机器人路径运行操作步骤

3.23机器人路径运动操作步骤

任务：选取多个点构成一条路径，通过示教器完成机器人路径运动操作

相关知识：机器人路径示教器操作分为手动和自动两种模式

操作步骤：

一、手动模式

1、新建程序

（1）点击首页下拉菜单中“程序编辑器”选项，进入程序编辑器

（2）点击右上角“例行程序”选项，进如程序列表

（3）点击左下角“文件”，选择“新建例行程序”，新建例行程序

并命名

2、程序编写

（1）选择新建好的例行程序，进入程序编辑页面，点击左下角“添

加指令”，在右侧弹出菜单中选择轴运动指令“MoveJ”

（2）根据需要修改显示的“MoveJ * ,v1000 , z50 , tool0”指令，

*代表坐标点名称，v1000代表速度，z50代表路径选择幅度，

tool0与工具坐标有关

（3）根据需要添加路径包含的点坐标并修改，完成全部路径点的设

置

3、调试

（1）从第一行“MoveJ”指令开始，利用示教器旋钮调节机器人至路

径点位，点击“修改位置”，程序与点位一一对应

（2）点位修改完成后，进行手动调试。点击“调试”选择“PP移动

至例行程序”，进入要调试的例行程序，光标选择调试的程序

行，再次点击“调试”，选择“PP移动至光标”

（3）在右下角设置选项中选择机器人运行的速度

（4）左手按下示教器使能键，右手按下示教器上的“开始”按钮，

进行机器人路径运行操控

注意：机器人运行过程中不能松开示教器使能键

二、自动模式

1、完成手动调试模式调试后，点击“例行程序”菜单进入程序选择列表，

选择“Main”函数，进入函数编辑页面

2、光标选择，点击“添加指令”，在右侧弹出菜单中选择

“ProcCall”指令，将例行程序添加至主程序中

3、将机器人控制柜模式选择开关调到“自动模式”

4、点击示教器上的选项“确认”

5、按下控制柜上使能键，白色指示灯常亮

6、按下示教器上“开始”按钮，开始自动模式调试

7、自动模式下完成轨迹动作以后把控制柜上的“自动”模式旋转调回“手

动”模式

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

机器人路径运行操作步骤

3.23机器人路径运动操作步骤任务：选取多个点构成一条路径，通过示教器完成机器人路径运动操作相关知识：机器人路径示教器操作分为手动和自动两种模式操作步骤：一、手动模式 1、新建程序（1）点击首页下拉菜单中“程序编辑器”选项，进入程序编辑器（2）点击右上角“例行程序”选项，进如程序列表（3）点击左下角“文件”，选择“新建例行程序”，新建例行程序并命名 2、程序编写（1）选择新建好的例行程序，进入程序编辑页面，点击左下角“添加指令”，在右侧弹出菜单中选择轴运动指令“MoveJ” （2）根据需要修改显示的“MoveJ * ,v1000 , z50 , tool0”指令， *代表坐标点名称，v1000代表速度，z50代表路径选择幅度， tool0与工具坐标有关（3）根据需要添加路径包含的点坐标并修改，完成全部路径点的设置 3、调试（1）从第一行“MoveJ”指令开始，利用示教器旋钮调节机器人至路径点位，点击“修改位置”，程序与点位一一对应（2）点位修改完成后，进行手动调试。点击“调试”选择“PP移动至例行程序”，进入要调试的例行程序，光标选择调试的程序行，再次点击“调试”，选择“PP移动至光标” （3）在右下角设置选项中选择机器人运行的速度

（4）左手按下示教器使能键，右手按下示教器上的“开始”按钮，进行机器人路径运行操控注意：机器人运行过程中不能松开示教器使能键二、自动模式 1、完成手动调试模式调试后，点击“例行程序”菜单进入程序选择列表，选择“Main”函数，进入函数编辑页面 2、光标选择，点击“添加指令”，在右侧弹出菜单中选择 “ProcCall”指令，将例行程序添加至主程序中 3、将机器人控制柜模式选择开关调到“自动模式” 4、点击示教器上的选项“确认” 5、按下控制柜上使能键，白色指示灯常亮 6、按下示教器上“开始”按钮，开始自动模式调试 7、自动模式下完成轨迹动作以后把控制柜上的“自动”模式旋转调回“手动”模式

