基于概率方法的多微型机器人分布式定位_戴毅
第13卷 第6期2005年12月
光学精密工程
O pt ics and Precision Eng ineer ing
V ol.13 N o.6
Dec.2005
收稿日期:2005-07-22;修订日期:2005-10-18.
文章编号 1004-924X(2005)06-0709-06
基于概率方法的多微型机器人分布式定位
戴 毅,颜国正,甘贤海
(上海交通大学电子信息与电气工程学院820研究所,上海200030)
摘要:针对常见的微小型机器人群体定位中单纯依赖外部彩色视觉图像信息以及定位精度较差的问题,提出了一种基于概率方法的多微型机器人分布式定位方法。该方法利用部分可观M ar ko v 过程,将外部视觉信息和机器人个体的驱动信息融合,从而提高了定位精度。方法基于分布式形式出现,并且仅需要外部视觉传感器提供灰度图像,从而提高了多机器人系统的可扩展性。
关 键 词:多机器人系统;机器人定位;M arkov 过程;传感器融合中图分类号:T P242.6 文献标识码:A
Distributed localization of multi micro robots
based on probabilistic approach
DAI Yi,YAN Guo -zheng,GAN Xian -hai
(820Institute,School of Electronics &Electric Engineering,Shanghai Jiaotong University ,Shanghai 200030,China)Abstract:In multi m icro -robots system,ro bo t lo calizatio n is o nly dependent on senso r inform ation fro m ex ternal g lobal cam er a,thus giving a poor estim ation of ro bots .positions.A probabilistic ap -proach to m ulti micro ro bots localization based on Partial Observ able M arko v Decision Pro cess(POM-DP)w as introduced.It fused sensor inform ation from g lobal cam era w ith driving info rmation of each robot and im pro ved the precision o f robot localization.In addition,based on the distributed fo rm,the approach required ex ternal camera to prov ide g ray scale im age only.T he ex perimental results show that the approach can improve the scalability of entire system.
Key words:multi ro bo t sy stem;robot lo calizatio n;M arkov process;sensor fusio n
1 引 言
近年来,多机器人系统正受到越来越多的学者关注[9]。在多机器人系统中,机器人的群体定位是一个最基本的问题。要让机器人执行各种任务(例如,群体探测、队形控制、互相协作等等),群
体中的每个机器人都必须知道自己当前的位置和
姿态。目前,机器人的定位方法可以分成以下几类:(1)惯性定位[1]
,这主要是通过安装在机器人
驱动电机或车轮上的光电编码器来记录机器人的运动状态,并且根据此信息粗略地估计出机器人目前的位置和姿态。这种方法需要机器人知道自身的初始位置,而且由于传感器信号的噪声与误
差,会导致定位精度极差。(2)路标(Landmark)定位[2],此方法根据三角定位原理,利用测得的机器人与若干指定路标之间的距离或夹角来进行定位。这种方法虽然精度较高,但是需要在环境中人为地设置路标,从而破坏了环境的自然性。(3)全局视觉定位,这种方法常用于小型(微型)多机器人系统中,它根据来自外部视觉传感器的彩色图像,经过图像处理、分割和计算,得出各个机器人的实时位置。
在当今大部分的多微型机器人系统中(例如, Robocup中的小型组比赛[4]),上述第三种方法得到了广泛的应用,具体原因在于机器人本体尺寸很小,不易装入各种常用的传感器(如红外传感器、激光传感器、声纳传感器和视觉传感器等),因此只能依靠外部视觉提供传感信息。然而,这种方法存在一定的局限性。第一,该方法要求在机器人本体上贴有彩色的标记,并通过不同颜色标记的组合来进行编码并识别不同的机器人个体,因而整个系统的可扩展性较差。第二,该方法要求外部视觉传感器提供彩色图像,并要进行彩色图像分割。众所周知,彩色图像的分割较之灰度图像的分割,算法复杂且鲁棒性差,而且还会受到现场光照不均匀等因素的影响。另外,这种定位方法采用集中式的形式,由单台计算机负责所有机器人的定位,因而又进一步影响了整个系统的可扩展性。
针对以上问题,本文提出了一种基于部分可观Markov过程的方法[3,5-6]。该方法仅要求外部视觉传感器提供灰度图像信息,从而避免了彩色图像分割所带来的各种问题(例如,算法复杂, RGB-H IS空间之间的转换频繁),并降低了系统开销;同时,它将全局视觉信息与机器人个体的驱动信息融合在一起,以此来识别不同的机器人,提高了定位精度。该方法另一个重要的特点在于它是分布式的,因而可以有效地利用计算资源。
2M arkov定位的基本原理
设单个机器人的位置和姿态为一个三维向量l=(x,y,H)c,其中x和y是两维笛卡儿坐标系中的坐标而H是机器人的姿态。另用l t表示机器人在t时刻的实际位姿,用L T表示相应的随机变化。另外,令d表示传感信息流,d={d0,d1,,, d T},其中d T表示时刻T时的测量值。同时假设整个系统中有两种类型的传感信息,即,来自外部视觉传感器的图像信息(用s表示)以及来自机器人个体的驱动信息(用a表示,由于使用的机器人由两个步进电机驱动,所以在此a应该看成步进电机在指定时间内的输入脉冲数)。M ar ko v 定位方法的关键思想在于:在给定传感信息流d 的情况下,估计并保持机器人当前位置L T的后验概率分布。即,
P(L t=l|d)=P(L t=l|d0,d1,,,d T),(1)用Bel(L T=l)表示机器人对其当前位置的信任度(belief),则,
Bel(L t=l)=P(L t=l|d0,d1,,,d T),(2)上文已说明在系统中存在两种不同的传感信息,因此需要对这两种情况分别进行讨论。当d T= S T时,也就是说,在T时刻来到的传感信息是源于外部视觉传感器的。根据贝叶斯规则,表达式(2)可以变为,
Bel(L t=l)=P(L t=l|d0,d1,,,d T)= P(S T|d0,,d T-1,L T=l)P(L T=l|d0,,,d T-1)
P(S T|d0,,,d T-1)
,
(3)假设在本系统中,M arkov性成立(即,只要机器人的当前位置l t已知,那么将来的测量值与过去的测量值相互独立)。所以,在上述表达式(3)中,测量值S T独立于{d0,d1,,,d T},这是因为L T 已知。所以(3)可以简化为,
