基于双环轨迹跟踪控制的移动机器人控制器设计

移动机器人在工业、服务、农业等领域中得到了广泛的应用。在控制移动机器人的过

程中，双环轨迹跟踪控制是一种比较有效的方法。在本文中，我们将介绍基于双环轨迹跟

踪控制的移动机器人控制器设计方法。

首先，我们需要对双环轨迹跟踪控制做出解释。双环轨迹跟踪控制是一种基于优化的

控制方法，它将机器人的姿态控制和航迹跟踪控制结合起来。在双环轨迹跟踪控制中，我

们需要考虑机器人的姿态和位置，同时还需要考虑机器人的运动学和动力学特性。通过这

些考虑，我们可以设计出一个有效的控制器，使机器人能够沿着预定的轨迹运动。

为了实现双环轨迹跟踪控制，我们需要使用一些数学工具。其中，最重要的数学工具

就是控制理论。控制理论能够帮助我们设计出一个合适的控制器，以达到我们想要的效果。在双环轨迹跟踪控制中，我们需要设计一种控制器，使得机器人能够沿着预定轨迹运动，

并保持其稳定。

在这个控制器中，我们使用PD控制器来控制机器人的姿态和位置。PD控制器是一种

经典的控制器，它可以帮助我们控制机器人的位置和姿态。通过PD控制器，我们可以将

机器人的位置和姿态差异降到最低，以达到控制机器人沿着预定轨迹运动的目的。

另外，在双环轨迹跟踪控制器中，我们还需要考虑机器人的运动学和动力学特性。机

器人的运动学和动力学特性可以用来描述机器人的运动方式和运动效果。通过考虑机器人

的运动学和动力学特性，我们可以在控制器中加入一些特殊的控制方法，以达到更好的控

制效果。

循迹机器人控制系统设计

循迹机器人控制系统设计循迹机器人可用于自动导航、物流、清洁等多种场合，其控制系统设计是其操作的关键。本文将介绍一种循迹机器人控制系统的设计。一、硬件设计 1.电路板设计循迹机器人需要安装多个传感器来检测运动方向，而且要通过电路板将传感器信息传输到控制单元。因此，将电路板的布局设计在机器人的主控制中心，并且根据传感器位置安装，以保证数据传输的稳定性和准确性。 2.传感器循迹机器人与地面之间会存在一些差异，如线路的颜色、亮度，因此无论使用什么样的传感器都需要调节灵敏度，以便捕捉到信号能力。使用红外线传感器（Infrared Sensor）可以检测出黑色线路与白色线路之间的差异，而应答传感器（Resistant Sensors）可以将机器人向左或向右侧的移动量控制在合适的位置。 3.电池由于循迹机器人需要大量的能量，所以Batteries应该被设计成高容量和低消耗能量。 Lithium Polymer Battery即为一例，

具有较高的能量密度和低电压消耗。因此，机器人可以保持长时间的运行而不会对电池造成的过度耗损。二，软件设计 1.控制算法循迹机器人的控制算法需要能够控制机器人上下左右的移动，并忽略极其不必要的信息（如噪音）。其中，控制算法核心为PID（Proportional-Integral-Derivative）控制器。该控制器使用传感器输入和设定值（循迹线）之间的误差来计算输出，输出将用于控制循迹机器人的制动，方向等。PID控制器能够准确地调整输出，以使传感器的误差最终收敛到0。 2.编程语言为了实现PID控制器，需要使用一种编程语言来编写循迹机器人的控制程序。C语言被认为是循迹机器人控制系统中的最佳选择之一，因为它具有高效性、可靠性和能够实现嵌入式系统控制的强大功能。三、总结循迹机器人控制系统应包括硬件和软件的两个部分，其中硬件包括电路板、传感器和电池，软件包括控制算法和编程语言。这些组件的设计和实现可以使循迹机器人能够自动寻找路径，并避免一些障碍物，从而实现其无人驾驶的目标。数据是获取信息以进行决策和发现模式的关键途径。在很多领域，包括商

