，做一个移动机器人似乎也很容易，车体自己可以加工，也可以去 买现成的；避障可以用超声阵列；导航可以用激光测距 LMS；定位可以用电子地图加 LMS 加陀 螺仪；驱动可以用各种电机及配套驱动器或者自己做；通讯可以去买现成的无线通讯模块，可以 是数字的，也有模拟的；大范围定位可以用 GPS 模块，也是现成的；至于什么红外，蓝牙，甚 至计算机视觉都可以去市场上买，但是（然而）为什么做一个移动机器人还是这么难呢？尤其是 对一个新手而言。一个老外说过，硬件是现成的，软件算法杂志里有的是，很多可以在网上当， 但即使是一个博士生也要花费很长的时间完成一个实际可用的移动机器人。为什么？因为机器人 使用的困难在使用软件的设计上。前面那个老外也说过，现在什么都可以在网上当，唯独使用程 序不能。有过自己写移动机器人程序的人可能会理解这段话，当然也仅仅是可能，因为不排除有 很多机器人大拿一上来就可以写出很棒的移动机器人软件。
移动机器人的控制软件开发是和硬件紧密相关的，甚至和机器人的体系结构也密切相关，同样是 移动机器人，有的是用 PC 控制的，有的是用多个嵌入式系统实现的，有的则是多机器人协同工 作的，操作系统有人会用 DOS，有人会用 Windows，有人会用 Linux，有人会用 Embeded Operation System。硬件平台有的用 x86，有的用 ARM 芯片，有的会用 DSP，通讯里面会 有串口，TCP/IP 网络，无线以太网，红外，蓝牙等，甚至驱动机构也不一样，有的是用腿，有

智能移动机器人

智能移动机器人 近年来，随着机器人研究的不断发展，机器人技术开始源源不断地向人类活动的各个领域渗透，结合这些领域的应用特点，各种各样的具有不同功能的机器人被研制出来，并且在不同的应用领域都得到了广泛的应用。 本文主要设计一个配置机械手的智能移动机器人，可以调速、转弯、抓取物体。涉及到双目摄像头定位、激光测距、电机控制、压力传感器等技术。 一、系统总体结构图 机器人系统主要由机械系统、驱动控制系统、视觉系统、传感器系统、上位机系统、电源系统以及人机交互系统等组成。 系统总体结构图如下： 智能机器人平台采用了主从结构的分布式处理方式，由上位机系统来协调控制各个子模块系统。各个子系统都有自己的数据处理机制，数据处理都在本模块的DSP处理器中完成。上位机只是负责数据融合、任务分解、策略选择制定、协调控制各子模块等工作。当上位机需要某个模块的数据时，子模块向上位机提供该模块经过处理以后的数据。由于大量的数据处理都在各个子模块中完成，上位机得到的都是经过处理后的小量数据，大大减少了上位机的负担。采用这种方式既提高了上位机的效率，又增加了系统的稳定性，方便系统的维护。 二、机械手

该机械手的设计仿照人类手臂的构造，总共有五个自由度，包括抬手臂转动关节，肩转动关节，肘转动关节，腕转动关节，手爪旋转关节与手爪开闭关节。这种多自由度的设计使得机械手具有较大的灵活度，以适应抓取不同目标物体的要求。 三、控制系统 1、感知系统 感知系统也就是传感器系统，本智能机器人系统的传感器系统可以只包含两个传感器，一个是测障、测距用激光传感器，一个是抓物时压力感测的压力传感器。 红外测距传感器（简称PSD：Poison Sensitive Detector）： 通常采用光学三角测量方法来确定机器人同物体之间的距离：传感器的红外发光管发出红外光，当红外光没有碰到障碍的时候，红外光保持前行；当红外光碰到障碍的时候，红外光反射回来，并进入探测器。这样，在反射点，发射器，探测器之间形成一个三角形，探测器通过镜面反射，将红外光射入一个线性CCD中，由CCD测量反射光的角度，并由角度的大小来计算障碍物的距离。本机器人系统配置4路PSD传感器，分别以接近于90度的角度间距安装于机器人的前、后、左、右四个方向上和机械臂抓手的手掌内。 图2 PSD传感器位置示意图 压力传感器： 测得与物体接触的压力值返回给DSP分析处理：是否继续抓紧动作。装在机械臂抓手的每个手指上。 传感器系统结构图