Bel(L t=l)=P(L t=l|d0,d1,,,d T)=
P(S T|L T=l)P(L t=l|d0,,d T-1)
P(S T|d0,,,d T-1),(4)由于P(S T|d0,d1,,,d T)与L T无关,而P(L T= l|d0,,,d T)=Bel(L T-1=l),所以最终的结果可以写成,
Bel(L T=l)=A T P(S T=l)Bel(L T-1=l),(5)其中A T=P(S T|d0,d1,,,d T)-1。
当d T=a T时,也就是说,最后一次接收到的传感信息来自于机器人个体的驱动电机。在这种情况下,可以写出表达式,
P(L T=l|d0,,d T-1,A T)=Q P(L T-1=l c|d)
P(L T=l|d,L T-1=l c)dl c,(6)根据M arkov性,以下表达式成立,
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P(L T =l |d,L T -1=l c )=P (L T =l |d 0,,d T -1,A T ,L T -1=l c )=P (L T =l |A T ,L T -1=l c ),(7)
同时,应该注意到A
T 不会影响到对L T -1的估计,所以式(6)可以写成,P(L T =l |d)=
Q
P (L
T-1
=l c |d T-1)P(L T =l
|A T ,L T-1=l c )dl c ,
(8)
即,
Bel (L T =l )=
Q
Bel (L T-1
=l c )P(L T =l |A T ,
L T-1=l c )dl c ,
(9)
由于连续空间难以处理,所以将空间离散化,离散
化后得到的最终结果应该为,Bel (L T =l )=
E l c
B el(L
T-1
=l c )P (L T =
l |A T ,L T-1=l c ),
(10)
有了表达式(5)和(10),就可以迭代的方式来不
断更新对机器人当前位置的估计了。
3 传感器模型
为了实现对机器人位姿的估计,必须要知道传感器的模型。
3.1 视觉传感器的模型
为了计算关于机器人位姿的后验分布,必须知道P (S T |L T =l)。在外部视觉传感器中,很多因素可能会影响测量的精度。但是,其中大部分因素可以通过仔细的校准来消除。假设可以消除这些因素,则可以用正态分布来描述视觉传感器的不确定性。图1给出了对于单个机器人,P (S T |L T =l )在(x ,y )
空间上的二维投影。
图1 视觉传感器的模型
Fig.1 P erceptual model of v isio n camera
3.2 机器人的运动模型
假设每个微型机器人由两个步进电机驱动,则可以利用这两个电机的驱动信息作为近似的/光电编码器0输出。根据微型机器人运动的特性,规定机器人在转弯分为两步,即,先原地转向指定的方向,然后再沿该方向前进。那么,机器人运动的误差可以分为转向角度误差和直线运动时的距离误差。所以,可以用两个正态分布函数的乘积来定义机器人运动的模型
[7]
,即,
A T =〈d T ,U T 〉,P(L T =l |A T ,L T -1=l c )=12P R d R U exp -(d -d T )2
2R 2d -(U -U T )
2
2R 2
U
,(11)
其中d T 和U T 是希望机器人运动的量,而d 和U 是实际运动量。图2显示了该函数在〈x ,y 〉空间的二维投影。
图2 微型机器人的运动模型F ig.2 M otion model of the micr o r obot
4 基于灰度图像的多机器人定位
由于本实验仅采用灰度标记来标识每个机器人,并采用全局灰度图像进行多机器人定位,所以无法利用彩色编码的方法来识别不同的机器人。所幸,M arkov 定位方法可以很自然地实现不同机器人的识别。
设当前系统中机器人个数为4,以第二个机器人R 2为例。T =0时没有任何传感信息,故每个机器人完全不知道当前自身的位置,关于机器人位姿的后验分布为整个空间的均匀分布,如图3(a )中所示。
设t =1时接收到的信息来自于视觉传感器,则R 2用该测量值根据表达式(5)更新对自身位姿的估计,结果如图3(b )所示。设t =2时接收
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第6期 戴 毅,等:基于概率方法的多微型机器人分布式定位
到机器人本身的驱动信息,则机器人根据表达式(10)更新后验分布,结果如图3(c )所示。当t =3时,机器人再次收到视觉传感(如图3(d )所示),并用表达式(5)进行更新,即将图3(c)和3(d)相乘并规一化,结果如图5(e)所示。由此可见,此时机器人已能高度确定当前位姿。当然该算法仍有一定问题,即,当若干机器人的运动方向和距离大体相同时(如在队形控制的情况下),经过若干Markov 迭代周期,机器人仍可能不确定其自身位姿。为了解决这个问题,规定了一个临界值,当关于位姿的后验分布中的最大值仍小于该临界值时,
可允许机器人自己设定运动方向和距离。
(
a)
(
b)
(c)
(d)
(e)
图3 机器人R 2的定位过程F ig.3 Lo calizatio n pr ocess o f ro bo t R 2
5 实验结果
由于机器人尺寸的限制,目前仍将关于定位的计算放置在上位机中进行,但是值得注意的是定位过程仍然是分布式的,即每个机器人的定位任务都是彼此独立的,因此易于未来移植到机器人个体上。整个定位系统的结构如图4所示。
首先测试单个机器人的定位算法,运动平台尺寸为1.5m @1.5m,机器人尺寸为30mm @20mm @30mm(L @W @H )[8,10]。机器人最大速度为7m/min 。由于机器人运动速度较慢,所以对于视觉传感器的采样频率要求不高(8fps)。在实验过程中,采用手工方法更改了状态空间的分辨率并测量出平均的定位误差,结果示于图5。
然后,测试整个定位系统的效率。在此假设机器人的个数是整个系统中唯一的变量,而其它参数(如状态空间分辨率、视觉传感器采样频率
等)都是固定的,在实验中,机器人的个数逐个递
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光学 精密工程
第13卷
图4 多机器人定位的系统结构(CU 表示计算单元)F ig.4 A rchitecture of multi robot localizatio n system
(CU =Computatio nal U
nit)
图5 平均定位误差与空间分辨率的关系F ig.5 Relatio nship betw een av erag e localization er ror
and space resolution
增,接着测量所有机器人定位所需要的总CPU 耗时。然后,手工调整空间分辨率并进行相似的实验,所得结果示于表1。
表1 多机器人全局定位CP U 耗时与机器人个数及空间分辨率的关系
T ab.1 CP U time (s)needed for g lobal lo calization o f
multi robot s depending on the number o f ro bo ts and resolut ion of state space
位姿状态空间分辨率
机器人个数