车式移动机器人系统的轨迹跟踪控制【文献综述】

毕业设计文献综述电气工程及其自动化车式移动机器人系统的轨迹跟踪控制研究历史： 20世纪中期，计算机和自动化技术的发展，原子能的开发利用为机器人的发展利用奠定了基础，但由于当时电子技术的发展尚未达到一定水平，所以总体来说60年代及以前都处在机器人的研究和开发阶段。70年代开始，计算机控制技术、通信技术、大规模和超大规模集成电路迅猛发展为机器人的发展提供了便利。微电子学的出现不仅使机器人装置灵活可靠，而且价廉物美。80年代开始，由于美国国防高级研究计划局（DARPA）专门立项，制定了地面天人作战平台的战略计划。因此全世界掀开了全面研究移动机器人的序幕。国外，在移动机器人研究方面，美、英、德、法、日等国家走在世界前列。时至今日，各类移动机器人的研究制造已经达到一定水平，应用范围涉及人民生活的各个方面。国内，对于移动机器人的严重研究开始于“七五”计划的制定，在各大学、研究院的共同努力下，相继研制出各类用于各个不同场合的移动机器人，技术日趋成熟，但与世界先进水平还有一定距离。同时，关于机器人轨迹控制的研究伴随对移动机器人的研究一同深入。研究现状：由于对于机器人轨迹控制的研究不断深入，现阶段涌现出基于各种非线性控制理论的控制方法，大致有如下几种： (1)非线性状态反馈(Nonlinear state feedback)控制方法非线性状态反馈方法主要通过非线性状态反馈，基于非完整移动机器人运动学模型，设计非线性状态反馈控制律，得到一个闭环系统。这里的状态，是指非完整移动机器人闭环控制系统状态空间方程中的状态向量，用非完整移动机器人期望轨迹与实际轨迹之间的位姿误差来表示。该方法最大的问题在于如何使系全局渐近稳定在原点平衡状态。Andrea．Novel等人全面地分析了轮式非完整移动机器人的结构与其反馈线性化的关系。C．Samson等利用微分平坦的概念，引入动态反馈得到指数收敛的存在奇异点的局部跟踪控制律用一维动态跟踪控制器方法可以得到闭环系统无奇异点的跟踪控制器，但该方法要求参考角速度控制输入不能趋于零，这使得轨迹跟踪里最通常的直线轨迹跟踪变得不能实现。 (2)滑模(Sliding mode)控制方法滑模控制方法的主要思想在于利用高速的开关控制律，驱动非线性系统的状态轨迹渐近地到达

机器人轨迹跟踪控制原理

机器人轨迹跟踪控制原理引言: 在现代工业生产中，机器人已经成为不可或缺的重要设备。机器人的轨迹跟踪控制是机器人运动控制的关键技术之一。它能够使机器人根据预定的轨迹进行准确的运动，实现各种复杂任务。本文将介绍机器人轨迹跟踪控制的原理和应用。一、轨迹跟踪控制的概念和意义轨迹跟踪控制是指机器人在运动过程中，按照预定的轨迹进行准确的运动控制。它可以使机器人在复杂的环境中实现精确的位置和姿态控制，完成各种工业任务。轨迹跟踪控制技术的应用领域非常广泛，包括制造业、物流业、医疗领域等。它能够提高生产效率，降低人力成本，提高产品质量。二、轨迹跟踪控制的原理 1. 传感器采集数据：机器人通过激光雷达、视觉传感器等设备采集环境信息和自身状态信息，例如位置、速度、姿态等。 2. 轨迹生成：根据任务需求，通过算法生成机器人需要跟踪的轨迹。轨迹可以是简单的直线、圆弧，也可以是复杂的曲线和多段轨迹的连接。 3. 控制器设计：设计合适的控制器来实现轨迹跟踪控制。常用的控制方法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。控制器根据当

前位置和目标位置的差异，计算出合适的控制指令，控制机器人执行相应的动作。 4. 执行控制指令：机器人根据控制指令执行相应的动作，例如调整关节角度、改变速度和方向等。 5. 闭环控制：通过传感器不断采集机器人的状态信息，与控制器中预先设定的目标状态进行比较，不断修正控制指令，使机器人能够更加准确地跟踪轨迹。三、轨迹跟踪控制的应用 1. 制造业：机器人轨迹跟踪控制在制造业中起到了重要的作用。例如，在汽车制造过程中，机器人需要按照预定的轨迹进行焊接、喷涂等工艺，确保产品的质量和一致性。 2. 物流业：机器人轨迹跟踪控制可以应用于仓库货物的搬运和分拣。机器人能够按照预定的轨迹准确地将货物从一个位置移动到另一个位置，提高物流效率和准确性。 3. 医疗领域：机器人在医疗领域的应用也越来越广泛。例如，手术机器人可以按照预定的轨迹进行手术操作，提高手术的精确度和安全性。四、轨迹跟踪控制的挑战和发展方向轨迹跟踪控制技术仍面临一些挑战。首先，复杂环境下的感知和规

