机器人避障策略研究
机器人避障算法研究
机器人避障算法研究随着科技的迅猛发展，机器人已经成为了人类生活中不可或缺的一部分。
它们可以为我们执行一些重复性、危险或者需要高精度要求的任务，让我们的生活更方便、更安全，甚至可以帮助我们完成一些环境过于恶劣或者人类无法完成的工作。
但是，机器人在处理任务的过程中会遇到各种各样的问题。
其中，避障就是一个非常重要的问题。
为了让机器人在执行任务的时候可以自主寻路，我们需要对避障算法进行深入研究和探讨。
一、避障算法的分类机器人避障算法可以分为传感器型、图像型和机器学习型三种类型，每种类型算法都有其优势和适用场景。
1. 传感器型避障算法传感器型避障算法主要是通过机器人上搭载的传感器进行障碍物检测和距离计算，根据传感器的测量结果来进行路径规划和避障。
传感器常见的类型有超声波、激光雷达、红外线等。
由于传感器的精度和响应速度较高，因此传感器型避障算法被广泛应用于工业自动化和机器人导航。
2. 图像型避障算法图像型避障算法通过使用摄像头或者深度相机等设备，对机器人周围的环境进行视觉识别和分析，从而判断地面的地形、避开障碍物、规划最佳路径。
这种算法广泛应用于无人驾驶、智能家居、商业物流等领域，尤其是在机器人越野、复杂环境下的移动中，图像型避障算法的应用尤为突出。
3. 机器学习型避障算法机器学习型避障算法是最近几年出现的一种算法，它利用深度学习和强化学习等机器学习技术，通过机器自主学习周围环境和历史经验，从而进行障碍物检测和路径规划。
这种算法广泛应用于智能家居、医疗机器人、智能农业等领域。
二、机器人避障算法的研究进展机器人避障算法的研究已经有了很大的进展。
近年来，人们在机器人避障方面取得了很多成果，例如：1. 激光雷达技术的应用激光雷达是机器人避障中应用最为广泛的传感器之一。
激光雷达可以高精度地检测物体的距离和位置，在避障算法中扮演着非常重要的角色。
近年来，人们得到的最突出的成就之一是开发了具有高精度激光雷达的移动机器人系统，这些系统可以在大型仓库等环境中自主运行，从而提高了运行效率。
机器人避障等技术的研究与应用
机器人避障等技术的研究与应用随着科技的不断发展，机器人的应用越来越广泛，不仅仅只是在工业生产中发挥着重要的作用，还在日常生活中活跃着身影。
在机器人研究的过程中，避障技术是其中一个重要的研究方向，本文将就机器人避障等技术的研究与应用进行讨论。
一、机器人避障技术综述机器人避障技术的本质是将机器人对外部环境进行感知，判断并做出相应的反应。
一些传感技术的出现为机器人避障技术的发展奠定了坚实的基础。
目前最常用的传感技术主要包括：激光雷达、超声波、红外线，视觉传感等。
这些传感技术的应用大大拓展了机器人的工作范围，也提高了机器人的智能化程度。
二、机器人避障技术的发展现状根据目前机器人避障技术的发展情况，主要可以分成以下几个方向：1、基于路径规划的避障技术基于路径规划的避障技术主要依靠机器人预先规划好的路径，通过路径规划算法进行避障。
其优点在于处理速度快，但是需要消耗较大的计算资源，让机器人能力衰减缓慢。
2、基于循迹的避障技术基于循迹的避障技术主要在于依靠机器人的“记忆”能力，在机器人移动过程中通过记录路径上的形状信息和边界参数等来识别障碍物的形状并进行避障。
它的优点在于使用方便，快速灵活，能够发挥出机器人的快速移动优势。
3、基于深度学习的避障技术深度学习在避障技术中的应用更注重机器人对周围环境的自我感知和判断。
基于深度学习的避障技术，通过机器人大量的数据学习和处理，可以让机器人不断地改进自己的技能。
但是，它的优点也在于处理速度比较缓慢，需要更多计算和时间。
三、机器人避障技术的应用机器人避障技术的应用存在于很多领域中，如：智能餐厅、医疗、保洁、安防、军事等。
随着人们对智能化的追求，机器人避障技术的应用将会越来越广泛。
1、智能餐厅未来的智能餐厅将逐渐摆脱人工服务，机器人将逐步取代人来完成餐厅的服务工作，而机器人避障技术的应用也是必不可少的。
通过机器人的自我感知和判断，它可以在狭窄的餐桌空间中游走，完成服务任务，增强餐厅的智能化水平。
割草机器人的路径规划与避障策略研究
割草机器人的路径规划与避障策略研究随着科技的发展，割草机器人作为一种创新的园艺工具，被广泛应用于家庭和公共场所的草坪维护中。