50mm 30mm 18mm 10.00390.00570.014820.00540.01020.031030.00770.01440.048940.01020.02020.065450.01190.02900.08546
0.0139
0.0367
0.1110
6 结论与展望
本文介绍了一种基于概率方法的多微型机器人分布式定位方法。与一般的定位方法相比,这种方法仅需要灰度图像来进行多机器人定位,因而消耗的系统资源更少。同时,这种方法的鲁棒性更强。然而,还存在一些问题急需解决。首先,Markov 算法占用大量内存空间,因为它需要存储整个状态空间上的后验概率分布。在后续的研究中,拟采取一些方法使该方法更为高效。同时值得注意的是,虽然整个系统在理论上是可以无
限扩展的,但是实际应用中仍会受到限制,主要原因在于目前的定位计算任务仍由单台主机进行,所以还应考虑将定位计算任务移植到机器人本体上的可能性。
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作者简介:戴毅(1978-),男,江苏南京人,工作于上海交通大学电子信息与电气工程学院,主要从事微型机器人及多机器人协作方面的研究。
《机器人技术》课程报告5000字——移动机器人定位技术综述(室内)
XXXX科技大学 机械工程学院 2019-2020学年《机器人技术》课程报告 移动机器人定位技术综述(室内) 指导教师：XXX 学生姓名：XXX 班级： 学号： 专业：机械设计制造及其自动化
目录 0引言 (2) 1 定位技术 (3) 1.1航迹推算定位 (3) 1.2地图匹配定位 (4) 1.3基于信标的定位 (5) 1.4基于概率方法的定位技术 (5) 2结论以及展望 (7) 3参考文献 (8)
0引言 机器人在运动过程中会碰到并解决以下三个问题： （1）我（机器人）现在何处？ （2）我要往何处走？ （3）我如何到达该处？ 其中第一个问题是其导航系统总的定位及其跟踪问题，第二、三个是导航系统的路径规划问题。移动机器人定位技术的任务就是解决上面的第一个问题。 定位问题是移动机器人领域内一个最重要的内容。最开始只是基于记录机器人运动的内部传感器进行航位推算，后来利用各种外部传感器，通过对环境特征的观测计算机器人相对于整个环境的位置和方向。直到今天，形成了融合内、外部传感器的机器人定位方法。 现有的移动机器人定位传感器种类很多，主要分为两种：基于机器人内部所用的传感器，如里程计、陀螺、罗盘、摄像头、激光雷达等和基于机器人外部所用的传感器，如摄像头、激光雷达，超声波。而大多数的移动机器人安装了不只一种用于定位的传感器。不同的传感器组合，采用不同的定位手段，都可以被移动机器人用来定位。自主移动机器人的室内定位作为机器人研究领域中最基本的问题已被广泛研究。GPS以其卓越的性能已经成为移动机器人室外定位导航普遍采用的定位系统，但当移动机器人被放置在室内环境时，GPS是不合适的。一方面，室内定位一般要求更高的定位精度(cm级)；另一方面，GPS定位系统对室内的覆盖效果并不好。至今为止，还没有一种通用的室内定位系统，因此，人们研究了各种各样的室内定位方法。本文将简单介绍自主移动机器人的室内定位方法，主要包括航迹推算定位、地图匹配定位、基于信标的定位和概率估算定位。 图0.1 移动机器人
移动机器人导航技术总结
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。
基于机器视觉的工件识别和定位文献综述
基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势 机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备，在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要，机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出，“机器人技术与信息技术一样，在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一，具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来，但近些年来，工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长，大都在10 年以上，并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态，因此被广泛应用于各行各业，主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要，工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。 现在机器人的价格相比过去已经下降很多，并且以后还会继续下降，但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨，个别国家和地区劳动力成本又很高，这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间，工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式，并且在国外，机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向，具有广阔的市场发展前景和强劲生命力，已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家，机器人自动化生产线已经应用到了各行各业，并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN，瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。 我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后，发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下，我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展，科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。 机器人涉及到多学科的交叉融合，涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中，伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展，机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高，所能实现的功能也越来越多，性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前，工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展，其发展趋势主要为：结构的模块化和可重构化；控制技术的开放化、PC 化和网络化；伺服驱动技术的数字化和分散化；多传感器融合技术的实用化；工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用 工业机器人是FMS（柔性加工）加工单元的主要组成部分，它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备，主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域，