多移动机器人编队控制

基于Multi-Agent的多机器人编队控制 摘要：多移动机器人协调是当前机器人技术的一个重要发展方向。多移动机器人之间的协调与 合作将大大提高机器人行为的智能化程度，完成由单个机器人难以完成的更加复杂的作业。多 移动机器人协调技术的研究对提高机器人的智能化水平及加快机器人的实用化进程具有重要的 理论研究意义和实用价值。本文结合多智能体技术对多机器人编队控制进行了研究，同时根据 具体的多机器人系统，进行了仿真实验。验证了多智能体技术在机器人编队控制系统中的应用，完成了小规模的编队控制。 关键词：多智能体；多机器人；编队控制；协调控制；模糊控制 Multi-robot Formation Control Based on Multi - Agent Abstract :The problem of multi-robot cooperation and coordination is central to mobile robotics. Cooperation and coordination will improve the intelligent performance of robots and can complete lots of impossible missions for single robot.The research on multi-robot cooperation and coordination is of great academic and applied significance. The multi-robot formation is developed combined with the multi-agent technology in this dissertation, and the simulation is done with the multi-robot system. The application of multi-agent is verified in the multi-robot formation control through a small system adopt the fomation control. Key words: Multi-agent ;Multi-robot ;Formation control;Coordination control;Fuzzy control 1. 国内外机器人系统发展现状 自80年代末以来，基于多智能体系统理论研究多机器人协作受到了普遍的关注，从军事领域到工业与民用领域，从星际探险到海底考察，从比赛到教学，都取得了不同程度的进步。近年来，在IEEE R&A,IROS等著名的国际机器人学术会议上，几乎每次会议都有多智能体协作机器人系统的专题。一些机器人学术刊物出版了有关多智能体机器人的研究专辑。一些研究项目，如ACTRESS,CEBOT,GOFER,SWARM等，已进行了多年[1]。 目前，国内关于群体机器人系统的研究刚刚起步，基本上还处于基础技术的研究阶段，这方面的研究成果报道比较少。中科院沈阳自动化所机器人开放研究实验室是国内研究多机器人技术较早也较全面的科研单位。 (1)CEBOT(Cellular Robotic System) CEBOT是一种自重构机器人系统(Self-Reconfigurable Robotic System)，它的研究是受生物细胞结构的启发，将系统中众多的具有相同和不同功能的机器人视为细胞元，这些细胞元可以移动，寻找和组合。 根据任务或环境的变化，细胞元机器人可以自组织成器官化机器人，多个器官化机器人可以进一步自组织，形成更加复杂的机器人系统。细胞结构机器人系统强调是单元体的组合如何根据任务和环境的要求动态重构。因此，系统具有多变的构型，可以具有学习和适应的系统智能(Group Intelligence)，并具有分布式的体系结构[3]。 (2)ALLANCE/L-ALLANCE系统