对于割草机器人而言，路径规划和避障是实现高效割草的关键。
本文将围绕割草机器人的路径规划与避障策略展开研究。
一、路径规划1. 基于传感器的路径规划割草机器人通常配备了多种传感器，如超声波、红外线和摄像头等，用于感知周围环境。
基于传感器的路径规划可以利用这些传感器获取的信息，通过建立地图或网格，确定机器人的行进路径。
同时，机器人可以根据传感器数据做出实时调整，以适应复杂的场景。
2. 基于图论的路径规划割草机器人的路径规划也可以借助图论的相关算法进行优化。
通过将草坪划分为网格，将机器人的位置和目标位置作为图的节点，利用最短路径算法（如Dijkstra算法或A*算法），确定机器人在不同位置之间的最优路径。
3. 基于机器学习的路径规划机器学习技术在路径规划领域也有广泛应用。
割草机器人可以通过机器学习算法学习和预测不同区域的草坪生长情况，从而选择最佳的前进路径。
此外，机器学习还可以通过分析历史数据，识别出容易发生避障的区域，提前规划相应的绕行策略。
二、避障策略1. 基于传感器的避障策略割草机器人的传感器可以监测到周围的障碍物，如石头、树木和园艺设施等。
当传感器检测到障碍物时，机器人可以根据预设的避障策略做出相应的反应，如停下并转向避开障碍物，或者调整割草路径以避免碰撞。
2. 基于视觉识别的避障策略割草机器人配备摄像头等视觉传感器，可以通过图像处理和目标识别技术来检测障碍物。
利用机器学习算法和深度学习模型，割草机器人可以识别并分析摄像头捕捉到的图像，判断出障碍物的种类和位置，从而采取相应的避障策略。
3. 基于智能控制的避障策略借助人工智能和智能控制技术，割草机器人可以实现更加智能化的避障策略。
通过构建模糊控制系统或强化学习算法，机器人可以根据传感器数据和环境信息，灵活调整自身的运动轨迹和速度，智能地避开障碍物，以实现高效的割草任务。
机器人的避障与路径规划技术研究
机器人的避障与路径规划技术研究机器人的避障与路径规划技术在现代智能系统中起着至关重要的作用。
随着人工智能技术的不断发展和应用领域的扩大，对机器人的智能化要求也越来越高。
在日常生活中，我们可以看到越来越多的智能机器人被应用于各种场景，如无人驾驶汽车、智能家居、物流配送等。
而这些应用都需要机器人具备避障与路径规划的能力，以确保其能够安全、高效地完成各项任务。
机器人的避障技术是指机器人在行进过程中遇到障碍物时，能够通过感知、判断和控制等方式避开障碍物，确保行进路径的畅通。
目前，主流的机器人避障技术主要包括基于激光雷达、摄像头、超声波传感器等多传感器融合的方法。
这些传感器可以获取机器人周围环境的信息，如障碍物的位置、大小、形状等，从而为机器人的避障行为提供数据支持。
在避障过程中，机器人通常会通过路径规划算法来确定避开障碍物的最佳路径，并通过控制算法来实现路径跟踪，使机器人能够安全地绕过障碍物并继续前行。
除了基于传感器信息的避障技术外，还有一些基于深度学习和强化学习的避障方法逐渐得到关注。
深度学习技术可以通过大量的数据训练神经网络模型，使机器人能够自动学习并优化避障策略。
而强化学习则可以通过奖惩机制引导机器人不断尝试，最终找到最优的避障策略。
这些新兴的避障技术为机器人的智能化发展提供了新的思路和方法。
路径规划是机器人在避开障碍物后，确定前进路径的过程。
在复杂环境下，机器人需要考虑不仅仅是避开障碍物，还需要考虑全局路径规划，以最短的路径达到目标点。
目前，常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra 算法、RRT算法等。
这些算法在不同场景下有各自的优势和适用性，可以根据具体任务需求选择合适的算法进行路径规划。
除了传统的路径规划算法外，近年来还出现了一些基于机器学习的路径规划方法。
例如，基于深度强化学习的路径规划方法可以通过模拟环境和奖惩机制来训练机器人学习最优路径规划策略。
这种方法可以适应不同环境和任务的需求，具有很强的通用性和灵活性。
机器人避障策略综述
机器人避障策略综述
机器人避障策略是机器人自主导航的重要组成部分，它指的是机器人在运动过程中如何避免与障碍物发生碰撞。
以下是一些常见的机器人避障策略：