轮式移动机器人轨迹跟踪控制研究的开题报告

轮式移动机器人轨迹跟踪控制研究的开题报告一、选题背景随着现代制造业和物流行业的不断发展，轮式移动机器人在自动化生产线、仓库物流等领域得到了广泛应用。轮式移动机器人具有灵活性高、适应性强、安全性好等优点，因此在现代化生产中得到了越来越广泛的应用。轮式移动机器人的轨迹跟踪控制是其控制系统的重要组成部分。轮式移动机器人的轨迹跟踪控制可以实现机器人在指定的轨迹上稳定运动，并且能够在不同的工作环境中自适应地调整控制参数，保证机器人的稳定性和安全性。因此，轮式移动机器人的轨迹跟踪控制研究具有重要的理论和应用价值。二、研究内容本文将针对轮式移动机器人的轨迹跟踪控制问题进行研究，主要包括以下内容：1. 轮式移动机器人的运动学建模针对轮式移动机器人的运动特点，建立其运动学模型，分析机器人在平面内的运动规律，为后续的控制设计提供基础。 2. 轮式移动机器人的轨迹规划针对机器人在不同工作环境下的运动需求，设计合理的轨迹规划算法，实现机器人在指定轨迹上的稳定运动。 3. 轮式移动机器人的控制策略设计结合机器人的运动学模型和轨迹规划算法，设计合适的控制策略，实现机器人的轨迹跟踪控制。 4. 轮式移动机器人的控制参数自适应调整针对不同的工作环境和机器人的运动状态，设计自适应控制算法，实现机器人控制参数的自适应调整，提高机器人的稳定性和运动精度。三、研究意义本文的研究成果将具有以下意义： 1. 提高轮式移动机器人的运动稳定性和精度，满足不同工作环境下的运动需求。 2. 为轮式移动机器人的智能化控制提供基础，推动机器人自主化和智能化发展。 3. 为轮式移动机器人在自动化生产线、仓库物流等领域的应用提供技术支持，促进制造业和物流行业的发展。四、研究方法本文将采用以下研究方法： 1. 理论分析法：对轮式移动机器人的运动学特性进行分析和建模，为后续的控制策略设计提供基础。 2. 数学建模法：建立轮式移动机器人的数学模型，分析机器人的运动规律和控制策略。 3. 控制算法设计法：设计合适的控制算法，实现机器人的轨迹跟踪控制。 4. 数值仿真法：通过MATLAB等数值仿真工具，对轮式移动机器人的控制策略进行仿真验证。五、预期成果本文的预期成果包括： 1. 轮式移动机器人的运动学模型和轨迹规划算法。

机器人运动控制中的轨迹跟踪算法

机器人运动控制中的轨迹跟踪算法在机器人控制领域，轨迹跟踪算法是一种重要的技术，用于实现机器人在给定轨迹下的准确运动。本文将介绍几种常见的机器人运动控制中的轨迹跟踪算法，并探讨其应用和优缺点。一、PID控制算法 PID（比例—积分—微分）控制算法是最常见的控制算法之一，也是轨迹跟踪中常用的算法之一。PID控制器通过不断调整机器人的输出，使其逼近给定的轨迹。 PID控制器主要由三部分组成：比例控制、积分控制和微分控制。比例控制通过计算误差的比例来调整输出；积分控制通过积累误差来调整输出；微分控制通过计算误差的微分来调整输出。PID控制算法的优点是简单易懂，容易实现，但其参数调整和适应性较差，对于非线性系统和不确定性较大的系统效果会有限。二、模型预测控制算法模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种基于系统动力学模型的控制算法，常用于非线性系统的轨迹跟踪。MPC通过优化问题求解来得到控制变量的最优轨迹，并根据实际系统状态进行反馈校正。 MPC的优点是可以处理非线性系统和约束条件，具有良好的鲁棒性和可扩展性。但同时也存在计算复杂度高、参数调整困难的问题。

