扫地机器人是怎么进行路径规划的

扫地机器人是怎么进行路径规划的
扫地机器人是怎么进行路径规划的

扫地机器人是怎么进行路径规划的?

路径规划技术是扫地机器人研究的核心内容之一,扫地机器人定位与环境地图构建就是为路径规划服务的。所谓机器人路径规划技术,就是扫地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。

继此前扫地机器人被贴上盲扫乱跑的‘玩具化’标签,研究扫地机器人的企业探索了一条能够智能导航、路径规划行走的方向。拿ILIFE这个扫地机器人品牌来说,其T4导航扫地机器人就是能够进行路径规划、智能弓字行走的一个典型代表。

建立地图进行定位。

ILIFE这款全新导航扫地机器人配合陀螺仪技术智能感知家庭环境,在其“脑海里”形成一张完整的家居清洁规划图,精准定位,智能弥补,高效清洁。可以说ILIFE在扫地机器人领域,大胆创新的运用了陀螺仪智能导航系统,为大家打造出一个高度智能的家庭清洁小助手。

搭配算法更智能。

ILIFE这款全新智能导航扫地机器人特有网格智能算法,配合陀螺仪技术智能感知家庭环境,在其“脑海里”形成一张完整的家居清洁规划图。不仅能够灵敏感应方向、速度及坡度的变化,灵活调整行进方向和路线,而且自动记忆清扫路线,不走回头路,杜绝重复清扫,又尽可能节约时间,清洁效率提高100%。

弓字行走,清扫路径规划更合理。

相比之前扫地机器人清扫‘随机自由’的‘情绪化’模式,在清洁方面又像打酱油的尴尬状态,现在的扫地机器人不仅能智能导航,而且有自己独特的行走风格——弓字行走。按横纵坐标自动将清扫空间分成正方形网格清扫区域,实现转角皆为90°的弓字行走,清扫覆盖率可达99%。

扫地机器人的路径策略

数学建模小组作业 ——扫地机器人的路径优化 二〇一四年七月二十三日第10组组员: +++

扫地机器人的路径策略 【摘要】 我们将扫地机在房间内扫垃圾的路径策略问题抽象为方格化模型,用原始给 定数据做出垃圾指标矩阵Q[300*251],根据扫地机需要的行走路径进行程序嵌套,并用线性规划的方法来进行最优解的求取,然后根据建立的模型,用Matlab 进行仿真演示。最终可以观察到扫地机在每种情况下的清扫路径。由于墙角也会存在垃圾,因此一般情况下我们不能实现100%的清扫,所以我们在此规定清扫完95%的区域即作为合格的条件。下面我们根据题目要求进行如下考虑:问题一 经过分析我们可以将整个清扫区域划分成如图4.1.1所示的小区域,通过运用矩阵整合函数,将矩阵Q[300*251]整合成一维数组T[5],经过固定时间间隔 所对应的区域,在区域边沿随机选的扫描判断{T(1),T(2),T(3),T(4),T(5)} MAX 取坐标作为运行起始点,如果检测到的最大的元素的所在区域发生了变化,则根据当前位置与随机选好的碰撞点进行路径转移,按照这种方式运行,直到达到扫地机的结束条件停止。 问题二 这时扫地机每次只选择垃圾总指标最多的路径,并且每次扫描发生在扫地机与墙壁发生碰撞的时。扫描过后,机器人可以任意选择方向,选择方向的合适程度将成为扫地机扫地效率的关键,所以我们设定某一点作为扫地机扫描的起点每 次碰撞时的扫描决定下一时刻可能的转弯方向,即某个方向上的垃圾总指标C k 最大的即为下一时刻的转弯方向。 问题三 设计智能扫地机路径,保证扫地机以最短时间达到清扫要求,我们可以选取以下两种优化方向:(1)避免与墙壁进行碰撞,提高机器的灵活性;(2)提高单位长度上清扫垃圾指标总量,即提高清扫效率。 比较问题1与问题2 问题1中的方案存在其合理性,问题2中则显得较为高效,比较两者发现:改变S 大小可以改变地段扫地机性能。 T 关键词:线性规划路径转移划分区域清扫效率