移动机器人的研究现状与趋势

移动机器人的研究现状与趋势１１５【４３】ＳｈｅｎｇＬ＇Ｇｏｌｄｅｎｂｅ唱ＡＡ．Ｒｏｂｕｓｔｄａｍｐｉｎｇ ｃｏｎ们１ｏｆｍｏｂｉｌｅｍａｌｌｊｐｕｌａｔｏｒｓ嘲．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＳｙｓｔｅｍｓ，ＭａｎａｎｄＣｙｂｅｍｅｔｉｃｓＰａｎＢ，２００２，３２（１）：１２６．１３２． 【４４】ＳｈｅｎｇＬ，Ｇ０１ｄｅｎｂｅ唱ＡＡ．Ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｃｏｎ乜Ｄｌｏｆｍｏｂｉｌｅｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｓ【Ｊ】．ＩＥＥＥ１ｈｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，２００ｌ，１２（５）：１１２１．１１３３． 【４５】李磊，叶涛，谭民，等．移动机器人技术研究现状与未来【Ｊ】．机器人，２００２，２４（５）：４７５—４８０． 【４６】徐国华，谭民．移动机器人的发展现状及其趋势【Ｊ】．机器人技术与应用，２００１，（３）：７—１４． ［４７】Ｌ硼ｎｅＥＰａｒｋｅｒ．ＣｏｏｐｅｒａｔｉｖｅＲｏｂｏｔｉｃｓｆｏｒＭｕｌｔｉ＿Ｔａｒｇｅｔ０ｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＡｕｔｏｍａｔｉｏｎａｎｄＳｏｆｔＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ｓｐｅｃｉａｌｉｓｓｕｃｏｎＲｏｂｏｔｉｃｓＲｅｓｅａｒｃｈａｔＯａｋＲｉｄｇｅＮａｔｉｏｎａｌＬａｂｏｍｔｏｒｙ，１９９９，５（１）：５—１９． ［４８】ＭａｍｒｉｃＭＪ．ＬｅａｍｉｎｇｔｏＢｅｈａｖｅＳｏｃｉａｌｌｙ【Ａ】．ＦｒｏｍＡｎｉｍａｌｓｔ０Ａｎｉｍａｔｓ：ＩｎｔｅｍａｔｉｏｎａｌｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆＡｄａｐｔｉｖｅＢｅｈａｖｉｏｒ【ｃ］．１９９４．４５３－４６２． ［４９］ｕｅｙａｍａＴ，Ｆｕｌ（ＩｌｄａＴ．ｓｅｌｆ－ｏ唱ａＩｌｉｚａｔｉｏｎｏｆＣｅｌｌｕｌａｒＲｏｂｏｔｓｕｓｉｎｇＲａｎｄｏｍｗａｌｌ【ｗｉｍｓｉｍｐｌｅＲｕｌｅｓ【Ａ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＩＥＥＥＩ—ＣＲＡ【ｃ】．１９９３５９５—６００． ［５０】王越超．多机器人协作系统研究［Ｄ】．哈尔滨：哈尔滨工业大学，１９９９． ＰｒｅｓｅｎｔＳｉｔｕａｔｉｏｎａｎｄＦｕｔｕｒｅＤｅＶｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆＭｏｂｉｌｅＲｏｂｏｔＲｅｓｅａｒｃｈ ｚＨＡＮＧＭｉｎｇ?１ｕ，ＤＩＮＧＣｈｅｎｇ－ｊｕｎ，ＤＵＡＮＰｉｎｇ （ｓｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈ锄ｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎ舀ＨｅｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓ时ｏｆＴｅｃｌｌｎｏｌｏ鼢Ｔｉ柚ｊｉｎ３００１３０，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｉｓａｎａｌｙｚｅｄａｎｄｓｕｌ砌ａｒｉｚｅｄｉｎｃｌｕｄｉｎｇｉｔｓｃｏｍｐｕｔｅｒｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ，ｉｎｆｂｍｌａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎｏｆ ｍｕｌｔｉ－ｓｅｎｓｏｒｓ，ｅｎｖｉｒｏｍｅｎｔｒｅｃｏｇＩｌｉｔｉｏｎ，ｒｏｂｏｔＶｉｓｉｏｎ，ｒｏａｄｆｏｌｌｏｗｉｎｇａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎ仃Ｄ１．ＩｎｔｈｅｅｎｄｔｈｅｓｔｕｄｙｔｒｅｎｄｏｆＩＩｍｌｔｉ—ｒｏｂｏｔｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎａｎｄｍｏｂｉｌｅｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｉｓｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔ；ｉｎｆｂｍａｔｉｏｎｍｓｉｏｎ；ｒｏａｄ ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ；曲ｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎ仃０１；ｍｕｌｔｉ—ｒｏｂｏｔ 作者简介：张明路，工学博士、教授，博士生导师．１９９７年，毕业于天津大学 机械学专业，获博士学位．现任河北工业大学机械工程学院院长，全国高校机器人及自动化学会常务理事，河北省振动工程学会副理事长，“中国机械工程’杂志社编委会理事，天津市自动化技术及应用研究会副秘书长，天津市机械工程学会理事，中国机械工程教育协会高校机电类学科教学委员会委员．近年来承担了国家８６３计划等科研项目多项，发表学术论文３０余篇，其中ｓｃＩ收录３篇，ＥＩ收录１１篇．主页：ｈｔｔｐ：／／ｍｅｓ．ｈｅｂｕｔ．ｅｄｕ．ｃｌｌ／ｉｎｍｅｃｈｊＶｅｂ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔＩＩｌ 联系电话：０２２—２６５“５０６；Ｅ．ｍａｎ：ｚｈａｎｇｍｌ＠ｈｅｂｕｔ．ｅｄｕ．ｃｎ