1. 全局规划：通过预先规划机器人的路径，使其避开已知的障碍物。
这种方法通常需要对环境进行建模，并使用搜索算法或路径规划算法来找到最优路径。
2. 局部避障：当机器人在运动过程中遇到未知的障碍物时，通过实时感知周围环境并做出反应来避开障碍物。
这种方法通常使用传感器（如激光雷达、摄像头等）来获取环境信息，并使用算法（如人工势场法、模糊逻辑等）来决定机器人的运动方向。
3. 动态避障：当机器人在运动过程中遇到动态障碍物 （如移动的人或车辆）时，通过实时感知和预测障碍物的运动轨迹来避开障碍物。
这种方法通常需要使用传感器和机器学习算法来预测障碍物的运动轨迹。
4. 协同避障：当多个机器人在同一环境中运动时，通过相互通信和协作来避免碰撞。
这种方法通常需要使用通信协议和协调算法来实现。
5. 基于地图的避障：通过使用预先构建的地图来避开障碍物。
这种方法通常需要使用传感器和地图匹配算法来实现。
不同的避障策略适用于不同的场景和机器人类型，选择合适的避障策略需要考虑机器人的运动能力、传感器配置、环境复杂度等因素。
机器人运动规划中的轨迹优化与避障策略
机器人运动规划中的轨迹优化与避障策略在机器人运动规划中，轨迹优化与避障策略起着重要的作用。
轨迹优化是指通过算法和策略的优化，使机器人在给定的环境下找到最优的运动轨迹。
而避障策略则是机器人在运动过程中，如何避免与周围障碍物发生碰撞，以确保安全、高效地完成任务。
轨迹优化是机器人运动规划中的重要内容。
在机器人运动规划中，通常需要考虑多个方面的因素，如路径长度、时间成本、能量消耗等。
因此，通过优化算法，寻找最优的轨迹是提高机器人性能的关键。
常用的轨迹优化方法包括遗传算法、贪婪算法、模拟退火算法等。
遗传算法是一种模仿生物进化的优化算法，通过模拟自然进化的过程，逐步优化轨迹。
贪婪算法则是一种基于局部最优的算法，每次选择最优的方向进行前进。
而模拟退火算法则是通过模拟金属退火的过程，随机选择一条新路径，并根据一定概率接受较差解以避免陷入局部最优。
除了轨迹优化，避障策略也是机器人运动规划中的关键问题。
在现实环境中，机器人往往需要避免与各种障碍物发生碰撞，以确保安全。
避障策略可以分为静态避障和动态避障两种情况。
静态避障是指机器人在运动过程中遇到固定的障碍物，通过规划合理的运动轨迹，绕过障碍物。
常用的静态避障方法包括基于图像处理的视觉避障、基于激光雷达的距离避障等。
视觉避障通过分析环境中的图像信息，识别障碍物，并规划安全的运动轨迹。
激光雷达则可以测量机器人与障碍物之间的距离，在接近障碍物时及时调整机器人的运动轨迹。
动态避障是指机器人在运动过程中还可能遇到移动的障碍物，如其他移动机器人、行人等。
为了克服动态避障问题，需要利用传感器获取周围环境的信息，并实时更新运动轨迹。
常用的动态避障方法包括基于多智能体系统的协同避障、基于概率模型的动态避障等。
多智能体系统通过协调多个机器人的运动，避免碰撞，并保证高效执行任务。
概率模型则通过分析周围的运动模式，预测其他物体的运动轨迹，并相应调整机器人的运动轨迹。
综上所述，机器人运动规划中的轨迹优化与避障策略是实现机器人高效、安全运动的关键。
自主移动机器人路径规划与避障算法研究
自主移动机器人路径规划与避障算法研究随着科技的不断进步和智能机器人的快速发展，自主移动机器人已经成为现实生活中的重要组成部分。
而要实现机器人的自主移动，路径规划和避障算法是至关重要的研究方向之一。
本文将探讨自主移动机器人路径规划与避障算法的研究现状和发展趋势。
路径规划是指在给定的环境中，通过算法计算机器人从起始点到目标点的最优路径。
路径规划算法的目标是使得机器人能够以最短的时间或者最小的代价到达目标点，并且避免与障碍物发生碰撞。
常见的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和深度优先搜索等。
这些算法通过搜索算法和最优化方法来计算机器人应该采取的移动方向和行动序列，以达到目标。
在路径规划的过程中，机器人需要检测并避免与环境中的障碍物发生碰撞。
避障算法是指通过感知和决策，使机器人能够避开障碍物并选择一个安全的路径前进。
避障算法通常包括传感器数据采集、障碍物检测和路径调整等步骤。