清扫机器人路径规划方法研究

清扫机器人路径规划方法研究 摘要:近年来,智能清扫机器人系统的研究和开发已具备了坚实的基础和良好的 发展前景。现在的智能清扫机器人通过软硬件的合理设计,使其能够自动避开障 碍物,实现一般家居环境及特定户外环境的自主清扫工作。本文简单介绍了清扫 机器人基于无环境模型的路径规划的具体办法。 关键词:清扫机器人、无环境模型、路径规划 一、绪论 机器人的研究在日本和欧美的一些发达国家的研究相对比较深入,同时也取 得了很多显著的成果。国内关于清扫机器人的研究也取得了极大的进展。我国继 清华大学于1994年通过智能清扫机器人鉴定之后,陆续有中国科学院沈阳自动 化所研制了全方位移动式机器人视觉导航系统;2001年香港城市大学完整地研究了地面清扫机器人的导航、控制及整个硬件系统;2009年哈尔滨工业大学与香港中文大学合作,联合研制开发出一种全方位地面清扫机器人。总而言之,清洁机 器人的研究正在快速发展,并且也越来越深入,但是还有需要完善和改进的地方,例如清洁机器人的避障问题,路径规划等等,所以针对清扫机器人进行一系列的 技术研究探讨是相当有意义的。 二、基于无环境模型的路径规划 清洁机器人的路径规划是根据机器人所感知到的工作环境信息,按照某种优 化指标,在起始点和目标点规划出一条与环境障碍无碰撞的路径,并且实现所需 清扫区域的合理完全路径覆盖,同时实现封闭区域内机器人行走路径对工作区域 的最大覆盖率和最小重复率。目前全区域覆盖路径规划有两种,一种是无环境模 型的路径规划,另一种是基于环境模型的路径规划。本文主要着重介绍无环境规 划的整个过程。 无环境模型的路径规划不需要建立环境模型,有随机遍历路径规划和全区域 覆盖路径规划两种模式。机器人在清扫的时候比较自由,一般都是采用递进的方式,清扫完这个直线再偏移一段距离,掉头清扫另外一条直线,以达到全区域清扫,本文也着重介绍无环境模型的路径规划。基于无环境模型的依据边界的路径 规划方法 三、基于无环境模型的路径规划具体方法 (一)建立房间边界 首次在未知空间内行驶时,小车所能记录的信息为两种,一种是小车两个驱 动轮行驶路程L1与L2,另一种是各传感器被触发的状态。下图是小车在某转角 处的路线图,根据以上特点及为后续数据处理提供依据,我们可以建立如下规则。轨迹计算原理,数据处理规则。 (1)小车转角计算 若小车沿某一物体边缘转过θ角,则可以通过如下公式求算θ角 规定为行走时小车的拐角,规定连续经过多个拐角时,为各自拐角的和。 (2)小车行程的计算 小车行程的计算可以按照两驱动轮轨迹线的中心线即可代表小车行驶时的轨迹,小车行 车记录为: (3)机器人沿着边界行驶 机器人选择任意一方向寻找边界,找到边界后,小车沿边界方向前进直到遇到拐角。行 进过程中根据传感器状态确定内外侧路径,确定完内外侧后,小车前进过程中所记录的拐角

机器人路径规划方法的研究

第5期(总第156期) 2009年10月机械工程与自动化 M ECHAN I CAL EN G I N EER I N G & AU TOM A T I ON N o 15 O ct 1 文章编号:167226413(2009)0520194203 机器人路径规划方法的研究 李爱萍,李元宗 (太原理工大学机械工程学院,山西 太原 030024) 摘要:路径规划技术是机器人学研究领域中的一个重要部分。目前的研究主要分为全局规划方法和局部规划方法两大类。通过对机器人路径规划方法研究现状的分析,指出了各种方法的优点及不足,并对其发展方向进行了展望。 关键词:机器人;全局规划;局部规划中图分类号:T P 242 文献标识码:A 收稿日期:2009201207;修回日期:2009204218 作者简介:李爱萍(19792),女,山西晋中人,在读硕士研究生。 0 引言 路径规划技术是机器人学研究领域中的一个重要 部分。机器人的最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的最优路径。根据对环境信息的掌握程度不同,路径规划可分为:①全局路径规划:环境信息完全已知,根据环境地图按照一定的算法搜寻一条最优或者近似最优的无碰撞路径,规划路径的精确程度取决于获取环境信息的准确程度;②局部路径规划:环境信息完全未知或部分未知,根据传感器的信息来不断地更新其内部的环境信息,从而确定出机器人在地图中的当前位置及周围局部范围内的障碍物分布情况,并在此基础上,规划出一条从当前点到某一子目标点的最优路径。 1 全局规划方法111 栅格法 栅格法是目前研究最广泛的路径规划方法之一。该方法将机器人的工作空间分解为多个简单的区域(栅格),由这些栅格构成一个显式的连通图,或在搜索过程中形成隐式的连通图,然后在图上搜索一条从起始栅格到目标栅格的路径。一般路径只需用栅格的序号表示。但栅格的划分直接影响其规划结果,如果栅格划分过大,环境信息储藏量小,分辨率下降,规划能力就差;栅格划分过小,规划时间长,而且对信息存储能力的要求会急剧增加。112 可视图法 可视图法中的路径图由捕捉到的存在于机器人一 维网络曲线(称为路径图)自由空间中的节点组成。路径的初始状态和目标状态同路径图中的点相对应,这样路径规划问题就演变为在这些点间搜索路径的问题。要求机器人和障碍物各顶点之间、目标点和障碍物各顶点之间以及各障碍物顶点与顶点之间的连线均不能穿越障碍物,即直线是“可视的”。然后采用某种方法搜索从起始点到目标点的最优路径,搜索最优路径的问题就转化为从起始点到目标点经过这些可视直线的最短距离问题。该法能够求得最短路径,但需假设忽略机器人的尺寸大小,使得机器人通过障碍物顶点时离障碍物太近甚至接触,并且搜索时间长。113 拓扑法 拓扑法将规划空间分割成具有拓扑特征的子空间,根据彼此的连通性建立拓扑网络,在网络上寻找起始点到目标点的拓扑路径,最终由拓扑路径求出几何路径。拓扑法的基本思想是降维法,即将在高维几何空间中求路径的问题转化为低维拓扑空间中判别连通性的问题。其优点在于利用拓扑特征大大缩小了搜索空间,其算法的复杂性仅依赖于障碍物数目,在理论上是完备的;而且拓扑法通常不需要机器人的准确位置,对于位置误差也就有了更好的鲁棒性。缺点是建立拓扑网络的过程相当复杂,特别是在增加障碍物时如何有效地修正已经存在的拓扑网是有待解决的问题。 114 自由空间法 自由空间法采用预先定义的广义锥形或凸多边形等基本形状构造自由空间,并将自由空间表示为连通图,通过搜索连通图来进行路径规划。自由空间的构