移动机器人路径规划技术综述

第25卷第7期V ol.25No.7 控制与决策 Control and Decision 2010年7月 Jul.2010移动机器人路径规划技术综述 文章编号:1001-0920(2010)07-0961-07 朱大奇,颜明重 (上海海事大学水下机器人与智能系统实验室，上海201306) 摘要:智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向. 关键词:移动机器人；路径规划；人工势场；模板匹配；地图构建；神经网络；智能计算 中图分类号:TP18；TP273文献标识码:A Survey on technology of mobile robot path planning ZHU Da-qi,YAN Ming-zhong (Laboratory of Underwater Vehicles and Intelligent Systems，Shanghai Maritime University，Shanghai201306, China．Correspondent：ZHU Da-qi，E-mail：zdq367@https://www.wendangku.net/doc/014713640.html,) Abstract:The technology of intelligent mobile robot path planning is one of the most important robot research areas.In this paper the methods of path planning are classi?ed into four classes:Template based,arti?cial potential?eld based,map building based and arti?cial intelligent based approaches.First,the basic theories of the path planning methods are introduced brie?y.Then,the advantages and limitations of the methods are pointed out.Finally,the technology development trends of intelligent mobile robot path planning are given. Key words:Mobile robot；Path planning；Arti?cial potential?eld；Template approach；Map building；Neural network; Intelligent computation 1引言 所谓移动机器人路径规划技术,就是机器人根据自身传感器对环境的感知,自行规划出一条安全的运行路线,同时高效完成作业任务.移动机器人路径规划主要解决3个问题:1)使机器人能从初始点运动到目标点;2)用一定的算法使机器人能绕开障碍物,并且经过某些必须经过的点完成相应的作业任务;3)在完成以上任务的前提下,尽量优化机器人运行轨迹.机器人路径规划技术是智能移动机器人研究的核心内容之一,它起始于20世纪70年代,迄今为止,己有大量的研究成果报道.部分学者从机器人对环境感知的角度,将移动机器人路径规划方法分为3种类型[1]:基于环境模型的规划方法、基于事例学习的规划方法和基于行为的路径规划方法;从机器人路径规划的目标范围看,又可分为全局路径规划和局部路径规划;从规划环境是否随时间变化方面看,还可分为静态路径规划和动态路径规划. 本文从移动机器人路径规划的具体算法与策略上,将移动机器人路径规划技术概括为以下4类:模版匹配路径规划技术、人工势场路径规划技术、地图构建路径规划技术和人工智能路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,展望了移动机器人路径规划的未来发展方向. 2模版匹配路径规划技术 模版匹配方法是将机器人当前状态与过去经历相比较,找到最接近的状态,修改这一状态下的路径,便可得到一条新的路径[2,3].即首先利用路径规划所用到的或已产生的信息建立一个模版库,库中的任一模版包含每一次规划的环境信息和路径信息,这些模版可通过特定的索引取得;随后将当前规划任务和环境信息与模版库中的模版进行匹配,以寻找出一 收稿日期:2009-08-30；修回日期:2009-11-18. 基金项目:国家自然科学基金项目(50775136)；高校博士点基金项目(20093121110001)；上海市教委科研创新项目(10ZZ97). 作者简介:朱大奇(1964?),男,安徽安庆人,教授,博士生导师,从事水下机器人可靠性与路径规划等研究；颜明重(1977?),男,福建泉州人,博士生,从事水下机器人路径规划的研究.