工业机器人的主要技术参数
工业机器人的主要技术参数 工业机器人的种类、用途以及用户要求都不尽相同。但工业机器人的主要技术参数应包括以下几种：自由度、精度、工作范围、最大工作速度和承载能力。 1. 自由度 机器人所具有的独立坐标轴运动的数目，一般不包括手爪（或末端执行器）的开合自由度。在三维空间中表述一个物体的位置和姿态需要6个自由度。但是，工业机器人的自由度是根据其用途而设计的，可能小于6个也可能大于6个自由度。例如，日本日立公司生产的A4020装配机器人有4个自由度，可以在印制电路板上接插电子元器件； PUMA562机器人具有6个自由度（见图1.11～图1.13),可以进行复杂空间曲面的弧焊作业。从运动学的观点看，在完成某一特定作业时具有多余自由度的机器人，叫做冗余自由度机器人，又叫冗余度机器人。例如，PUMA562机器人去执行印制电路板上接插元器件的作业时就是一个冗余度自由机器人。利用冗余的自由度可以增加机器人的灵活性，躲避障碍物和改善动力性能。 人的手臂共有7个自由度，所以工作起来很灵巧，手部可回避障碍物，从不同方向到达目的地。 2.精度 工业机器人精度是指定位精度和重复定位精度。定位精度是指机器人手部实际到达位置与目标位置之间的差异，用反复多次测试的定位结果的代表点与指定位置之间的距离来表示。重复定位精度是指机器人重复定位手部于同一目标位置的能力，以实际位置值的分散程度来表示。实际应用中常以重复测试结果的标准偏差值的3倍来表示，它是衡量一列误差值的密集度。图1.14所示为工业机器人定位精度与重复定位精度图例。 (a)重复定位精度的测定 (:b)合理的定位精度，良好的重复定位精度 (C)良好的定位精度，较差的重复定位精度（d)很差的定位精度，良好的重复定位精度 2. 工作范围 工作范围是指机器人手臂末端或手腕中心所能到达的所有点的集合，也叫做工作区域。因为末端操作器的形状和尺寸是多种多样的，为了真实地反映机器人的特征参数，一般工作范围是指不安装末端操作器的工作区域。工作范围的形状和大小是十分重要的，机器人在执行某作业时可能会因为存在手部不能到达的作业死区而不能完成任务，如图1.15所示。 3.最大工作速度 最大工作速度，有的厂家指工业机器人自由度上最大的稳定速度，有的厂家指手臂大合成速度，通常欧洲技术参数中就有说明。工作速度越高，工作效率就越高。但是，工作速度越高就要花费更多的时间去升速或降速。 4.承载能力 承载能力是指机器人在工作范围内的任何位置上所能承受的最大质量。承载能力不仅决定于负载的质量，而且与机器人运行的速度、加速度的大小和方向
多机器人路径规划研究方法
多机器人路径规划研究方法 张亚鸣雷小宇杨胜跃樊晓平瞿志华贾占朝 摘要：在查阅大量文献的基础上对多机器人路径规划的主要研究内容和研究现状进行了分析和总结，讨论了多机器人路径规划方法的评判标准，并阐述了研究遇到的瓶颈问题，展望了多机器人路径规划方法的发展趋势。 关键词：多机器人；路径规划；强化学习；评判准则 Abstract:This paper analyzed and concluded the main method and current research of the path planning research for multi robot.Then discussed the criterion of path planning research for multi robot based large of literature.Meanwhile,it expounded the bottleneck of the path planning research for multi robot，forecasted the future development of multi robot path planning. Key words:multi robot；path planning;reinforcement learning;evaluating criteria 近年来，分布式人工智能(DAI)成为人工智能研究的一个重要分支。DAI研究大致可以分为DPS（distributed problem solving）和MAS（multi agent system）两个方面。一些从事机器人学的研究人员受多智能体系统研究的启发，将智能体概念应用于多机器人系统的研究中，将单个机器人视做一个能独立执行特定任务的智能体，并把这种多机器人系统称为多智能体机器人系统（MARS）。因此，本文中多机器人系统等同于多智能体机器人系统。目前，多机器人系统已经成为学术界研究的热点,而路径规划研究又是其核心部分。 机器人路径规划问题可以建模为一个带约束的优化问题，其包括地理环境信息建模、路径规划、定位和避障等任务，它是移动机器人导航与控制的基础。单个移动机器人路径规划研究一直是机器人研究的重点，且已经有许多成果[1~3]，例如在静态环境中常见的有连接图法、可视图法、切线图法、Voronoi图法、自由空间法、栅格法、拓扑法、链接图法、Dempster Shafer 证据理论建图等；动态环境中常见的有粒子群算法、免疫算法、遗传算法、神经网络、蚁群算法、模拟退火算法、人工势场法等。然而，多机器人路径规划
机器人定位技术详解
机器人定位技术介绍 前言 随着传感技术、智能技术和计算技术等的不断提高，智能移动机器人一定 能够在生产和生活中扮演人的角色。那么移动机器人定位技术主要涉及到 哪些呢？经总结目前移动机器人主要有这5大定位技术。 移动机器人超声波导航定位技术 超声波导航定位的工作原理也与激光和红外类似，通常是由超声波传感器的发射探头发射出超声波，超声波在介质中遇到障碍物而返回到接收装置。 通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时间差及传播速度，计算出传播距离S，就能得到障碍物到机器人的距离，即有公式：S＝Tv／2式中，T—超声波发射和接收的时间差；v—超声波在介质中传播的波速。 当然，也有不少移动机器人导航定位技术中用到的是分开的发射和接收装置，在环境地图中布置多个接收装置，而在移动机器人上安装发射探头。 在移动机器人的导航定位中，因为超声波传感器自身的缺陷，如：镜面反射、有限的波束角等，给充分获得周边环境信息造成了困难，因此，通常采用多传感器组成的超声波传感系统，建立相应的环境模型，通过串行通信把传感器采集到的信息传递给移动机器人的控制系统，控制系统再根据采集的信号和建立的数学模型采取一定的算法进行对应数据处理便可以得到机器人的位置环境信息。 由于超声波传感器具有成本低廉、采集信息速率快、距离分辨率高等优点，长期以来被广泛地应用到移动机器人的导航定位中。而且它采集环境信息时不需要复杂的图像配备技术，因此测距速度快、实时性好。 同时，超声波传感器也不易受到如天气条件、环境光照及障碍物阴影、表面