机器人路径规划

1绪论 1.1机器人简介 1.1.1什么是机器人 机器人一词不仅会在科幻小说、动画片等上看到和听到,有时也会在电视上看到在工厂进行作业的机器人,在实际中也有机会看到机器人的展示。今天,说不定机器人就在我们的身过,但这里我们要讨论的是什么是机器人学研究的机器人。 机器人(robot)一词来源下1920年捷克作家卡雷尔. 查培克(Kapel Capek)所编写的戏剧中的人造劳动者,在那里机器人被描写成像奴隶那样进行劳动的机器。 后来作为一种虚构的机械出现在许多作品中,代替人们去完成某些工作。20世纪60年代出现了作为可实用机械的机器人。为了反这种机器人同虚构的机器人及玩具机器人加以区别,称其为工业机器人。 工业机器人的兴起促进了大学及研究所开展机器人的研究。随着计算机的普及,又积极地开展了带有智能的机器人的研究。到70年代,机器人作为工程对象已经被确认,机器人一词也受到公认。目前,机器人学的研究对象已不仅仅是工业机器人了。 即便是实际存在的机器人,也很难把它定义为机器人,而且其定义也随着时代在变化。这里简单地反具有下述性质的机械看作是机器人: 1.代替人进行工作:机器人能像人那样使用工具和机械,因此,数控机床和 汽车不是机器人。 2.有通有性:既可简单地变换所进行的作为,又能按照工作状况的变化相应 地进行工作。一般的玩具机器人不能说有通用性。 3.直接对个界作工作:不仅是像计算机那样进行计算,而且能依据计算结果 对外界结果对外界产生作用。 机器人学把这样定义的机器人作为研究对象。

1.1.2机器人的分类 机器人的分类方法很多,这里我们依据三个有代表性的分类方法列举机器人的种类。 首先,由天机器人要代替人进行作业,因此可根据代替人的哪一个器官来分类: 操作机器人(手):利用相当于手臂的机械手、相当于手指的手爪来使物体协作。 移动机器人(腿):虽然已开发出了2足步行和4足步行机器人,但实用的却是用车轮进行移动的机器人。(本文以轮式移动机器人作为研究对象)视觉机器人(眼):通过外观检查来除掉残次品,观看人的面孔认出是谁。虽然还有使用触觉的机器人,但由于它不是为了操作,所以不能说是触觉机器人。 也还有不仅代替单一器官的机器人,例如进行移动操作,或进行视觉和操作的机器人。 其次,按机器人的应用来分类: 工业机器人:可分为搬送、焊接、装配、喷漆、检查等机器人,主要用于工厂内。 极限作业器人:主要用在人们难以进入的核电站、海底、宇宙空间等进行作为的机器人。也包括建筑、农业机器人等。 娱乐机器人:有弹奏乐器的机器人、舞蹈机器人、宠物机器人等,具有某种程度的通用性。也有适应环境面改变行动的宠物机器人。 最后则是按照基于什么样的信息进行动作来分类: 表1基于动作信息的机器人分类