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

机器人路径动态规划

研究背景近年来,机器人技术飞速发展,机器人的应用领域也在不断扩展。机器人的工作环境存在高度的多变性和复杂性,因此自主导航是实现真正智能化和完全自主移动的关键技术。机器人的导航问题可以归结为对“我在哪”、“我要去哪”以及“我如何到达那里”三个问题的回答。第三个问题就是路径规划,要求机器人在当前位置与目标位置之间寻找一条安全、合理、高效的路径,保证机器人能够安全地到达目标地点。机器人路径规划是机器人领域的一个研究热点。一、课题应用机器人的路径规划是机器人学的一个重要研究领域，是人工智能和机器人学的一个结合点。对于移动机器人而言，在其工作时要求按一定的规则，例如时间最优，在工作空间中寻找到一条最优的路径运动。机器人路径规划可以建模成在一定的约束条件下，机器人在工作过程中能够避开障碍物从初始位置行走到目标位置的路径优化过程。遗传算法是一种应用较多的路径规划方法，利用地图中的信息进行路径规划，实际应用中效率比较高。智能移动机器人[1]，是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。它集中了传感器技术、信息处理、电子工程、计算机工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果，代表机电一体化的最高成就，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。随着机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围大为扩展，不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在城市安全、国防和空间探测领域等有害与危险场合得到很好的应用。因此，移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。移动机器人的研究始于60 年代末期。斯坦福研究院(SRI)的Nils Nilssen 和Charles Rosen 等人，在1966年至1972 年中研发出了取名Shakey的自主移动机器人[1]。目的是研究应用人工智能技术，在复杂环境下机器人系统的自主推理、规划和控制。根据移动方式来分，可分为：轮式移动机器人、步行移动机器人(单腿式、双腿式和多腿式)、履带式移动机器人、爬行机器人、蠕动式机器人和游动式机器人等类型；按工作环境来分，可分为：室内移动机器人和室外移动机器人；按控制体系结构来分，可分为:功能式(水平式)结构机器人、行为式(垂直式)结构机器人和混合式机器人；按功能和用途来分，可分为:医疗机器人、军用机器人、助残机器人、清洁机器人等；一种由传感器、遥控操作器和自动控制的移动载体组成的机器人系统。移动机器人具有移动功能，在代替人从事危险、恶劣（如辐射、有毒等）环境下作业和人所不及的（如宇宙空间、水下等）环境作业方面，比一般机器人有更大的机动性、灵活性。移动机器人是一种在复杂环境下工作的，具有自行组织、自主运行、自主规划的智能机器人，融合了计算机技术、信息技术、通信技术、微电子技术和机器人技术等。三、研究意义路径规划技术是机器人研究领域中的一个重要分支,是机器人智能化的重要标志,是对

工业机器人操作指南

工业机器人应用一机器人示教单元使用 1.示教单元的认识使用示教单元调整机器人姿势在机器人控制器上电后使用钥匙将MODE开关打到“MANUAL”位置，双手拿起，先将示教单元背部的“TB ENABLE”按键按下。再用手将“enable”开关扳向一侧，直到听到一声“卡嗒”为止。然后按下面板上的“SERVO”键使机器人伺服电机开启，此时“F3”按键上方对应的指示灯点亮。

按下面板上的“JOG”键，进入关节调整界面，此时按动J1--J6关节对应的按键可使机器人以关节为运行。按动“OVRD↑”和“OVRD↓”能分别升高和降低运行机器人速度。各轴对应动作方向好下图所示。当运行超出各轴活动范围时发出持续的“嘀嘀”报警声。按“F1”、“F2”、“F3”、“F4”键可分别进行“直交调整”、“TOOL调整”、“三轴直交调整”和“圆桶调整”模式，对应活动关系如下各图所示：直交调整模式

TOOL调整模式

三轴直交调整模式圆桶调整模式在手动运行模式下按“HAND”进入手爪控制界面。在机器人本体内部设计有四组双作用电磁阀控制电路，由八路输出信号OUT-900――OUT-907进行控制，与之相应的还有八路输入信号IN-900――IN-907，以上各I/O信号可在程序中进行调用。按键“+C”和“－C”对应“OUT-900”和“OUT-901” 按键“+B”和“－B”对应“OUT-902”和“OUT-903” 按键“+A”和“－A”对应“OUT-904”和“OUT-905” 按键“+Z”和“－Z”对应“OUT-906”和“OUT-907” 在气源接通后按下“－C”键，对应“OUT-901”输出信号，控制电磁阀动作使手爪夹紧，对应的手爪夹紧磁性传感器点亮，输入信号到“IN-900”；按下“+C”键，对应“OUT-900”输出信号，控制电磁阀动作使手爪张开。对应的手爪张开磁性传感器点亮，输入信号到“IN-901”。使用示教单元设置坐标点先按照实训2的内容将机器人以关节调整模式将各关节调整到如下所列： J1: J5: J2: J6: J3: J4: 先按“FUNCTION”功能键，再按“F4”键退出调整界面。然后按下“F1”键进入