粗糙度等外界环境条件的影响。超声波进行导航定位已经被广泛应用到各种移动机器人的感知系统中。 移动机器人视觉导航定位技术 在视觉导航定位系统中，目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的导航方式。在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。 视觉导航定位系统主要包括：摄像机（或CCD图像传感器）、视频信号数字化设备、基于DSP的快速信号处理器、计算机及其外设等。现在有很多机器人系统采用CCD图像传感器，其基本元件是一行硅成像元素，在一个衬底上配置光敏元件和电荷转移器件，通过电荷的依次转移，将多个像素的视频信号分时、顺序地取出来，如面阵CCD传感器采集的图像的分辨率可以从 32×32到1024×1024像素等。 视觉导航定位系统的工作原理简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理，先用摄像头进行图像信息采集，将采集的信息进行压缩，然后将它反馈到一个由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际位置联系起来，完成机器人的自主导航定位功能。 GPS全球定位系统 如今，在智能机器人的导航定位技术应用中，一般采用伪距差分动态定位法，用基准接收机和动态接收机共同观测4颗GPS卫星，按照一定的算法即可求出某时某刻机器人的三维位置坐标。差分动态定位消除了星钟误差，对于在距离基准站1000km的用户，可以消除星钟误差和对流层引起的误差，因而可以显着提高动态定位精度。 但是因为在移动导航中，移动GPS接收机定位精度受到卫星信号状况和道路环境的影响，同时还受到时钟误差、传播误差、接收机噪声等诸多因素的影响，因此，单纯利用GPS导航存在定位精度比较低、可靠性不高的问题，所以在机器人的导航应用中通常还辅以磁罗盘、光码盘和GPS的数据进行导
工业机器人常用坐标系介绍
工业机器人常用坐标系介绍 坐标系：为确定机器人的位置和姿态而在机器人或空间上进行的位置指标 系统。 坐标系包含：1、基坐标系(Base Coordinate System) 2、大地坐标系(World Coordinate System) 3、工具坐标系(Tool Coordinate System) 4、工件坐标系(Work Object Coordinate System) 1、工具坐标系机器人工具座标系是由工具中心点TCP 与座标方位组成。 机器人联动运行时，TCP 是必需的。 1) Reorient 重定位运动(姿态运动)机器人TCP 位置不变，机器人工具沿座标轴转动，改变姿态。 2) Linear 线性运动机器人工具姿态不变，机器人TCP 沿座标轴线性移动。机器人程序支持多个TCP，可以根据当前工作状态进行变换。 机器人工具被更换，重新定义TCP 后，可以不更改程序，直接运行。 1.1.定义工具坐标系的方法：1、N(N=4)点法/TCP 法-机器人TCP 通过N 种不同姿态同某定点相碰，得出多组解，通过计算得出当前TCP 与机器人手腕中心点( tool0 ) 相应位置，座标系方向与tool0 一致。 2、TCPZ 法-在N 点法基础上，Z 点与定点连线为座标系Z 方向。 3、TCPX，Z 法-在N 点法基础上，X 点与定点连线为座标系X 方向，Z 点与定点连线为座标系Z 方向。 2. 工件坐标系机器人工件座标系是由工件原点与座标方位组成。 机器人程序支持多个Wobj，可以根据当前工作状态进行变换。 外部夹具被更换，重新定义Wobj 后，可以不更改程序，直接运行。
机器人视觉物体定位方法
机器人视觉物体定位方法 本次设计的题目是机器人视觉物体定位。伴随社会发展，机器人的利用越来越普及，出现了多种多样的智能机器人，由此也引发了对机器视觉的研究热潮。文章首先介绍了机器视觉的发展历程，并详细说明了各阶段的特点。接着概述了机器视觉技术的原理，深入剖析了主流视觉物体定位方法。然后介绍了机器人视觉物体定位方法常用的几种应用。最后介绍了几种新颖的视觉物体定位方法，并猜想机器人视觉物体定位技术未来发展方向。 关键词：机器视觉 SLAM技术单目视觉双目视觉多目视觉 第一章：绪论 1.1选题的背景及意义 在我国持续爆发的2019新型冠状病毒（即2019-nCoV）事件中,自动化食品仓储配送系统服务包括机器人、无人驾驶、无人机等再次成为讨论的焦点。配送机器人如何实现自动取货送货？无人驾驶汽车是怎么躲避行人？无人机巡航中怎么确定物体之间的距离？当我们谈到相关的话题时，机器视觉定位是无论如何也绕不开的问题。 自被誉为“机器人之父”的恩格尔伯格先生1959年发明第一台机器人以来，科学家一直把对机器人的研究作为研究的重点方向。传统的机器人缺乏环境感知能力和自动应变能力，仅仅只能在严格的预定义的环境中完成一些预定义和指令下的动作,应用非常有限局限。随着机器人逐渐走进人们的生产和生活中，人们也对机器人提出了更高的要求，希望实现在生产加工中对物体的自动加工、对自身运动轨迹实时的随动检测，节省对其运动轨迹的预先编程，提高生产效率。要达到这些要求，必须同时满足图像信息的获取、采集、处理和输出，这就是本文的研究重点：机器人视觉物体定位方法。
机器人视觉物体定位系统的设计和研发是为了更好地为工业机器人服务，它的本质是发挥摄像机定位以及跟踪性功能，很多企业在自身生产环节依赖于机器人，生产效率明显得到改善。然而很多的机器人是半自动的工作模式，只有在人工操控的指引下才能完成工作任务，这样的机器人实用性很差，无法彻底解放人工，实现自动化操作。为了提高机器人接收外界信息、感知外界信息的能力，进一步提高机器人的工作效率，保障工业生产的精度和质量，在以往的机器人系统中新增全新的计算机图像视觉获取系统,通过视觉图像获取系统中所捕捉的图像和外界信息,对捕捉的图像信息进行处理和分析识别，继而让机器人能够识别外界信息，然后再全面分析图像的基础上完成后续的重建和精准化计算，通过一系列的重建以及精准化的计算全面应用机器人控制柜通讯等等设备，掌控全面的工作，实现机器人对外界信息的跟踪和定位。 1.2国内外研究现状 国外研究现状 国外最先开始视觉物体定位技术的研究，应用领域也相对广泛，并且占据绝对的技术优势，其主要涉及机器人移动导航、三维立体测量、虚拟现实VR技术等。 20世纪60年代,美国mit的robert研究人员提出三维景物分析,标志着立体视觉和影像技术的结合点而诞生。立体视觉在此后20年的时间迅速地发展成为一门新的影像技术学科。到70年代时,以marr为主要代表的一批视觉物体定位方法研究学者已经整理和发展出了一整套关于视觉计算的理论基础。到80 年代后，大量利用空间几何研究双目立体视觉的学者提出了一系列理论与实际成果。 卡内基梅隆大学的Tomasi 和Kanade 等人对立体视觉的研究建立在摄像机为正交投影模型的假设下，分解出了三维结构和相机运行，成功研究出了基于图像的三维重建技术。但是，这项技术存在明显的缺点，由于假设相机为正交投影模型，而这个假设仅仅在物体深度远远大于物体尺寸时才是合理假设。美国
机器人定位技术