三、递推最小二乘控制算法递推最小二乘控制（Recursive Least Squares Control，RLSC）算法是一种基于最小二乘方法的自适应控制算法，用于轨迹跟踪中对参数的实时估计。 RLSC算法通过递推更新参数，使得机器人的输出与给定轨迹的误差最小。相比于传统的非自适应控制算法，RLSC算法可以适应参数变化和系统的不确定性，具有较好的鲁棒性和自适应性。四、人工神经网络控制算法人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿人脑神经系统的信息处理结构和功能而建立起来的数学模型。在轨迹跟踪中，可以利用神经网络对复杂的非线性系统进行建模和控制。神经网络控制算法可以通过学习训练数据来建立模型，并通过神经网络的反向传播算法实现对参数的优化。神经网络控制算法具有较强的非线性逼近能力和自适应性，但其模型构建和训练较为复杂。五、深度强化学习控制算法深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是一种结合深度学习和强化学习的技术，可以用于机器人的轨迹跟踪和控制。 DRL算法通过机器人与环境不断交互进行学习，使机器人能够从试错中不断优化控制策略。DRL算法在轨迹跟踪中具有较好的适应性和泛化能力，但其训练时间长、样本复杂度高的问题也需要重视。

智能车辆轨迹跟踪控制器设计

智能车辆轨迹跟踪控制器设计随着科技的不断发展，智能车辆已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。智能车辆不仅能提高行车安全性，还能减少交通拥堵，降低能源消耗，并且能够提供更便捷的出行体验。而智能车辆的轨迹跟踪控制器设计则是其核心技术之一，本文将着重介绍智能车辆轨迹跟踪控制器设计的相关内容。智能车辆轨迹跟踪控制器是指通过一系列的算法和控制策略，使得车辆能够按照预先规划的轨迹进行行驶，并保持在轨迹上。通过轨迹跟踪控制器的设计，可以使得智能车辆具备自动驾驶功能，提高行车的安全性和舒适性。 1. 轨迹规划轨迹规划是智能车辆轨迹跟踪控制器设计的第一步。通过分析车辆所处的环境以及期望的行车路径，确定车辆的轨迹规划。在确定轨迹规划的过程中，需要考虑障碍物的避让、车速的控制、转弯半径的计算等因素，以确保车辆在行驶过程中安全稳定地跟踪预定轨迹。 2. 轨迹跟踪控制算法轨迹跟踪控制器设计的核心是轨迹跟踪控制算法。常见的轨迹跟踪控制算法有PID控制、模糊控制、神经网络控制等。这些算法可以根据车辆的实时状态信息，如位置、速度、加速度等，对车辆进行控制，使得车辆能够按照预定轨迹进行行驶。基于模型预测控制（MPC）的方法也被广泛应用于智能车辆轨迹跟踪控制器设计中，通过对车辆的动力学模型进行建模，预测车辆的行驶轨迹，并在预测的基础上进行控制策略的制定，实现轨迹跟踪。 3. 传感器及执行器智能车辆轨迹跟踪控制器设计还需要考虑到传感器和执行器的选择和布局。通过不同类型的传感器，如激光雷达、摄像头、GPS等，可以获取车辆的实时状态信息，为轨迹跟踪控制器提供输入数据。而执行器则是将控制器的输出信号转化为实际的车辆动作，如转向、加速、制动等操作。 4. 容错设计在智能车辆轨迹跟踪控制器设计中，需要考虑到各种异常情况的处理，以保证车辆能够在各种复杂的环境中正常行驶。在面对传感器失效或者通信故障时，控制器需要能够及时进行故障检测，并采取相应的容错措施，以确保车辆的安全性。 1. 技术挑战

移动机器人控制系统设计

移动机器人控制系统设计摘要：当今社会，移动机器人在各种应用领域得到了广泛的应用，但实际使用中的控制系统存在各种问题。本文提出了一种用于移动机器人控制的新型系统设计，旨在解决现有控制系统存在的问题。具体而言，本文设计了一种基于机器学习的控制算法，用于提高机器人的导航和自适应能力。此外，本文还引入了一种基于传感器网络的实时控制系统，用于优化机器人的控制效率，提高运动精度和稳定性。实验结果表明，所提出的控制系统设计能够有效地提高移动机器人的控制性能和智能化水平。关键词：移动机器人、控制系统、机器学习、传感器网络、导航、自适应、控制效率、运动精度、稳定性正文：移动机器人控制系统是现代机器人技术的重要组成部分。在各个应用领域，如制造业、卫生保健、物流、农业等，移动机器人都扮演着不可或缺的角色。目前，移动机器人控制系统中存在着一些问题，如导航能力不足、运动精度不高、稳定性差、控制效率低等。为了解决这些问题，本文提出了一种新型的移动机器人控制系统设计。首先，本文提出了一种基于机器学习的控制算法。该算法采用强化学习方法，实现机器人的自主导航和自适应能力。在实际应用中，机器人会遇到各种挑战和障碍，例如复杂的地形、突然的障碍物等等。此时，基于机器学习的控制算法能够让机器人不断地学习和调整自己的导航策略，并据此提高机器人的导航能力和运动智能化水平。