小米扫地机器人怎么规划路线

小米扫地机器人怎么规划路线 扫地机器的机身为无线机器,以圆盘型为主。使用充电电池运作,操作方式以遥控器、或是机器上的操作面板。一般能设定时间预约打扫,自行充电。前方有设置感应器,可侦测障碍物,如碰到墙壁或其他障碍物,会自行转弯,并依每间不同厂商设定,而走不同的路线,有规划清扫地区。(部分较早期机型可能缺少部分功能)因为其简单操作的功能及便利性,现今已慢慢普及,成为上班族或是现代家庭的常用家电用品。 机器人科技现今越趋成熟,故每种品牌都有不同的研发方向,拥有特殊的设计,如:双吸尘盖、附手持吸尘器、集尘盒可水洗及拖地功能、可放芳香剂,或是光触媒杀菌等功能。提起扫地机器人,大家的第一赶脚是啥?反正在不少童鞋的印象里,扫地机器人是满满黑科技的存在,而且属于冰火两重天的境遇中。为啥?君不见国产品牌大都千元出头,而国际品牌却很少低于5K吗? 最近小米推出了一款剑指 iRobot Roomba 980和Neato Botvac D8500等世界顶级产品的米家扫地机器人,并将价格打到了1699元,很多小伙伴惊呼:扫地机器人迎来屠夫了~~ 体验米家扫地机器人米家扫地机器人最大的卖点就是集成LDS等诸多传感器,可实现地图生成和智能的路径规划。官方宣传的扫地路径轨迹看起来合理又清爽,对比的其他品牌就好像无头苍蝇一样依靠四处乱撞扫地,看起的确很牛B。 米家扫地机和竞品的扫地路径对比但是,小编觉得官方用于测试的家居环境还是太过理想化了,实际的家庭里哪有那么空旷和整洁的环境? 这个路径规划看起来非常清爽合理啊所以,小编就冒着被大家看笑话的风险(好吧,谁让小编总是懒得收拾屋子呢),让米家扫地机器人在自家转了一圈,通过手机的实时轨迹

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.360docs.net/doc/4d10632942.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.

室内清洁机器人路径规划的设计.

的标准偏差与最大峰谷值减少达到50%以上, 跟踪 精度有了大幅提高. 表3 抑振前后柔性臂跟踪误差值统计 项目 末端无负载 末端带55g 负载 标准偏差最大峰谷值标准偏差最大峰谷值 抑振前关节误差0. 12110. 8230. 20011. 254抑振后关节误差0. 07230. 2910. 08440. 574减少百分比 40. 28% 64. 64% 57. 82% 54. 23% 3 结束语 运用模糊控制方法, 通过实验实现了2R 柔性机械臂关节跟踪和跟踪过程中振动的主动抑制. 与传统控制方法相比, 该方法不依赖柔性机械臂的动力学模型, 算法简单, 实时性好. 对于非线性、复杂对象的控制具有响应快、有效性好等优点. 实验数据表明, 在整个实验过程中模糊控制能够较大幅度地减小振动, 达到较好的抑振效果; 同时跟踪精度提高, 跟踪效果有了大幅度提高. 参考文献: [1] Book W J, M aizza -Nett o O , Whitney D E. F eedback

co nt ro l of tw o beams, tw o jo ints sy stem w ith distr ibu -ted flexibilit y, ASM E [J]. D yn. Sys. M eas. and Cont, 1975, 97(4 :424-431. [2] Craw ley E F , De Luis J. U se o f piezoelectr ic actuator s as element s of intelligent str uctures [J ].A IA A Jour -nal, 1987, 25(10 :1373-1385. [3] H o -Cheol Shin, Seung -Bok Cho i. P osition co ntr ol of a tw o -link flex ible manipulato r featuring piezoelectr ic ac -tuator s and sensors[J]. M echatro nics, 2001, (1 :707-729. [4] Gustav o L uiz C M de Abr eu, Jo s F Ribeiro. A self -o r -g anizing fuzzy log ic contr oller for the act ive co nt rol o f flex ible structur es using piezo electr ic actuator s[J].A p -plied Soft Co mputing , 2002, (1 :271-283. [5] 宋轶民, 余跃庆, 等. 柔性冗余度机器人振动主动控制 [J].机械科学与技术, 2002, 21(2 :210-212. [6] 王洪福, 曲东升, 孙立宁, 祝宇虹. 两自由度柔性臂压电 陶瓷抑振方案优化设计[J]. 压电与声光, 2003, 25(2 :118-121. 作者简介:单业涛 (1983- , 男, 河南信阳人, 硕士研究生, 研究方向为机器人学; 余跃庆 (1958- , 男, 北京人, 教授, 博士研究生导师, 研究方向为机器人学. 室内清洁机器人路径规划的设计 马艳, 刘华波, 徐淑华 (青岛大学自动化工程学院, 山东青岛266071

扫地机器人的设计方案

扫地机器人(自动打扫机)的设计方案 1.绪论 随着现代社会生活节奏的加快,人们或忙于工作,或享受生活,时间越来越宝贵,所以不会把它浪费在整理家务和打扫卫生方面。收入水平的不断提高使得人们对生活质量的要求越来越高,高品质的生活首先要保证居住环境的干净卫生,因此大家渴望找到一种机器人,能够智能的打扫房间卫生。 机器人作为人类20世纪最伟大的发明之一,在短短的几十年发生了日新月异的变化。近几年机器人已成为高技术领域具有代表性的战略目标。机器人技术的出现和发展,不但使传统的工业生产面貌发生根本性变化,而且将对人类社会产生深远的影响。随着社会生产技术的飞速发展,机器人的应用领域不断扩展。从自动化生产线到海洋资源的探索,乃至太空作业等领域,机器人可谓无所不在。目前机器人已经走进人们的生活与工作,机器人已经在很多的领域代替着人类的劳动,发挥着越来越重要的作用,人们已经离不开机器人的帮助。机器人工程是一门复杂的学科,它集工程力学、机械制造、电子技术、技术科学、自动控制等为一体。目前对机器人的研究已经呈现出专业化和系统化,一些信息学、电子学方面的先进技术正越来越多地应用于机器人领域。 目前机器人行业的发展与30年前的电脑行业极为相似。今天在汽车装配线上忙碌的一线机器人,正是当年大型计算机的翻版。而机器人行业的利基产品也同样种类繁多,比如协助医生进行外科手术的机械臂、在伊拉克和阿富汗战场上负责排除路边炸弹的侦查机器人、以及通过编译程序使其能做整套表演动作的舞蹈机器人,还有不少参考人、狗、恐龙等动物的模样制造机器人玩具。 扫地机器人,又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等,是智能家用电器的一种,能凭借一定的人工智能,自动在房间完成地板清理工作。一般采用刷扫和真空方式,将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒,从而完成地面清理的功能。一般来说,将完成清扫、吸尘、擦地工作的机器人,也统一归为扫地机器人。扫地机器人也是当下比较流行的一种机器人,随着不断的研究发展智能化大幅度提高,能够自我定位、感应障碍物、规划路径以及自动充电。 2.扫地机器人的技术指标 综合考虑经济型和先进性的原则,参考淘宝网在售产品,我选择了一款扫地机器人以作对比,实物如图2.1所示。该产品采用革命性清扫系统,真空龙卷大吸力(普通机器人的5倍),无毛刷设计,首创滚筒吸取器,将适配器与座充合二为一(简约、美观而且不占空间),零部件高度模块化,可自由拆卸更换,垃圾盒、独立滤网仓方便抽取和清理。

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

扫地机器人设计

扫地机器人设计报告

一、功能综述 1、清扫模式:随机清扫、螺旋式清扫、交叉清扫、沿边清扫、定点清扫、预约清扫等相结合,实现全方位立体清扫; 2、智能导航系统:实现对房间地形的重构,自动规划清扫路线; 3、智能安全监控:防撞,防跌落,防缠绕,电池电量监测; 4、创新功能:灰尘量识别,实现床底清扫,手机遥控模式,尖端气流滤尘技术,室内空气质量监测与提醒; 5、其他基础功能:自动返回并充电,灰尘盒安装检查,灰尘盒容量探测。 二、机械及系统设计 扫地机器人机械设计如图1所示。 前 图1 扫地机器人机械设计图 清扫机构,行走机构,吸尘机构是本次设计的重点,也是难点所在。由于机器人运动部件多,运动状态经常改变,必然产生冲击和振动。因此,增加机器人运动平稳性,提高机器人动力学特性尤为重要。为此,在设计时应注意在满足强度和刚度的前提下,尽量减小运动部件的质量,并注意运动部件对转轴的质心装配。 (1)行走驱动轮及驱动电机 该部分主要保证机器人能够在平面内移动。为了保证小车良好的直线性,可采用双电机驱动左右两轮的方式,且在车体的后端装有一个不锈钢万向滚珠,这样可以使小车获取较好的机动性和灵活性及灵活性。前轮驱动的好处是:转向性能得到改善。前轮是转向轮,使得转向时的行驶方向容易控制,不容易出现过度转向的现象,转向安全性也得到提高。 (2)清扫机构 用电机带动两个清扫刷,使左面清扫刷顺时针转动,右面逆时针转动,这样就可以在清扫灰尘时将灰尘集中于吸风口处,为吸尘机构的工作做准备;清扫刷设计成可更换型的,可选择棉质纺织品或尼龙等化纤材料的,以适应不同的工作