机器人定位技术 摘要：定位是确定机器人在其工作环境中所处位置的过程。本文根据定位方式和传感器的不同，把定位技术分为四大类，即航迹推算、信号灯定位、基于地图的定位、基于视觉的定位，并给出了各类定位技术的主体思想及其中的关键技术。并详细分析了了基于视觉的定位和航迹推演的定位方法。具有较高的参高价值。 关键词：移动机器人；传感器；定位技术；视觉； Abstract: positioning is to identify the robot in the process of the location in the work environment.In this paper, depending on the positioning method and the sensor, the positioning technology is divided into four categories, namely dead reckoning, the orientation of light, based on the map, based on visual positioning, and provides all kinds of the main idea of positioning technology, and the key technology.And detailed analysis of positioning method based on visual orientation and track is deduced.With higher and higher value. Key words: mobile robot，The sensor，location technology，Visual 引言 机器人在运动过程中会碰到并解决以下三个问题[1]：（1）我（机器人）现在何处？（2）我要往何处走？（3）我如何到达该处？其中第一个问题是其导航系统总的定位及其跟踪问题，第二、三个是导航系统的路径规划问题。移动机器人定位技术的任务就是解决上面的第一个问题。
基于机器视觉的工业机器人定位系统
基于机器视觉的工业机器人定位系统 基于机器视觉的工业机器人定位系统 类别：传感与控制 摘要：建立了一个主动机器视觉定位系统,用于工业机器人对零件工位的精确定位。采用基于区域的匹配和形状特征识别相结合的图像处理方法,该方法经过阈值和形状判据,识别出物体特征。经实验验证,该方法能够快速准确地得到物体的边界和质心,进行数据识别和计算,再结合机器人运动学原理控制机器人实时运动以消除此误差,满足工业机器人自定位的要求。 1.引言目前工业机器人仅能在严格定义的结构化环境中执行预定指令动作，缺乏对环境的感知与应变能力，这极大地限制了机器人的应用。利用机器人的视觉控制，不需要预先对工业机器人的运动轨迹进行示教或离线编程，可节约大量的编程时间，提高生产效率和加工质量。Hagger 等人提出通过基于机器人末端与目标物体之间的误差进行视觉反馈的方法；Mezouar 等人提出通过图像空间的路径规划和基于图像的控制方法。国内这方面主要应用于焊接机器人对焊缝的跟踪。本文利用基于位置的视觉伺服思想，以六自由度垂直关节型喷涂机器人为载体，提出一种基于机器视觉的工业机器人自定位控制方法，解决了机器人末端实际位置与期望位置相距较远的问题，改善了喷涂机器人的定位精度。 2.视觉定位系统的组成机器人视觉定位系统构成如图 1 所示，在关节型机器人末端安装喷涂工具、单个摄像机，使工件能完全出现在摄像机的图像中。系统包括摄像机系统和控制系统：（1）摄像机系统：由单个摄像机和计算机（包括图像采集卡）组成，负责视觉图像的采集和机器视觉算法；（2）控制系统：由计算机和控制箱组成，用来控制机器人末端的实际位置；经 CCD 摄像机对工作区进行拍摄，计算机通过本文使用的图像识别方法，提取跟踪特征，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置误差值，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿。 图1 喷涂机器人视觉定位系统组成 3.视觉定位系统工作原理 3.1 视觉定位系统的工作原理使用 CCD 摄像机和1394 系列采集卡，将视频信号输入计算机，并对其快速处理。首先选取被跟踪物体的局部图像，该步骤相当于离线学习的过程，在图像中建立坐标系以及训练系统寻找跟踪物。学习结束后，图像卡不停地采集图像，提取跟踪特征，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置给定值，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿。工作流程如图2 所示。图 2 视觉定位系统软件流程图 3.2 基于区域的匹配本文采用的就是基于区域的相关匹配方法。它是把一幅图像中的某一点的灰度领域作为模板，在另一幅图像中搜索具有相同（或相似）灰度值分布的对应点领域，从而实现两幅图像的匹配。在基于区域相关的算法中，要匹配的元素是固定尺寸的图像窗口，相似准则是两幅图像中窗口间的相关性度量。当搜索区域中的元素使相似性准则最大化时，则认为元素是匹配的。定义P (i, j) P 是模板图像中一点，取以P (i, j) P 为中心的某一邻域作为相关窗口K ，大小为(2w +1)，假设K 在原始图中，水
【推荐下载】工业智能机器人的重复定位精度是如何测量的
张小只智能机械工业网 张小只机械知识库工业机器人的重复定位精度是如何测量的 重复定位精度是工业机器人最重要的性能指标之一。位置重复性是工业机器人制造商指定的唯一的定位性能指标，在他们的宣传册上有0.010 毫米和0.100 毫米之间变化。然而，计量从此发生了改变，到底如何测量位置重复性的大小？ 如果你幸运的话，像我们先进的计量设备有很多，你可以使用激光干涉仪。后者是非常准确的（0.001 毫米测量不确定度），但价格昂贵（约50000美元），难以建立措施在同一时间只有一个坐标。你也可以使用CMM，但这显然是不现实的。你可以 使用各种类型的三维测量设备，但某些工业机器人制造商使用激光跟踪仪因为他们已经使用一些机器人标定激光跟踪仪。所以我们到底应不应该应该相信工业机器人厂商提供的重复数据？ 一个基本的方法在ISO/TR 13309：1995提出依托三个正交使用位置传感器的安装。我最近买了一个这样的装置：三一探针IBS精密工程。后者是无线的，轻便小巧，而且不贵（约15000美元）。其测量不确定度约为0.001 mm，其测量范围是3.5 毫米。不幸的是，它采用电涡流传感器需要特殊基准球，成本超过500美元每安装在纤细的茎而且很容易打破。 一个非常重要的，我们的三维探测新的组件标定板。后者本质上是以三球的原理在三V形槽的运动平台。在测试我们的三维探头在发那科LR伴侣200iC的工业机器人（借给我们的通用航空）和ABB IRB 120机器人时，我们使用一个定制的枢接座三0.5″基准球，每一对分开约300毫米。使用非常简单的matlab代码，我们可以从每一个数字指标获取位置数据并发送到机器人控制器通过以太网。每个机器人的控制器，然后运行一个程序，执行自动测试。这个测试程序如下。
【CN110007671A】一种机器人集群协同定位系统和方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910185193.5 (22)申请日 2019.03.12 (71)申请人 南方科技大学 地址 518055 广东省深圳市南山区西丽学 苑大道1088号 (72)发明人 黄骏 史玉回 张耿 (74)专利代理机构 广州嘉权专利商标事务所有 限公司 44205 代理人 唐致明 洪铭福 (51)Int.Cl. G05D 1/02(2006.01) (54)发明名称 一种机器人集群协同定位系统和方法 (57)摘要 本发明公开了一种机器人集群协同定位系 统，利用芬斯勒几何进行协同定位，机器人集群 由多个机器人组成，每个机器人的组成结构包 括：视觉采集器、三栖滚动牵引转轮和芬斯勒自 动运算模块，其中视觉采集器，用于采集协同定 位的视觉定位图像，芬斯勒自动运算模块将采集 的视觉定位图像转换成对应的芬斯勒距离偏差， 最后三栖滚动牵引转轮根据转换的芬斯勒距离 偏差调整机器人在整个机器人集群中的相对位 置，实现协同定位，避免因为单一机器人的操作 失误导致检测任务失败的结果，提供的一种即 时、简单、高效的机器人集群协同定位系统可以 应用于多种作业场景，提高灾害的管理水平，有 效减少事故的发生， 促进产业健康发展。权利要求书2页 说明书7页 附图3页CN 110007671 A 2019.07.12 C N 110007671 A