其次，本文引入了一种基于传感器网络的实时控制系统，以优化机器人的运动效率。该系统采用多个传感器节点对机器人运动情况进行实时监测，以获得更准确、更细致的机器人运动数据。同时，传感器网络还能实现对机器人的协同控制，从而提高机器人的运动精度和稳定性。最后，本文进行了一系列实验验证，结果表明所提出的移动机器人控制系统设计能够显著提高机器人的控制性能和智能化水平。这种控制系统设计有着广泛的应用前景，可以被运用到各种移动机器人系统中，如AGV、UAV、智能家居机器人等等。在本文提出的移动机器人控制系统设计中，机器学习是其中最关键的部分。机器学习是一种人工智能的分支，它通过训练机器，使其从数据中自动学习，从而实现了机器人自主学习和自主控制的能力。在移动机器人的控制系统中，机器学习可以通过利用历史导航数据，从而训练机器人智能化导航模型，从而使其在导航时更加准确、灵活和自适应。传感器网络也是另一个重要的组成部分，它与机器学习算法相互配合。传感器网络可以提供实时的机器人运动数据，包括速度、加速度、姿态等参数，从而实现对机器人的实时监测和控制。通过对这些数据的分析，机器学习算法可以对机器人的运动状态进行预测，从而采取更加准确、灵活和自适应的控制策略，提高机器人的导航能力和运动稳定性。当然，机器学习和传感器网络并不能完全解决移动机器人控制系统中存在的问题。因此，本文还引入了一些其他的辅助控制

智能车辆轨迹跟踪控制器设计

智能车辆轨迹跟踪控制器设计智能车辆的轨迹跟踪控制器设计是智能车辆系统中非常重要的一部分，它用于控制车辆按照预定的轨迹进行运动。本文将介绍智能车辆轨迹跟踪控制器的设计原理和实现方法。智能车辆轨迹跟踪控制器的设计需要考虑以下几个关键因素：车辆的动力学模型、轨迹规划、控制算法和传感器数据融合等。车辆的动力学模型是智能车辆轨迹跟踪控制器设计的基础。动力学模型描述了车辆在运动过程中的力学特性，包括车辆的质量、惯性、摩擦等因素。通过建立车辆的动力学模型，可以推导出控制器的数学表达式。轨迹规划是指预先确定车辆运动的轨迹。轨迹规划可以基于输入的目标点或者路径来确定。目标点轨迹规划是指通过给定的目标点序列来计算车辆的运动轨迹，而路径轨迹规划是指通过给定的路径函数来计算车辆的运动轨迹。轨迹规划的目标是使车辆按照既定的轨迹进行运动，同时尽量满足安全性和效率性的要求。控制算法是智能车辆轨迹跟踪控制器设计的核心。常用的控制算法有PID控制、模糊控制和自适应控制等。PID控制算法是一种经典的控制算法，它通过调节控制器的P、I、D 三个参数来实现对车辆控制的精确调节。模糊控制算法基于模糊推理，将输入的模糊量映射到输出的控制量上。自适应控制算法通过不断调整控制算法的参数来适应不同的工作环境变化。传感器数据融合是智能车辆轨迹跟踪控制器设计的另一个重要方面。智能车辆通常配备了多种传感器，如激光雷达、摄像头、惯性测量单元等，用于获取车辆周围环境的信息。传感器数据融合将来自不同传感器的数据进行处理和融合，提高对车辆姿态、位置和周围环境的感知能力。综合上述因素，智能车辆轨迹跟踪控制器设计的具体步骤如下： 1. 建立车辆的动力学模型。 2. 根据目标点或路径规划车辆的运动轨迹。 3. 设计合适的控制算法，如PID控制、模糊控制或自适应控制等。 4. 通过传感器获取车辆姿态、位置和周围环境的信息。 5. 进行传感器数据融合，提高对车辆和环境的感知能力。