常见的避障算法包括基于几何模型的避障算法、基于传感器数据的避障算法和基于人工智能的避障算法等。
近年来，随着深度学习和人工智能的飞速发展，机器人的路径规划和避障算法也得到了极大的改进。
传统的基于几何模型的避障算法在处理复杂环境中往往效果不佳，而基于深度学习的避障算法通过神经网络学习机器人与环境的交互信息，使得机器人能够更加智能地避开障碍物。
同时，在路径规划的领域，也出现了一些基于机器学习的新算法，例如强化学习和深度强化学习等，通过模仿学习和试错学习来优化机器人的路径选择。
然而，自主移动机器人路径规划与避障算法研究还存在着一些挑战和问题。
首先，复杂环境中机器人的路径规划和避障仍然存在一定的局限性，比如决策过程中的不确定性和难以预测的情况。
其次，现有的算法在处理动态环境和多机器人协同移动等问题上还有待改进。
此外，机器人的感知能力和决策能力也需要进一步提升，以适应更加复杂多变的现实场景。
为了解决这些问题，未来的研究可以集中在以下几个方面。
TEB_算法中机器人平稳避障策略研究
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１０６．２０２４．０１．０２９引用格式：赵晓东，曹梦颖，宿景芳．ＴＥＢ算法中机器人平稳避障策略研究［Ｊ］．无线电工程，２０２４，５４（１）：２２３－２２９．［ＺＨＡＯＸｉａｏｄｏｎｇ，ＣＡＯＭｅｎｇｙｉｎｇ，ＳＵＪｉｎｇｆａｎｇ．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＳｔａｂｉｌｉｔｙｏｆＯｂｓｔａｃｌｅＡｖｏｉｄａｎｃｅｆｏｒＭｏｂｉｌｅＲｏｂｏｔｓｉｎＴＥＢＡｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＲａｄｉｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２４，５４（１）：２２３－２２９．］ＴＥＢ算法中机器人平稳避障策略研究赵晓东，曹梦颖，宿景芳（河北科技大学信息科学与工程学院，河北石家庄０５００１８）摘 要：时间弹性带（ＴｉｍｅＥｌａｓｔｉｃＢａｎｄ，ＴＥＢ）算法由于其具有运动学约束、最快路径约束的特点被广泛用于实时局部路径规划和避障，但是在非结构化的动态社会环境进行导航的情况下，强转弯时存在速度输出不稳定的问题，这对于移动机器人的整个前进过程是非常不利的。
为了解决这一问题，将轨迹曲率作为一种新的约束引入ＴＥＢ算法，提出了基于曲率速度控制的时间弹性带（ＣｕｒｖｅＳｐｅｅｄＣｏｎｔｒｏｌＴＥＢ，ＣＳＣ ＴＥＢ）算法。
在ＣＳＣ ＴＥＢ算法中，移动机器人在实时避障时的最大瞬时速率能够根据其与行进路径的航向变化程度做出一定调整。
实验结果表明，应用ＣＳＣ ＴＥＢ算法能够使移动机器人在躲避障碍物时具有更加平稳的速度，同时输出较平滑的轨迹曲线，避免了原始ＴＥＢ算法中的速度抖动现象。
在静态和动态场景中，移动机器人躲避障碍物时具有更加稳定的速度曲线，保证机器人在安全避障的前提下路径总耗时降低了１５．０２％，从整体上提升了路径规划效率。
关键词：时间弹性带算法；移动机器人；路径规划；轨迹曲率；避障中图分类号：ＴＰ２４２文献标志码：Ａ开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：文章编号：１００３－３１０６（２０２４）０１－０２２３－０７ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＳｔａｂｉｌｉｔｙｏｆＯｂｓｔａｃｌｅＡｖｏｉｄａｎｃｅｆｏｒＭｏｂｉｌｅＲｏｂｏｔｓｉｎＴＥＢＡｌｇｏｒｉｔｈｍＺＨＡＯＸｉａｏｄｏｎｇ，ＣＡＯＭｅｎｇｙｉｎｇ，ＳＵＪｉｎｇｆａｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｅｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５００１８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅＴｉｍｅＥｌａｓｔｉｃＢａｎｄ（ＴＥＢ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｆｏｒｒｅａｌ ｔｉｍｅｌｏｃａｌｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｏｂｓｔａｃｌｅａｖｏｉｄａｎｃｅｂｅｃａｕｓｅｏｆｉｔｓｋｉｎｅｍａｔｉｃｓｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓａｎｄｆａｓｔｅｓｔｐａｔｈｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｉｎｔｈｅｃａｓｅｏｆｎａｖｉｇａｔｉｏｎｉｎｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄａｎｄｄｙｎａｍｉｃｓｏｃｉａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｔｈｅｓｐｅｅｄｏｕｔｐｕｔｉｓｕｎｓｔａｂｌｅｄｕｒｉｎｇｓｔｒｏｎｇｔｕｒｎｓ，ｗｈｉｃｈｉｓｖｅｒｙｕｎｆａｖｏｒａｂｌｅｔｏｔｈｅｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｉｎｔｈｅｗｈｏｌｅｆｏｒｗａｒｄｐｒｏｃｅｓｓ．Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ｔｈｅｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｃｕｒｖａｔｕｒｅｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄａｓａｎｅｗｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｉｎｔｏｔｈｅＴＥＢａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄｔｈｅＣｕｒｖｅＳｐｅｅｄＣｏｎｔｒｏｌＴｉｍｅＥｌａｓｔｉｃＢａｎｄ（ＣＳＣ ＴＥＢ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＩｎｔｈｅＣＳＣ ＴＥＢａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓｓｐｅｅｄｏｆｔｈｅｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｃａｎｂｅａｄｊｕｓｔｅｄｔｏｓｏｍｅｅｘｔｅｎｔａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｄｅｇｒｅｅｏｆｃｏｕｒｓｅｃｈａｎｇｅｏｆｔｈｅｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔ ｓｔｒａｖｅｌｉｎｇｐａｔｈｄｕｒｉｎｇｔｈｅｒｅａｌｔｉｍｅｏｂｓｔａｃｌｅａｖｏｉｄａｎｃｅｐｒｏｃｅｓｓ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔＣＳＣ ＴＥＢａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｍａｋｅｔｈｅｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｈａｖｅａｍｏｒｅｓｔａｂｌｅｓｐｅｅｄｗｈｅｎａｖｏｉｄｉｎｇｏｂｓｔａｃｌｅｓ，ａｎｄｏｕｔｐｕｔａｓｍｏｏｔｈｅｒｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｃｕｒｖｅ，ａｖｏｉｄｉｎｇｔｈｅｓｐｅｅｄｊｉｔｔｅｒｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎｉｎｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌＴＥＢａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｉｎｓｔａｔｉｃａｎｄｄｙｎａｍｉｃｏｂｓｔａｃｌｅｓｃｅｎａｒｉｏｓ，ｔｈｅｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｈａｓａｍｏｒｅｓｔａｂｌｅｓｐｅｅｄｃｕｒｖｅｗｈｅｎｐａｓｓｉｎｇｔｈｒｏｕｇｈｏｂｓｔａｃｌｅｓ，ａｎｄｔｈｅｔｏｔａｌｐａｔｈｔｉｍｅｉｓｒｅｄｕｃｅｄｂｙ１５．