1.一种机器人集群协同定位系统，其特征在于，所述机器人集群由多个机器人组成，所述机器人的组成结构包括： 视觉采集器，用于采集协同定位的视觉定位图像； 芬斯勒自动运算模块，用于将所述视觉定位图像转换成对应的芬斯勒距离偏差；三栖滚动牵引转轮，用于根据所述芬斯勒距离偏差调整机器人的相对位置。 2.根据权利要求1所述的一种机器人集群协同定位系统，其特征在于，所述视觉采集器包括以下至少一种波长的摄像机：红外波段摄像机、红光波段摄像机、绿光波段摄像机、蓝光波段摄像机和紫外光波段摄像机。 3.根据权利要求1所述的一种机器人集群协同定位系统，其特征在于，所述三栖滚动牵引转轮包括直流无刷电机组、摆线滚翼桨、护栏地滚轮和调速齿轮箱； 所述直流无刷电机用于分别带动所述摆线滚翼桨、所述护栏地滚轮和所述调速齿轮箱运动，以根据所述芬斯勒距离偏差调整机器人的相对位置，其中， 所述摆线滚翼浆用于当所述机器人处于空中运动状态或水面运动状态时，为机器人提供空气或水面的驱动力； 所述护栏地滚轮用于当所述机器人处于地面运动状态时，提供滚动的摩擦力； 所述调速齿轮箱用于根据所述机器人不同的运动状态，调节所述机器人的运转速度和运动方向。 4.根据权利要求2所述的一种机器人集群协同定位系统，其特征在于，所述芬斯勒自动运算模块包括输入综合器和几何计算器； 所述输入综合器用于根据所述视觉定位图像获取视觉距离； 所述几何计算器用于根据芬斯勒转换方式将所述视觉距离转换为芬斯勒距离。 5.根据权利要求4所述的一种机器人集群协同定位系统，其特征在于，所述输入综合器包括距离采集模块和距离去噪模块，所述距离采集模块用于根据距离获取方法将所述摄像机采集的视觉定位图像转换为粗略视觉距离，所述距离去噪模块对所述视觉距离进行平均加权和滤波，得到精确视觉距离。 6.根据权利要求4所述的一种机器人集群协同定位系统，其特征在于，所述芬斯勒转换方式具体为： A E ＝(xy)/2 df＝A E -A F +S 其中，x表示当前机器人与相邻机器人在东西方向上的欧几里得距离，称为左右偏距，y 表示当前机器人与相邻机器人在南北方向上的欧几里得距离，称为前后偏距，A E 表示第一芬斯勒参数，A F 表示第二芬斯勒距离参数，df表示芬斯勒距离偏差，S是最小安全距离。 7.根据权利要求6所述的一种机器人集群协同定位系统，其特征在于，所述根据所述芬斯勒距离偏差调整机器人的相对位置具体包括以下调整方式：远离、靠近和保持不变； 当df＞S时，机器人靠近与其距离最接近的机器人； 当df 随着科学技术的快速发展，服务机器人的使用越来越广泛，但目前机器人还是基于磁轨导航。这样严重制约了机器人的使用环境，难以满足机器人根据需要去调整行走路径的需求。如何从技术层面去解决这一难点是我们需要去思考的问题一、背景 定位技术的引用是机器人完成诸如路径规划、自主导航等复杂任务的前提，是机器人领域的研究热点。现在越来越多的机器人采用激光和视觉定位，无论是激光还是视觉，都有自己的局限性，比如，运算量大，环境适应性差，机器人劫持等问题。而在激光或视觉定位的基础上，配合上UWB，就可以比较完美地解决机器人定位的问题。下面由沃旭通讯科技有限公司解读。 二、UWB技术介绍 UWB是一种无载波通信技术，利用纳秒至微微秒极的非正弦波窄脉冲传输数据，通过在较宽的频谱上传送极低功率的信号。优点在于传输功率高，功耗小，抗干扰能力和穿透能力强，高精度和高准确性的定位 三、UWB系统架构 UWB定位技术首先在环境中布置一些锚点，之后基于无线测量物体与锚点的距离或时间，计算得出物体的位置。UWB定位不论收还是发，都需要相应的RF 射频模组，模组可分别设置为标签和锚点，锚点固定不动，标签放在运动的机器人上，两种模组都在5cm*6cm差不多大小。UWB基站只需要供电，不需要接入网络，从显示终端上对标签完成配置之后，标签会根据自己所处的位置，选择适当的基站进行定位。将计算结果直接输出到机器人的控制主办，并且同时通过板载的wifi模块，将实时位置输出到显示终端上。 没有什么比图片更直接： 四、UWB特点 UWB定位的主要特点，是在兼顾精度和成本的条件下，整合容易，方便实施。精度方面，用于机器人的UWB结合惯导的方案精度达到5cm;由于采用测距定位，UWB的运算量比激光和视觉定位要小很多;体积也比较小，模组接口简单，整合容易，方便实施。此外，UWB还具有工作距离远，能穿透一般遮挡，不受光滑表面影响等优点。 沃旭基于UWB技术的机器人定位方案目前除了用于机器人，还可以用在无人机上，例如跟拍时基于UWB测量出距离，并进行追踪对焦，或者通过UWB进行定位，用于无人机编队飞行。另外沃旭科技的UWB定位技术主要应用领域还包括像智慧工厂对人和物的定位，化工厂智能安全定位，智慧仓储定位，煤矿隧道人员定位，医院/养老院/法院/展馆/监狱/消防定位等。 目录 第一章绪论 (3) 1.1引言 (3) 1.2移动机器人的定义与主要研究内容 (3) 1.2.1移动机器人的定义 (3) 1.2.2移动机器人的主要研究内容 (4) 1.3本文研究课题与内容安排 (5) 1.3.1研究课题 (5) 1.3.2内容安排 (6) 第二章移动机器人导航技术概述 (8) 2.1移动机器人工作环境表示方法 (8) 2.1.1几何地图 (8) 2.1.2拓扑地图 (10) 2.2移动机器人定位技术 (11) 2.2.1相对定位技术 (11) 2.2.2绝对定位技术 (12) 2.3移动机器人路径规划方法 (13) 2.3.1Dijkstra和A*图搜索算法 (13) 2.3.2人工势场法 (13) 2.3.3调和函数势场法 (14) 2.3.4回归神经网络法(RNN) (15) 第三章基于线段关系的扫描匹配定位 (17) 3.1环境描述 (17) 3.2定位传感器 (19) 3.3直线段提取................................................................................. . (20) 3.3.1LRF数据点分段 (20) 3.3.2直线拟合 (21) 3.3.3直线斜率计算 (21) 3.4线段关系(LSR)匹配 (23) 3.4.1判据选取 (23) 3.4.2递进式对应性计算 (25) 3.4.3距离关系比较的分离与合并 (26) 3.4.4最佳匹配搜索 (28) 3.4.5位姿计算 (29) 3.5实验及结果分析 (29) 第四章基于已知地图的路径规划 (32) 4.1基于A*算法的拓扑地图规划 (33) 4.1.1拓扑地图的表示 (33) 4.1.2A*算法 (34) 4.2基于回归神经网络(RNN)的栅格规划算法 (36) 4.2.1栅格环境的RNN表示 (36) 《工业机器人》 一、填空题 1、按坐标形式分类，机器人可分为直角坐标型、圆柱坐标 型、球坐标型 和关节坐标型四种基本类型。 