界面中。此时共有个5项目可选，可使用右侧的“↑”、“↓”、“←”和“→”键移动光标到相应的选

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/2a10441648.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.

机器人路径规划方法的研究进展与趋势

机器人路径规划方法的研究进展与趋势朱明华,王霄,蔡兰 (江苏大学机械工程学院,江苏镇江212013) 摘要:对机器人路径规划的研究进行了概括和总结,阐述了机器人全局路径规划方法、局部路径规划方法及混合方法的研究现状、特点和主要成果,指出了其今后的发展方向及研究重点。关键词:机器人;遗传算法;路径规划;粗糙集中图分类号:T P242 文献标识码:A 文章编号:1001-3881(2006)3-005-4 R esearch P rogress and Future Develop m ent on Path P lanni n g for Robot Z HU M inghua,WANG X iao,CA I Lan (M echanical Eng i n eering Institute,Jiangsu Un i v ersity,Zhenjiang Jiangsu212013,China) Abstrac t:T he research of robo t pa t h plann i ng w as s umm arized,the research sta t us quo,character i stic and ma i n producti on of robo t g l obal path p l ann i ng m ethod,l oca l path p l ann i ng m ethod and hybr i d m ethod were expatiated,its deve l op m ent d irec tions and study f o cus w ere po i nted out. K eyword s:R obot;G enetic a l gor it hm s;P ath p lann i ng;R ough set 路径规划技术是机器人研究领域中的一个重要分支,是机器人导航中最重要的任务之一。蒋新松在文献[1]中为路径规划作出了这样的定义:路径规划是自治式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(包括位置和姿态)到达目标状态(包括位置和姿态)的无碰路径。障碍物在环境中的不同分布情况当然直接影响到规划的路径,而目标位置的确定则是由更高一级的任务分解模块提供的。目前,根据对环境的掌握情况,机器人的路径规划问题可以大致分为二大类:基于环境先验信息的全局路径规划;基于不确定环境的传感器信息的局部路径规划。 1 全局路径规划方法(G lobal Pat h Plann i n g) 依据已获取的全局环境信息,给机器人规划出一条从起点至终点的运动路径。规划路径的精确程度取决于获取环境信息的准确程度。全局路径规划规划方法通常可以寻找最优解,但需要预先知道准确的全局环境信息。通常该方法计算量大,实时性差,不能较好地适应动态非确定环境。基于环境建模的全局路径规划的方法主要有:自由空间法、构型空间法和栅格法等。 1 1 自由空间法(Free Space Approach) 自由空间法采用预先定义的如广义锥形[2]和凸多边形[3]等基本形状构造自由空间,并将自由空间表示为连通图,然后通过搜索连通图来进行路径规划,此方法比较灵活,即使起始点和目标点改变,也不必重构连通图,但是算法的复杂程度与障碍物的多少成正比,且不能保证任何情况下都能获得最短路径。因而该方法仅适用于路径精度要求不高,机器人速度不快的场合。按照划分自由空间方法的不同又可分为:凸区法、三角形法、广义锥法。 1 2 构型空间法为了简化问题,通常将机器人缩小为一点,将其周围的障碍物按比例相应地进行拓展,使机器人在障碍物空间中能够任意移动而不与障碍物及其边界发生碰撞。目前研究比较成熟的有可视图法[4]和优化算法(如D ijkstra法[5]、A*搜索算法[6]等)。 1 2 1 可视图法(V-G r aph) 通过起始点和目标点及障碍物的顶点在内的一系列点来构造可视图。连接这些点使某点与其周围的某可视点相连,即要求机器人和障碍物各顶点之间、目标点和障碍物各顶点以及各障碍物顶点与顶点之间的连线均不能穿越障碍物,也即直线是可视的。从而搜索最优路径的问题就转化为经过这些可视直线从起始点到目标点的最短距离问题。 1 2 2 优化算法(Optm i ization A l gorit hm) 优化算法可以删除一些不必要的连线以简化可视图,从而缩短搜索时间,求得最短路径。但是,优化算法缺乏灵活性,一旦起点和目标点改变,就必须重构可视图,并且搜索效率也较低。 1 3 栅格法(Grids) 栅格法[7]将机器人的工作环境分解成一系列具有二值信息的网格单元,并假设工作空间中障碍物的位置和大小已知且在机器人运动过程中不会发生变化。用尺寸相同的栅格对机器人的二维工作空间进行规划,栅格大小以机器人自身的尺寸为准。若某一栅格范围内不含任何障碍物,则称此栅格为自由栅格;反之,称为障碍栅格。这样,自由空间和障碍物均可表示为栅格块的集成。栅格的表识方法有两种:直角坐标法和序号法。直角坐标法如图1所示,以栅格阵左上角为坐标原点,水平向右为X轴正方向,竖直向