０２％ｏｎｔｈｅｐｒｅｍｉｓｅｏｆｅｎｓｕｒｉｎｇｔｈｅｒｏｂｏｔ＇ｓｓａｆｅｔｙ，ｔｈｕｓｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｎｔｈｅｗｈｏｌｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＴＥＢａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔ；ｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇ；ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｃｕｒｖａｔｕｒｅ；ｏｂｓｔａｃｌｅａｖｏｉｄａｎｃｅ收稿日期：２０２３－０４－１７基金项目：河北省高等学校科学技术重点研究项目（ＺＤ２０２０３１８）；河北省教育厅青年基金（ＱＮ２０２３１８５）ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＩｔｅｍ：ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＲｅｓｅａｒｃｈＰｒｏｊｅｃｔｏｆＣｏｌｌｅｇｅｓａｎｄＵｎｉｖｅｒｓｉｔｉｅｓｏｆＨｅｂｅｉＰｒｏｖｉｎｃｅ（ＺＤ２０２０３１８）；ＹｏｕｔｈＦｕｎｄｏｆＨｅｂｅｉＥｄｕｃａｔｉｏｎＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ（ＱＮ２０２３１８５）０ 引言近年来，服务型移动机器人在自动化、计算机和人工智能等领域已经成为研究热点［１］，在各类服务行业中的需求也比较迫切。
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三、常用避障算法简介
5.基于神经网络的避障算法
1）先将问题转化为优化问题。 2）用神经网络表示惩罚函数。 3）推导出相应的反向传播算法用于神经网络的训练。 将避障或者说是路径规划问题转化为最优化问题，地图上 的障碍物即为问题的约束条件，再用神经网络引入惩罚函 数，这样就将有约束条件的最优化问题转化为无约束优化 问题。
用栅格法划分地图
概率的计算
算法流程
四、基于栅格法的避障策略研究
在进行避障和路径规划 时，采用栅格为基本单 位表示环境信息。按照 机器人及其有限的活动 场地大小进行栅格的定 义和场地的栅格划分。 图中具有黑色方块的栅 格表示有障碍物
用栅格法划分地图
四、基于栅格法的避障策略研究
下一步可以有八个方位 进行搜索，即：东、南、 西、北、东北、西北、 东南、西南 在不同的方向上加上关 联程度a： 黑色区域的方向，a=0 白色区域的方向，a=1 根据具体地图环境，给 不同的方向附上权值
Amigo机器人避障策略研究
姓名： 学号：
专业：
指导老师：
Contents
1 2 3 4
绪论 Amigo移动机器人介绍
常用避障算法简介
基于栅格法的避障策略研究
5
6
仿真验证
总结与展望
一、绪论
课题来源
移动机器 人
自主避障的能力是移动机器人智能化程度 的重要指标，是实现在未知环境中自主完成预 设任务的关键技术之一，也是移动机器人在复 杂多变环境中稳定、安全、高效完成任务的重 要保障
在硬件方面，我们可以用更高级的测距仪器实现避障，如：激光测距仪 在算法方面，我们可以用第三章所列举的高级编程思想，来实现避障
三、常用避障算法简介
1.基于几何构造的避障算法 2.基于栅格划分的避障算法
3.基于逻辑推理的避障算法 4.基于模糊控制的避障算法
5.基于神经网络的避障算法 6.基于人工势场的避障算法
三、常用避障算法简介
1.基于几何构造的避障算法