工作报告之机器人设计开题报告

机器人设计开题报告 【篇一：搬运机器人毕业设计开题报告】 广东技术师范学院 毕业设计（论文）开题报告 题目4-dof搬运机器人的结构设计 专业名称飞行器动力工程 班级学号 学生姓名 指导教师 填表日期2013 年 10月 28 日 一、选题的依据及意义： 传统的工业机器人常用于搬运、喷漆、焊接和装配工作。工业现场 的很多重体力劳动必将由机器代替,这一方面可以减轻工人的劳动强度,另一方面可以大大提高劳动生产率。搬运机器人是可以进行自动 化搬运作业的工业机器人。最早的搬运机器人出现在1960年的美国，versatran和unimate两种机器人首次用于搬运作业。搬运作业是 指用一种设备握持工件，是指从一个加工位置移到另一个加工位置。搬运机器人可安装不同的末端执行器以完成各种不同形状和状态的 工件搬运工作，大大减轻了人类繁重的体力劳动。目前世界上使用 的搬运机器人逾10万台，被广泛应用于机床上下料、冲压机自动化 生产线、自动装配流水线、码垛搬运、集装箱等的自动搬运。部分 发达国家已制定出人工搬运的最大限度，超过限度的必须由搬运机 器人来完成。搬运机器人是近代自动控制领域出现的一项高新技术，涉及到了力学，机械学，电器液压气压技术，自动控制技术，传感 器技术，单片机技术和计算机技术等学科领域，已成为现代机械制 造生产体系中的一项重要组成部分。它的优点是可以通过编程完成 各种预期的任务，在自身结构和性能上有了人和机器的各自优势， 尤其体现出了人工智能和适应性。 应用搬运机器人进行工作，这是直接减少人力的一个侧面，同时由 于应用搬运机械人可以连续的工作，这是减少人力的另一个侧面。 因此，在自动化机床的综合加工自动线上，目前几乎都有搬运机械手，以减少人力和更准确的控制生产的节拍，便于有节奏的进行工 作生产。

史上最完整的机器人工作原理解析

史上最完整的机器人工作原理解析 很多人一听到机器人这三个字脑中就会浮现外形酷炫、功能强大、高端等这些词，认为机器人就和科幻电影里的终结者一样高端炫酷。其实不然，在本文中，我们将探讨机器人学的基本概念，并了解机器人是如何完成它们的任务的。 一、机器人的组成部分从最基本的层面来看，人体包括五个主要组成部分： 当然，人类还有一些无形的特征，如智能和道德，但在纯粹的物理层面上，此列表已经相当完备了。 机器人的组成部分与人类极为类似。一个典型的机器人有一套可移动的身体结构、一部类似于马达的装置、一套传感系统、一个电源和一个用来控制所有这些要素的计算机大脑。从本质上讲，机器人是由人类制造的动物，它们是模仿人类和动物行为的机器。 仿生袋鼠机器人 机器人的定义范围很广，大到工厂服务的工业机器人，小到居家打扫机器人。按照目前最宽泛的定义，如果某样东西被许多人认为是机器人，那么它就是机器人。许多机器人专家（制造机器人的人）使用的是一种更为精确的定义。他们规定，机器人应具有可重新编程的大脑（一台计算机），用来移动身体。 根据这一定义，机器人与其他可移动的机器（如汽车）的不同之处在于它们的计算机要素。许多新型汽车都有一台车载计算机，但只是用它来做微小的调整。驾驶员通过各种机械装置直接控制车辆的大多数部件。而机器人在物理特性方面与普通的计算机不同，它们各自连接着一个身体，而普通的计算机则不然。 大多数机器人确实拥有一些共同的特性 首先，几乎所有机器人都有一个可以移动的身体。有些拥有的只是机动化的轮子，而有些则拥有大量可移动的部件，这些部件一般是由金属或塑料制成的。与人体骨骼类似，这些独立的部件是用关节连接起来的。