试析移动机器人控制系统的设计

试析移动机器人控制系统的设计移动机器人控制系统的设计是指为移动机器人选择和设计控制、执行和通信硬件以及软件的过程。随着科技的不断进步和应用领域的不断扩大，移动机器人在军事、医疗、工业、家庭等领域的应用越来越广泛。为了能够更好地控制移动机器人的运动，提高其性能和适应性，人们需要设计出适用于各种环境和任务的移动机器人控制系统。本文将试析移动机器人控制系统的设计，从硬件和软件两个方面进行探讨。一、硬件设计 1. 传感器系统传感器系统是移动机器人控制系统中的核心部分，通过传感器系统可以获取周围环境的信息，比如距离、位置、速度、姿态、温度、湿度等。常用的传感器包括激光雷达、超声波传感器、红外传感器、视觉传感器等。激光雷达可以提供高精度的距离和位置信息，适用于室内和室外环境；超声波传感器适用于近距离障碍物检测；红外传感器可以检测物体的温度和运动；视觉传感器可以获取图像信息，实现目标检测、识别和跟踪。在设计移动机器人控制系统时，需要根据具体的任务和环境需求选择合适的传感器，并合理布局和配置传感器系统，以确保移动机器人能够准确地感知周围环境。 2. 执行系统执行系统是移动机器人控制系统中的另一个重要部分，它包括用于控制移动机器人运动的执行器和驱动器。常用的执行器包括电机、液压缸、气动缸等，用于实现移动机器人的运动和动作；驱动器则是用来驱动执行器的电路和设备，比如电机驱动器、液压驱动器、气动驱动器等。在设计移动机器人控制系统时，需要根据移动机器人的结构和功能需求选择合适的执行器和驱动器，保证移动机器人能够稳定、高效地执行任务。 3. 通信系统通信系统是移动机器人控制系统中实现与外部环境和操作者交互的重要部分。通信系统可以通过有线或无线方式与外部设备进行数据交换和控制指令传递。常用的通信方式包括以太网、WiFi、蓝牙、ZigBee等。在设计移动机器人控制系统时，需要根据实际应用场景选择合适的通信方式，并确保通信系统稳定可靠，能够满足移动机器人的控制和通信需求。 1. 控制算法控制算法是移动机器人控制系统中的核心部分，它决定了移动机器人的运动规划、路径规划、避障、定位等控制策略。常用的控制算法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制、遗传算法等。在设计移动机器人控制系统时，需要根据移动机器人的动力学特性和任

移动机器人控制系统设计

一、绪论（一)引言移动机器人技术是一门多科学交叉及综合的高新技术,是机器人研究领域的一个重要分支，它涉及诸多的学科,包括材料力学、机械传动、机械制造、动力学、运动学、控制论、电气工程、自动控制理论、计算机技术、生物、伦理学等诸多方面。第一台工业机器人于20世纪60年代初在美国新泽西州的通用汽车制造厂安装使用。该产品在20世纪60年代出口到日本，从20世纪80年代中期起，对工业机器人的研究与应用在日本迅速发展并步入了黄金时代。与此同时，移动机器人的研究工作也进入了快速发展阶段。移动机器人按其控制方式的不同可以分为遥控式、半自动式和自主式三种；按其工作环境的不同可以分为户外移动机器人和室内机器人两种。自主式移动机器人可以在没有人共干预或极少人共干预的条件下，在一定的环境中有目的的移动和完成指定的任务。自主式移动机器人是一个组成及结构非常复杂的系统，具有加速、减速、前进、后退以及转弯灯功能，并具有任务分析，路径规划,导航检测和信息融合，自主决策等类似人类活动的人工智能。（二）移动机器人的主要研究方向 1.体系结构技术 1)分布式体系结构分布式体系结构【1。2.3】是多智能体技术在移动机器人研究领域的应用。智能体是指具有各自的输入、输出端口，独立的局部问题求解能力，同时可以彼此通过协商协作求解单个或多个全局问题的系统。移动机器人系统，特别是具有高度自组织和自适应能力的系统，它们的内部功能模块与智能体相仿，因此可以应用多智能体技术来分析和设计移动机器人系统的结构，实现系统整体的灵活性和高智能性。在分布式体系结构中，各个功能模块具有不同的输入输出对象和自身的不同功能，并行各工作，整个系统通过一个调度器实现整体的协调，包括制定总体目标、任务分配、运动协调和冲突消解等。 2）进化控制体系结构面对任务的复杂性和环境的不确定性以及动态特性，移动机器人系统应该具有主动学习和自适应的能力。将进化控制的思想融入到移动机器人体系结构的设计中，使得系统哎具备较高反应速度大的同时,也具备高性能的学习和适应能力。