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

机器人路径规划问题

原理设:U(X)为总引力场，()att U x 为目的地引力场，()rep U x 为障碍物排斥场；F(X)为总引力，()att F x 为引力，()rep F x 为斥力；,k η是正比例位置增益系数，0,,g X X X 分别代表机器人，目标和障碍物在空间中的位置。(,)||g g X X X X ρ=-表示机器人与目标之间的距离。00(,)||X X X X ρ=-为机器人在空间的位置与障碍物之间的距离。常数0ρ代表障碍物的影响距离，应根据障碍物和目标点的具体情况而定。引力势场函数为： 21()(,)2 att g U X k X X ρ= 斥力势场函数为： 2000000111(,)()2(,)0 rep X X U X X X X X ηρρρρρρ????-≤??=????>? 总势场函数为： ()()()att rep U X U X U X =+ 力函数F(X)是势场函数U(X)的负梯度。机器人所受的引力为： ()()att g F X k X X =- 斥力为： 00200000111 (,)()(,)(,)0 (,) rep X X F X X X X X X X ηρρρρρρρ???-≤???=????>? 合力为： ()()()att rep F X F X F X =+ 实验步骤根据上述原理进行做实验，力求确定主要参数影响距离0ρ，引力参数k ，斥力系数η，以及机器人运动的步长l 。步骤： (1) 简历地图，确定机器人目标和障碍的位置，并确定矢量势场模型的矢量初始参数； (2) 计算机器人到球的距离,计算吸引力矢量； (3) 计算球场上障碍物对机器人的位置斥力,判断是否需要避障，计算斥力矢量； (4) 计算引力矢量和斥力矢量的和,并将该和矢量分解到x 和y 轴上，继而确定机器人下一步的位置点；（5）然后回到步骤（2），直到该位置点为终点。核心代码： void find_Attract(double *Yatx,double *Yaty,int h0,int w0)//求引力

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

机器人路径规划

机器人路径规划摘要：机器人路径规划是机器人技术的重要分支之一，路径规划技术的研究是研究机器人技术不可或缺的技术之一。本文首先介绍了当前研究人员热衷的ROS 系统是如何进行路径规划的，接着论述了作为群智能算法的蚁群算法应用于机器人的路径规划中。研究表明，可以将蚁群算法和ROS系统结合，进一步的进行机器人的路径规划。关键词：路径规划，ROS系统，蚁群算法，机器人 1.引言智能移动机器人技术是机器人技术的重要组成部分，应用前景十分广阔：工业，农业，国防，医疗，以及服务业等[1]。文献提出，未来数年内，中国服务机器人发展将超过传统的工业机器人[2]，机器人路径规划技术是服务机器人研究的核心内容之一[3]。可见，研究机器人的路径规划问题十分必要。随着机器人领域的快速发展和复杂化，代码的复用性和模块化的需求原来越强烈，而已有的开源机器人系统又不能很好的适应需求。2010年Willow Garage 公司发布了开源机器人操作系统ROS（robot operating system），很快在机器人研究领域展开了学习和使用ROS的热潮。ROS系统是起源于2007年斯坦福大学人工智能实验室的项目与机器人技术公司Willow Garage的个人机器人项目（Personal Robots Program）之间的合作，2008年之后就由Willow Garage来进行推动。ROS的运行架构是一种使用ROS通信模块实现模块间P2P的松耦合的网络连接的处理架构，它执行若干种类型的通讯，包括基于服务的同步RPC（远程过程调用）通讯、基于Topic的异步数据流通讯，还有参数服务器上的数据存储。ROS系统以其独特优点引起了研究人员的兴趣。近年来，各国学者致力于机器人路径规划的研究且取得了相当丰硕的研究成果。目前已有多种算法用于规划机器人的路径，文献【4】将其主要分为经典方