移动机器人控制系统设计

? 197 ? ELECTRONICS WORLD?技术交流 移动机器人控制系统设计 广东工业大学 侯晓磊 随着移动机器人在人们社会生活中的地位不断提高，设计一种 可靠、稳定的机器人控制系统越发的变得重要起来，以NI公司的MyRIO控制器以其安全可靠、编程开发简单而脱颖而出。本文基于上述控制器、L298N电机驱动芯片Labview设计一种移动机器人控制软硬件系统系统，经验证，该系统运行稳定、可靠、高效。 1.前言 新一轮科技革命引发新一轮产业革命。“互联网+制造”构建工业4.0，智能制造成为我国由制造大国向制造强国转变的关键一步，移动机器人作为智能制造中的一个组成部分，作用越发的变得举足轻重。本文给出一种以MyRIO+L298N+Labivew的移动机器人控制系统。 2.IN MyRIO控制器 NI myRIO是NI最新设计的嵌入式系统设计平台。NI myRIO中内含双核ARM Cortex-A9，实时性高，并且还可以便捷定制FPGA I/ O，给开发设计人员提供更好的设计复杂系统的平台。 NI myRIO作为可重配置控制器具有以下重要特点： 易于上手使用：引导性安装和启动界面可使开发人员更快地熟悉操作，协助开发人员快速了解工程概念，完成设计任务。编程设计简单，利用实时应用、内置WiFi等功能，开发人员可以实现远程部署应用，“无线”操控。 板载资源众多：有丰富的数字I/O接口，提供SPI串行外设接口、PWM脉宽调制输出端口、正交编码器输入端口、UART异步收发器端口和I2C总线接口、多个单端模拟输入、差分模拟输入和带参考的模拟输入等可供选择的资源。 另外，NI MyRIO还提供可靠性能较好的控制器保护电路，防止由于意外操作造成控制器不可恢复性损坏，总之，NI MyRIO为开发人员提供了一个编程简易，设计电路方便，不用刻意担心意外操作而影响控制器使用的平台。 3.L298N电机控制芯片 L298N是一种用来驱动电机的集成电路，可以较稳定的输出平稳电流和较强的功率。工作均电流为2A，最高可达4A，最高输出电压为50V，能够带动带有感性元件的负载。控制器可以直接通过输入输出口与电机驱动芯片联接，从而方便控制驱动芯片的输出。如将芯片驱动直流电机时，可以直接与步进电机相联接，通过调节控制器输出实现步进电机的的正反转功能当控制直流电机时，可以通过调节控制芯片的电压信号的极性，PWM波的占空比，从而实现直流电机转速和转向的调节。4.系统硬件部分设计 系统采用MyRIO整体框架，外围增设电机驱动电路、避障驱动电路、里程计电路、液晶显示电路、陀螺仪电路。通过MyRIO主控制发送控制信号驱动移动机器人运动，实时通过外围传感器获取位置信息反馈给主控制 器，然后控制器通过闭环系统调节当前位置以保证对目标位置的追踪。 图1 5.系统软件部分设计 系统软件部分采用经典控制理论的闭环控制系统，将电机、主控制器和外设传感器构成闭环系统，通过调节闭环统的参数，来使 移动机器人以较小偏差追踪按照预定轨迹。 图2 6.结束语 本文介绍了基于NI MyRIO控制器设计移动机器人控制系统，通过仿真和实物测试，能较好的完成对任务的追踪踪。 参考：From Student to Engineer:Preparing Future Innova-tors With the NI LabVIEW RIO Architecture https://www.wendangku.net/doc/014713640.html,.2014-04-01；王曙光,袁立行,赵勇.机器人原理与设计.人民邮电出版社,2013 。