环境。 (3)吸尘机构 旨在强大的吸力、将灰尘吸入灰尘储存箱中;这里我们采用尖端气流滤尘技术,全方位,多层次将灰尘一网打尽。 (4)擦地机构 在清扫、吸尘之后,利用安装在壳体下面的清洁布擦出残留在地面上的细小灰尘,同时也能够擦除地面上的顽固污渍,从而保证清洁工作的质量。 扫地机器人功能框图如图2所示。 图2 扫地机器人功能框图 三、功能简介 1、清扫模式: 清扫模式包括随机清扫、螺旋式清扫、交叉清扫、沿边清扫、定点清扫、预约清扫等。 随机清扫是指根据地面状况在其他几种清扫模式之中进行切换; 螺旋式清扫是指绕圈清扫的模式; 交叉清扫是指在不同的区域之间交叉穿梭来清扫,也可以称为Z字形清扫; 沿边清扫是沿着房间的边界进行清扫; 定点清扫是指在指定的位置小范围内清扫; 预约清扫是指每天在指定的时间自动清扫,可以预约一次和一周内任意预约清扫时间,可以放心上班和出差,也可以自动打扫。 2、智能导航系统 扫地机器人的智能导航实质就是路径自动规划。扫地机器人路径自动规划有两种方法::随机式全区域覆盖和规划式全区域覆盖。随机式全区域覆盖方法控制简单,不需要很多的硬件,软件编程也简单,易于实现。但其缺点是移动机器人运行轨迹重复性较大,且运行轨迹不能较快地、充分地覆盖整个区域,这种路

扫地机器人的设计方案

机械电子学课程作业 专业:精密仪器及机械课程名称:机械电子学 学号: 姓名: 完成时间:类别标准分数实得分数平时 成绩 作业 成绩 总分100 授课教师 签字

扫地机器人(自动打扫机)的设计方案 1.绪论 随着现代社会生活节奏的加快,人们或忙于工作,或享受生活,时间越来越宝贵,所以不会把它浪费在整理家务和打扫卫生方面。收入水平的不断提高使得人们对生活质量的要求越来越高,高品质的生活首先要保证居住环境的干净卫生,因此大家渴望找到一种机器人,能够智能的打扫房间卫生。 机器人作为人类20世纪最伟大的发明之一,在短短的几十年内发生了日新月异的变化。近几年机器人已成为高技术领域内具有代表性的战略目标。机器人技术的出现和发展,不但使传统的工业生产面貌发生根本性变化,而且将对人类社会产生深远的影响。随着社会生产技术的飞速发展,机器人的应用领域不断扩展。从自动化生产线到海洋资源的探索,乃至太空作业等领域,机器人可谓无所不在。目前机器人已经走进人们的生活与工作,机器人已经在很多的领域代替着人类的劳动,发挥着越来越重要的作用,人们已经离不开机器人的帮助。机器人工程是一门复杂的学科,它集工程力学、机械制造、电子技术、技术科学、自动控制等为一体。目前对机器人的研究已经呈现出专业化和系统化,一些信息学、电子学方面的先进技术正越来越多地应用于机器人领域。 目前机器人行业的发展与30年前的电脑行业极为相似。今天在汽车装配线上忙碌的一线机器人,正是当年大型计算机的翻版。而机器人行业的利基产品也同样种类繁多,比如协助医生进行外科手术的机械臂、在伊拉克和阿富汗战场上负责排除路边炸弹的侦查机器人、以及通过编译程序使其能做整套表演动作的舞蹈机器人,还有不少参考人、狗、恐龙等动物的模样制造机器人玩具。 扫地机器人,又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等,是智能家用电器的一种,能凭借一定的人工智能,自动在房间内完成地板清理工作。一般采用刷扫和真空方式,将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒,从而完成地面清理的功能。一般来说,将完成清扫、吸尘、擦地工作的机器人,也统一归为扫地机器人。扫地机器人也是当下比较流行的一种机器人,随着不断的研究发展智能化大幅度提高,能够自我定位、感应障碍物、规划路径以及自动充电。 2.扫地机器人的技术指标 综合考虑经济型和先进性的原则,参考淘宝网在售产品,我选择了一款扫地机器人以作对比,实物如图2.1所示。该产品采用革命性清扫系统,真空龙卷大吸力(普通机器人的5倍),无毛刷设计,首创滚筒吸取器,将适配器与座充合二为一(简约、美观而且不占空间),零部件高度模块化,可自由拆卸更换,垃圾盒、独立滤网仓方便抽取和清理。

机器人路径规划

机器人路径规划 冯赟:机器人路径规划方法研究 1绪论 1.1机器人简介 1.1.1什么是机器人 机器人一词不仅会在科幻小说、动画片等上看到和听到,有时也会在电视上看到在工厂进行作业的机器人,在实际中也有机会看到机器人的展示。今天,说不定机器人就在我们的身过,但这里我们要讨论的是什么是机器人学研究的机器人。 robot)一词来源下1920年捷克作家卡雷尔 . 查培克(Kapel Capek)机器人( 所编写的戏剧中的人造劳动者,在那里机器人被描写成像奴隶那样进行劳动的机器。 后来作为一种虚构的机械出现在许多作品中,代替人们去完成某些工作。20世纪60年代出现了作为可实用机械的机器人。为了反这种机器人同虚构的机器人及玩具机器人加以区别,称其为工业机器人。 工业机器人的兴起促进了大学及研究所开展机器人的研究。随着计算机的普及,又积极地开展了带有智能的机器人的研究。到70年代,机器人作为工程对象已经被确认,机器人一词也受到公认。目前,机器人学的研究对象已不仅仅是工业机器人了。 即便是实际存在的机器人,也很难把它定义为机器人,而且其定义也随着时代在变化。这里简单地反具有下述性质的机械看作是机器人: 1. 代替人进行工作:机器人能像人那样使用工具和机械,因此,数控机床和 汽车不是机器人。 2. 有通有性:既可简单地变换所进行的作为,又能按照工作状况的变化相应