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

工业机器人工作原理及其基本构成

工业机器人工作原理及其基本构成工业机器人工作原理现在广泛应用的焊接机器人都属于第一代工业机器人，它的基本工作原理是示教再现。示教也称导引，即由用户导引机器人，一步步按实际任务操作一遍，机器人在导引过程中自动记忆示教的每个动作的位置、姿态、运动参数＼工艺参数等，并自动生成一个连续执行全部操作的程序。完成示教后，只需给机器人一个启动命令，机器人将精确地按示教动作，一步步完成全部操作。这就是示教与再现。实现上述功能的主要工作原理，简述如下： (1) 机器人的系统结构一台通用的工业机器人，按其功能划分，一般由 3 个相互关连的部分组成：机械手总成、控制器、示教系统，如图 1 所示。机械手总成是机器人的执行机构，它由驱动器、传动机构、机器人臂、关节、末端操作器、以及内部传感器等组成。它的任务是精确地保证末端操作器所要求的位置，姿态和实现其运动。图 1 工业机器人的基本结构控制器是机器人的神经中枢。它由计算机硬件、软件和一些专用电路构成，其软件包括控制器系统软件、机器人专用语言、机器人运动学、动力学软件、机器人控制软件、机器人自诊断、白保护功能软件等，它处理机器人工作过程中的全部信息和控制其全部动作。示教系统是机器人与人的交互接口，在示教过程中它将控制机器人的全部动作，并将其全部信息送入控制器的存储器中，它实质上是一个专用的智能终端。 (2) 机器人手臂运动学机器人的机械臂是由数个刚性杆体由旋转或移动的关节串连而成，是一个开环关节链，开链的一端固接在基座上，另一端是自由的，安装着末端操作器 ( 如焊枪 ) ，在机器人操作时，机器人手臂前端的末端操作器必须与被加工工件处于相适应的

工业机器人技术应用(教案)4-初识工业机器人的作业示教

第四章初识工业机器人的作业示教 4.1 工业机器人示教的主要内容 4.1.1 运动轨迹 4.1.2 作业条件 4.1.3 作业顺序学习目标导入案例课堂认知扩展与提高本章小结思考练习 4.2 工业机器人的简单试教学与再现 4.2.1 在线示教及其特点 4.2.2 在线示教的基本步骤其特点 4.3 工业机器人的离线编程技术 4.3.1 离线编程及其特点 4.3.2 离线编程系统的软件架构 4.3.3 离线编程的基本步骤课前回顾如何选择机器人坐标系和运动轴？机器人点动与连续移动有何区别，分别适合在哪些场合运用？学习目标认知目标掌握工业机器人示教的主要内容熟悉机器人在线示教的特点与操作流程熟悉机器人离线编程的特点与操作流程掌握机器人示教 - 再现工作原理能力目标能够进行工业机器人简单作业在线示教与再现能够进行工业机器人离线作业示教与再现导入案例机器人职业前景分析对于机器人企业来说，他们需要的高端人才，至少应熟悉编程语言和仿真设计，以及神经网络、模糊控制等常用控制算法，能达到指导员工的程度。在此基础上，能依据实际情况自主研究算法。此外，最好还能主导大型机电一体化设备的研发，具备一定的管理能力。而其余调试，操作员工的要求相应递减。跟据职能划分，大概可分为四个工种： 1. 工程师助手，主要责任是协助工程师绘制机械图样、电气图样、简单工装夹具设计、制作工艺卡片、指导工人按照装配图进行组装；2. 机器人生产线试产员与操作员；3. 机器人总装与调试者；4.高端维修或售后服务人员。课堂认知 4.1 工业机器人示教的主要内容