智能式移动机器人设计说明书

智能移动式送料机器人机械系统设计 摘要：智能移动式送料机器人以电动机作为驱动系统，运用单片机传感器等技术达到其智能移动的目的，实现行走、刹车、伸缩、回转等多种动作的操作。因此它具有机械化、程序化、可控化、适应性、灵活性强的特点。 前言：工业机器人是一种典型的机电一体化产品在现代生产中应用日益广泛，作用越来越重要，机器人技术是综合了计算机、控制、机构学、传感技术等多学科而形成的高新技术是当代研究十分活跃，应用日益广泛的领域。

现在，国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。一般说来，人们都可以接受这种说法，即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义：“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。”我国研制的排爆机器人不仅可以排除炸弹，利用它的侦察传感器还可监视犯罪分子的活动。监视人员可以在远处对犯罪分子昼夜进行观察，监听他们的谈话，不必暴露自己就可对情况了如指掌。 智能小车，又称轮式机器人，可以在人类无法

适应的恶劣和危险环境中代替人工作。它是一个集环境感知，规划决策，自动驾驶等功能于一体的智能系统。现如今已在诸多领域有广泛的应用。对于快要毕业的大学生来说也是一个实时、富有意义和挑战的设计课题。 正文： 设计方案： 一课题名称：智能移动式送料机器人设计 二机器人工作过程及设计要求 自主设计智能移动小车，设计一个取料 手爪装配到小车上，完成取料机器人的机械系统设计，并进行机器人运动规划和取料虚拟仿真，使机

器人完成如下动作：沿规定路径行驶——工件夹取——车体旋转——手爪张开，将工件从储存处送到运料车上。 三机器人设计的内容 一机械手的设计：

基于FPGA的六自由度智能移动机器人设计解析

基于FPGA的六自由度智能移动机器人设 计 摘要：智能移动机器人是指无需人工干预，可以自主完成行驶任务的车辆。路径规划是移动机器人的一个重要组成部分，它的任务就是在具有障碍物的环境内，按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态到达目标状态的无碰路径。遗传算法就是对自然界中生物的遗传特性进行模拟而得出的一种模拟进化算法，它是继模糊方法、神经网络、蚁群之后新加入路径规划研究领域的一种算法。提出了一种基于遗传算法解决移动机器人路径规划问题的方法。通过本文的研究及实验结果证明，将遗传算法应用于移动机器人的路径规划问题研究，能够探索与改进一种新的路径优化方法。 关键词：移动机器人；路径规划；遗传算法 Abstract：Intelligent mobile robot can complete the task independently without human intervention. Path planning is an important part of the mobile robot. Its task is to follow a certain evaluation criteria and find a route to goal state from the initial state without collision path in environments with obstacles. Genetic algorithm is a simulation of the genetic characteristics of the biological nature of the simulation and the results of evolutionary algorithms which is a path planning algorithm following the fuzzy methods, neural networks ant colony algorithm. This paper proposes a method to solve the problem of mobile robot path planning based on genetic algorithms. The research and experimental results show that the genetic algorithm can be applied to the mobile robot path planning, which improves a new path optimization methods. Key words: Mobile robot; Path planning; Genetic algorithm