地进行工作。一般的玩具机器人不能说有通用性。 3. 直接对个界作工作:不仅是像计算机那样进行计算,而且能依据计算结果 对外界结果对外界产生作用。 机器人学把这样定义的机器人作为研究对象。 - 1 - 郑州大学电气工程学院毕业设计(论文) 1.1.2机器人的分类 机器人的分类方法很多,这里我们依据三个有代表性的分类方法列举机器人的 种类。 首先,由天机器人要代替人进行作业,因此可根据代替人的哪一个器官来分类: 操作机器人(手):利用相当于手臂的机械手、相当于手指的手爪来使物体协 作。 移动机器人(腿):虽然已开发出了2足步行和4足步行机器人,但实用的却是 用车轮进行移动的机器人。(本文以轮式移动机器人作为研究对象) 视觉机器人(眼):通过外观检查来除掉残次品,观看人的面孔认出是谁。虽然 还有使用触觉的机器人,但由于它不是为了操作,所以不能说是触觉机器人。 也还有不仅代替单一器官的机器人,例如进行移动操作,或进行视觉和操作的 机器人。 其次,按机器人的应用来分类: 工业机器人:可分为搬送、焊接、装配、喷漆、检查等机器人,主要用于工厂 内。 极限作业器人:主要用在人们难以进入的核电站、海底、宇宙空间等进行作为 的机器人。也包括建筑、农业机器人等。

多机器人路径规划研究方法(一)

多机器人路径规划研究方法(一) 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 e,itexpoundedthebottleneckofthepathplanningresearchfor , ; 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 (distributedproblemsolving )和MAS ()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、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,多机器人路径规划研究比单个机器人路径规划要复杂得多,必须考虑多机器人系统中机器人之间的避碰机制、机器人之间的相互协作机制、通信机制等问题。 1 多机器人路径规划方法单个机器人的路径规划是找出从起始点至终点的一条最短无碰路径。多个机器人的路径规划侧重考虑整个系统的最优路径,如系统的总耗时间最少路径或是系统总路径最短等。从目前国内外的研究来看,在规划多机器人路径时,更多考虑的是多机器人之间的协调和合作式的路径规划。 目前国内外多机器人路径规划研究方法分为传统方法、智能优化方法和其他方法三大类。其中传统方法主要有基于图论的方法(如可视图法、自由空间法、栅格法、Voronoi 图法以及人工势场方法等);智能优化方法主要有遗传算法、蚁群算法、免疫算法、神经网络、强化学 习等;其他方法主要有动态规划、最优控制算法、模糊控制等。它们中的大部分都是从单个机器人路径规划方法扩展而来的。 1)传统方法多机器人路径规划传统方法的特点主要体现在基于图论的基础

多机器人路径规划研究方法(一)

多机器人路径规划研究方法(一) 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 e,itexpoundedthebottleneckofthepathplanningresearchfor, ; 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(distributedproblemsolving)和MAS ()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、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,多机器人路径规划研究比单个机器人路径规划要复杂得多,必须考虑多机器人系统中机器人之间的避碰机制、机器人之间的相互协作机制、通信机制等问题。 1多机器人路径规划方法 单个机器人的路径规划是找出从起始点至终点的一条最短无碰路径。多个机器人的路径规划侧重考虑整个系统的最优路径,如系统的总耗时间最少路径或是系统总路径最短等。从目前国内外的研究来看,在规划多机器人路径时,更多考虑的是多机器人之间的协调和合作式的路径规划。 目前国内外多机器人路径规划研究方法分为传统方法、智能优化方法和其他方法三大类。其中传统方法主要有基于图论的方法(如可视图法、自由空间法、栅格法、Voronoi图法以及人工势场方法等);智能优化方法主要有遗传算法、蚁群算法、免疫算法、神经网络、强化学

关于智能扫地机器人的市场调查报告以及总体设计(DOC)