目前，企业引入的以第一代工业机器人为主，其基本工作原理是“示教 - 再现”。 “示教”也称导引，即由操作者直接或间接导引机器人，一步步按实际作业要求告知机器人应该完成的动作和作业的具体内容，机器人在导引过程中以程序的形式将其记忆下来，并存储在机器人控制装置内；“再现”则是通过存储内容的回放，机器人就能在一定精度范围内按照程序展现所示教的动作和赋予的作业内容程序是把机器人的作业内容用机器人语言加以描述的文件，用于保存示教操作中产生的示教数据和机器人指令。机器人完成作业所需的信息包括运动轨迹、作业条件和作业顺序。 4.1.1 运动轨迹运动轨迹是机器人为完成某一作业，工具中心点（ TCP ）所掠过的路径，是机器示教的重点。从运动方式上看，工业机器人具有点到点（ PTP ）运动和连续路径（ CP ）运动2 种形式。按运动路径种类区分，工业机器人具有直线和圆弧 2 种动作类型。示教时，直线轨迹示教 2 个程序点（直线起始点和直线结束点）；圆弧轨迹示教3 个程序点（圆弧起始点、圆弧中间点和圆弧结束点）。在具体操作过程中，通常 PTP 示教各段运动轨迹端点，而 CP 运动由机器人控制系统的路径规划模块经插补运算产生。机器人运动轨迹机器人运动轨迹的示教主要是确认程序点的属性。每个程序点主要包含：位置坐标:描述机器人 TCP 的 6 个自由度（ 3 个平动自由度和 3 个转动自由度）。插补方式:机器人再现时，从前一程序点移动到当前程序点的动作类型。再现速度:机器人再现时，从前一程序点移动到当前程序点的速度。空走点:指从当前程序点移动到下一程序点的整个过程不需要实施作业，用于示教除作业开始点和作业中间点之外的程序点。作业点:指从当前程序点移动到下一程序点的整个过程需要实施作业，用于作业开始点和作业中间点。空走点和作业点决定从当前程序点移动到下一程序点是否实施作业。提示作业区间的再现速度一般按作业参数中指定的速度移动，

机器人路径规划算法总结

1.自主机器人近距离操作运动规划体系在研究自主运动规划问题之前，首先需建立相对较为完整的自主运动规划体系，再由该体系作为指导，对自主运动规划的各项具体问题进行深入研究。本节将根据自主机器人的思维方式、运动形式、任务行为等特点，建立与之相适应的自主运动规划体系。并按照机器人的数量与规模，将自主运动规划分为单个机器人的运动规划与多机器人协同运动规划两类规划体系。 1.1单个自主机器人的规划体系运动规划系统是自主控制系统中主控单元的核心部分，因此有必要先研究自主控制系统和其主控单元的体系结构问题。自主控制技术研究至今，先后出现了多种体系结构形式，目前被广泛应用于实践的是分布式体系结构，其各个功能模块作为相对独立的单元参与整个体系。随着人工智能技术的不断发展，基于多Agent的分布式体系结构逐渐成为了主流，各功能模块作为独立的智能体参与整个自主控制过程，该体系结构应用的基本形式如图1所示。一方面，主控单元与测控介入处理、姿态控制系统、轨道控制系统、热控系统、能源系统、数传、有效载荷控制等功能子系统相互独立为智能体，由总线相连；另一方面，主控单元为整个系统提供整体规划，以及协调、管理各子系统Agent的行为。测控介入处理Agent保证地面系统对整个系统任意层面的控制介入能力，可接受上行的使命级任务、具体的飞行规划和底层的控制指令；各子系统Agent存储本分系统的各种知识和控制算法，自主完成主控单元发送的任务规划，并将执行和本身的健康等信息传回主控单元，作为主控单元Agent运行管理和调整计划的依据。图1 基于多Agent的分布式自主控制系统体系结构基本形式示意图主控单元Agent采用主流的分层递阶式结构，这种结构层次鲜明，并且十分利于实现，其基本结构如图2所示。主控单元由任务生成与调度、运动行为规划和控制指令生成三层基本结构组成，由任务生成与调度层获得基本的飞行任务，经过运动行为规划层获得具体的行为规划，再由控制指令生成层得到最终的模块控制指令，发送给其它功能Agent。各功能Agent发送状态信息给主控单元的状态检测系统，状态检测系统将任务执行情况和子系统状态反馈回任务生成与调度层，以便根据具体情况对任务进行规划调整。当遇到突发情况时，还可启用重规划模块，它可根据当时情况迅速做出反应快速生成行为规划，用以指导控制指令生成层得到紧急情况的控制指令。此外，地面控制系统在三个层次上都分别具有介入能