2、作为一个机器人，一般由三个部分组成，分别是控制系统、传感系统和机械系统。 3、机器人主要技术参数一般有自由度、定位精度、工作范围、重复定位精度、分辨率、承载能力及最大速度等。 4、自由度是指机器人所具有的独立坐标轴运动的的数 目，不包括末端操作器的开合自由度。 5、机器人分辨率分为编程分辨率和控制分辨率，统称为系统分辨率。 6、重复定位精度是关于精度的统计数据。 7、根据真空产生的原理真空式吸盘可分为真空吸盘、气流负压吸盘和 挤气负压吸盘等三种基本类型。 8、机器人运动轨迹的生成方式有示教再现运动、关节空间运动、空间直线运动和空间曲线运动。 9、机器人传感器的主要性能指标有灵敏度、线性度、测量范围、重复性、精度、分辨率、响应时间和抗干扰能力等。 10、自由度是指机器人所具有的独立坐标轴运动的数目。 11、机器人的重复定位精度是指在同一环境、同一条件、同一目标动作、同一命令下，机器人连续重复运动若干次时，其位置分散情况。12、机器人的驱动方式主要有液压驱动、气压驱动和电气驱动三种。 13、机器人上常用的可以测量转速的传感器有测速发电机和增量式码盘。 14、机器人控制系统按其控制方式可以分为力控制方式、轨迹 控制方式和示教控制方式。 15、按几何结构分划分机器人分为：串联机器人、并联机器人。 二、单项选择题(请在每小题的四个备选答案中，选出一个最佳答案。) 1、工作范围是指机器人 B 或手腕中心所能到达的点的集合。 A 机械手 B 手臂末端 C 手臂 D 行走部分。 2、机器人的精度主要依存于 C 、控制算法误差与分辨率系统误差。 A传动误差 B 关节间隙 C机械误差 D 连杆机构的挠性 3、滚转能实现360°无障碍旋转的关节运动，通常用 A 来标记。 A R B W C B D L 4、RRR型手腕是 C 自由度手腕。 A 1 B 2 C 3 D 4 5、真空吸盘要求工件表面 D 、干燥清洁，同时气密性好。 A 粗糙 B 凸凹不平 C 平缓突起 D平整光滑 6、同步带传动属于 B 传动，适合于在电动机和高速比减速器之间使用。 A 高惯性 B 低惯性 C 高速比 D 大转矩 7、机器人外部传感器不包括 D 传感器。 A 力或力矩 B 接近觉 C 触觉 D 位置 8、手爪的主要功能是抓住工件、握持工件和 C 工件。 A 固定 B 定位 C 释放 D 触摸。 9、机器人的精度主要依存于 C 、控制算法误差与分辨率系统误差。 A传动误差 B 关节间隙 C机械误差 D 连杆机构的挠性 10、机器人的控制方式分为点位控制和 C 。 A 点对点控制 B点到点控制 C 连续轨迹控制 D 任意位置控制 11、焊接机器人的焊接作业主要包括 A 。 A 点焊和弧焊 B 间断焊和连续焊 C 平焊和竖焊 D气体保护焊和氩弧焊 12、作业路径通常用 D 坐标系相对于工件坐标系的运动来描述。 A 手爪 B 固定 C 运动 D工具 13、谐波传动的缺点是 A 。 六自由度工业机器人的定位误差补偿研究近年来,随着人工智能研究的不断深入,机器人作为能够很好体现智能化的机械设备出现在了越来越多的领域,例如:航空航天、汽车制造、3C、医疗等等,其在安全、效率等方面有着人工难以比拟的优势。未来机器人是朝着高精度、高速度、智能化发展,不再是传统的复现示教形式,离线编程技术已经慢慢成为工业机器人能够广泛使用的关键因素。目前市面上的工业机器人往往具有良好的重复定位精度,但是绝对定位精度都在毫米甚至厘米级,而绝对定位精度直接影响离线编程的效果,所以对末端定位精度的研究是具有理论指导意义和实际工程应用价值的。本文以埃夫特工业机器人ER7L为研究对象,对机器人运动学的基础知识进行阐述,在此基础上引入经典的DH模型,进行运动学分析并运用robotics toolbox验证模型的正确性。 针对DH建模方法的缺陷,采用DH与MDH结合的模型作为运动学研究的基础。本文将研究重点集中在几何误差上,使用预给运动学参数误差的方法,判断运动学参数中长度误差、角度误差以及一些微小误差对末端定位精度的敏感性。通过推导相邻关节微分变换关系,利用微分矩阵法建立了误差模型,为了更好的对误差进行补偿,比较了外部硬件补偿和内部软件补偿的优劣势。选择通用性较好最小二乘法来辨识机器人运动学参数误差。 针对工业现场的实际使用情况,提出一种基于pieper准则的补偿方法,大大简化了辨识参数。在文章的实验部分,采用激光跟踪仪、机器人本体和PC搭建硬件平台,使用RobotTest软件作为软件平台,对一台ER7L机器人本体进行误差补偿,按照工业机器人精度检测标准及方法对补偿前后机器人末端位置准确度进行对比,结果表明,定位精度由明显提升,充分验证了补偿效果。 新型机器人室内定位技术 XXX软件研究所有限公司 一,技术背景 机器人六十年代,自第一台机器人装置诞生以来,机器人得发展经历了一个从低级到高级得发展过程。第一代机器人为示教再现型机器人,就是通过计算机来控制多自主得机械装置,通过示教存储程序把信息读取出来并发出指令,也可以根据人示教得结果再现动作,它对于外界得环境没有感知能力。在20世纪70年代后期人们开始研究第二代机器人:带感觉得机器人。这种机器人有类似人类得力觉、触觉、听觉、视觉等。第三代机器人就是智能机器人,它就是当今机器人发展得热点与重点,机器人通过各种传感器获取环境信息,利用人工智能识别、理解、推理并进行判断与决策来完成一定得任务。因此智能机器人除了具有感知环境与简单得适应环境能力外,还具有较强得识别理解能力与决策规划能力。80年代中期,技术革命得第三次浪潮冲击着全世界,机器人总数每年以30%以上得速度增长。1986年国家把智能机器人课题列为高技术发展计划,进入90年代,在国内市场经济发展得推动下,确定了机器人及其应用工程并重、以应用带动关键技术与基础研究得发展方针,实现了高技术发展与国民经济主战场得密切衔接,研制出有自主支持产权得工业机器人系列产品,并小批量试产,完成了一批机器人应用工程,建立了9个机器人产业化基地与7 个科研基地。通过多年得努力,取得了举世瞩目得硕果。本公司得智能移动机器人具备超声、红外等多传感器融合得导航系统,可以在一定得室内环境中自由行走,实现定位与自动避障等功能,在国内处于先进水平,具有一定影响力。 随着机器人技术得发展,具有移动行走功能、环境感知能力以及自主规划能力智能移动机器人得到了各国研究人员得普遍重视,特别就是在20世纪八、九十年代,随着计算机技术、微电子技术、网络技术等得快速发展,机器人技术得发展突飞猛进。本公司得智能移动机器人得重要特点在于它得自主性与适应性。自主性就是指它可以在一定得环境中,不依赖外部控制,完全自主地执行一定得任务;适应性就是指它可以实时识别与测量周围得物体,并根据环境变化,调节自身参数、动作策略以及处理紧急情况。 随着智能移动机器人技术得发展,其在军事、医疗、商业等领域发挥着重要得作用,人们对智能移动机器人得需求与期望也越来越高,越来越迫切,移动机器人研究从而进入了崭新得发展阶段。定位技术就是智能移动机器人得研究核心,同时也就是其实现完全自动化得关键技术。机器人只有准确知道自身位置,工作空间中障碍物得位置以及障碍物得运动情况等信息,才能安全有效地进行移动,由此可见,自主定位与环境分析就是移动机器人最重要得能力之一。机器人精准定位技术解析
基于激光雷达的移动机器人定位与导航技术 --大学毕业设计论文
《工业机器人》复习题
六自由度工业机器人的定位误差补偿研究
机器人室内定位技术说明书