关于智能扫地机器人的市场调查报告以及总体设计 杨浩荣王健聪 (北京理工大学珠海学院电气工程及其自动化系) 引言:机器人技术作为20世纪最伟大的发明之一,自上世纪60年代问世以来,已获得巨大的进步。在机器人技术不断成熟的今天,机器人在工业领域大放异彩的同时,它已快速地在农业、军事、服务等非工业领域不断拓展,并取得一定的成果。 关键词:市场需求智能扫地机器人寻路算法 Market research report on intelligent robot sweeps the floor, and the overall design Yang Haorong Wang Jianlin Abstract:robot technology as one of the greatest inventions of the 20th century, since the 1960 s, has acquired great progress. In today's robot technology continues to mature, to shine in the field of industrial robot at the same time, it has quickly in non-industrial sectors such as agriculture, military and service development, and achieved certain results. Key words: market demand intelligent sweeping robot pathfinding algorithm 1.市场需求及其调查: 作为新兴的朝阳产业,机器人出现的时间虽然短暂,但是对社会的影响是巨大的,对人类的影响也是深远的。其中,服务型机器人因更为贴近人类的生活已经有越来越多的大企业把目光投注到服务型机器人上,并制定了一些列的产品开发战略规划,产品内容包括从提供家庭日常服务的机器人到机器人玩具。尤其是玩具机器人,因为技术起点相对低,目前已成为诸多大的生产厂家的追逐热点。 服务型机器人,如今的定义尚未统一。服务型机器人的范围很广。 为了更高地了解人们对服务型机器人的了解与期望,我们进行了问卷调查,调查结果如下:

机器人路径规划概述

移动机器人是装备了机械腿、轮子、关节、抓握器等执行器以及控制器来完成特定任务的一种实体智能体。近年来,随着科学技术的飞快发展,移动机器人在工业、农业、医疗、服务、航空和军事等领域得到了广泛的应用,已成为学术研究的重点。在移动机器人的研究中,导航研究是核心,而路径规划是机器人导航研究的重要环节之一。在机器人执行任务时,要求机器人在工作环境中(有障碍物或无障碍物)能根据一定的评价标准搜索一条从起始地点到目标地点的最优或次优路径[1]。移动机器人的路径规划根据环境是否已知可分为基于地图的全局路径规划和基于传感器的局部路径规划。 1全局路径规划 1.1栅格分解法 栅格分解法是目前广泛研究的路径规划方法之一。该方法把移动机器人的运动环境分解为多个简单的栅格并根据它们是否被障碍物占据来进行状态描述,障碍物栅格和非障碍物栅格具有不同的标识值,它能快速直观地融合传感器信息。但是为了得到比较精确的规划结果,必须将环境划分为较小的栅格,这就导致存储空间增大,在大规模环境下路径规划的计算复杂程度将加大。为了克服栅格表示的存储空间问题,邰宜斌提了一种四叉树分割方法[2],该算法递归地把环境分解为大小不一的矩形区域,这些矩形区域或者完全被障碍物占据,或者是完全自由可行的。每次递归都将一个较大的栅格划分为4个较小的栅格,取得了较好的计算效果。另外栅格分解法随着机器人自由度的增加会出现“维数灾难”问题,不适用于解决多自由度机器人在复杂环境中的路径规划。Frank在2004年提出了概率栅格分解算法,在该算法中引入随机采样,可使多自由度机器人在复杂环境中快速找到一条可行路径。2006年吕太之等在概率栅格分解算法的基础上引入了Anytime算法,将随机采样应用到栅格分解算法中,使算法效率得到了提高,但是受环境信息和随机采样的影响比较大[3]。 1.2拓扑法 拓扑法主要包括三部分:划分状态空间、构建特征网、在特征网上搜索路径。拓扑法的基本要素是节点和边,用节点表示某个特定的位置,用边表示这些位置之间的联系,可以用G=(V,E)描述空间的特征,其中V表示顶点集合,E表示连接顶点的边集合[4]。利用该方法可缩小搜索空间,使得存储需求小,适合于大规模环境的路径规划,但是构建特征网的过程比较复杂,而且当障碍物增加时如何将增加的节点与已有节点进行节点匹配是一个难点。2005年,王力虎等提出了一种适用于清扫机器人的区域充满拓扑算法,用传感器感知环境信息以建立环境的拓扑地图,机器人可以利用搜索图的方法搜索环境,可达到环境的有效覆盖,但在搜索时没有 移动机器人路径规划研究现状及展望 张海英,范进桢 (宁波职业技术学院,浙江宁波315800) 摘要:移动机器人路径规划技术是机器人研究领域中的核心技术之一。通过对全局路径规划和局部路径规划中各种方法的分析,指出了各种方法的优点和不足以及改进的办法,并对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望。 关键词:移动机器人;路径规划;遗传算法 中图分类号:TP242文献标识码:A文章编号:1674-7720(2011)02-0005-04 Research progress and future development of mobile robot path planning Zhang Haiying,Fan Jinzhen (Ningbo Polytechnic Institute,Ningbo315800,China) Abstract:Mobile robot path planning technology is one of core-technology in robot research domain.By analyzing algorithms of global path planning and local path planning,this paper points out the advantages and disadvantages of the present algorithms, and improved methods.In addition,describes the trend of mobile robot path planning. Key words:mobile robot;path planning;genetic algorithm 综述与评论Review and Comment 5 《微型机与应用》2011年第30卷第2期欢迎网上投稿https://www.360docs.net/doc/4d10632942.html,

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