我们可以连接起始点和障碍物 的顶点，再连接障碍物的顶点 和目标点，障碍物的不同顶点 对应了不同的路径，从这些有 限的路径中选出的最短路径就 是我们要求的最优路径。这种 算法比较简单，但功能单一， 不能在动态未知地图条件下实 现避障。
五、 仿真验证
让移动机器人继续移动， 每走一步最优路径会更新，避障效果更好。 当然由于地图简单，路径改变不明显。从仿真结果可以看出，栅格搜 索算法成功地完成了机器人避障所要求的任务。
六、总结与展望
本次研究所用的算法只能实现在静态环境中的避障，不能够实现动态避障， 即障碍物时静止的。因为所用栅格法，第一步就要求对所给地图划分栅格， 相应的障碍物的位置和形状早已为给定。
其次
再次 最后
二、Amigo移动机器人介绍
硬件系统
1.底盘采用三轮结构：一个万向轮，仅起支撑作用，不起导向 作用；两个驱动轮则位于车体两侧，采用PWM控制 2.内嵌SH2微控制器，负责底层数据处理和命令执行，如获取 传感器信息，小车位置信息等等 3.配备有8个声呐测距装置 ，负责采集周围环境信息，将数据 传给微处理器处理 4.其上安装有无线接收与发送模块，通过此模块可以与电脑实 现实时通讯
二、Amigo移动机器人介绍
软件系统
1. ARIA ：这是为Mobile Robots开发的，面向对象的，用于 机器人控制的应用程序接口系统，其他程序都是以ARIA为基 础的 2. ARNL ：这是用于Mobile Robots机器人平台定位及自主导 航的软件开发包 3. MobileSim ：这是移动机器人的仿真软件，包含机器人以 及周围环境模型，可以加载地图，获取传感器数据信息 4. Mapper3：是地图绘制软件，他可以把激光测距仪获得的 信息自动生成地图，也可以让用户自己手动绘制地图，手动绘 制的地图也可以直接加载在MobileSim中
一、绪论
移动机器 人
目前机器人避障还远未达到实时和全自主 的要求，在未知复杂环境下很多还只能实现半 自主。随着视觉采集设备质量和计算机图像处 理技术的不断提高，移动机器人的障碍物识别 与避障能力将会大大提高。 基于以上重要性指导教师自拟此课题
一、绪论
课题研究 主要内容
首先
介绍Amigo机器人的硬件配 置、软件系统以及客户端操 作平台和人机通讯方式 介绍移动机器人避障的常用 算法并比较各自的优缺点 以栅格搜索法的避障算法为 重点，分析Amigo机器人的 避障实现过程 借助仿真软件进行仿真，验 证算法的可行性，并总结不 足和可以改进的地方
算法流程
四、基于栅格法的避障策略研究
首先计算各个方向的概率，确定由起始 点到目标点的所有可避障路径 。m=0
选择经过栅格个数最少的一条为最优避 障路径，并走到下一个栅格。m=0+1
到达下一个栅格后，重新将目前已到达 的栅格作为新的一个起始点，计算出新 的起始点到目标点的最优路径
每走一步都更新地图信息，这会让移动机 器人最终所走的路径更趋于最优避障路径
三、常用避障算法简介
3.基于逻辑推理的避障算法
算法步骤如下：
1）定义一个状态集，该集合反 映机器人通过传感器测得的当 前状态。 2）定义一个行为集，该集合反 映机器人当前可以采取的动作。 3）确定从状态到行为的映射关 系。
三、常用避障算法简介
4.基于模糊控制的避障算法
在基于逻辑推理的路径规划方法基础进行改进： 1）传感器的一次测量值与多个状态对应，每个状态有一个 隶属度对应。 2）根据模糊推理结果确定行为。 引入隶属度的概念可以明显的减少传感器测得的状态个数。 模糊控制就相当于是在逻辑推理的基础之上，改进了缩小状 态集的方法，从而让移动机器人在移动过程中的自主性更加 明确。
二、Amigo移动机器人介绍
人机通讯
Amigo机器人与计算机系统连接方式主要有三种：一是通 过串行口建立连接，该方法连接简单，只需要一条串口连接线， 即可实现机器人与计算机系统连接，但受到串口线的限制，计 算机对机器人控制不方便；二是通过无线网络建立连接，机器 人和计算机之间需要借助无线路由器建立连接，进而可实现对 机器人的远程控制，该方法应用较多；三是车载计算机系统， 机器人配备嵌入式计算机主板，该主板具有常规的键盘、鼠标、 显示器接口，具有0/100M自适应网卡，具有4个COM口，2个 USB口，在PC104/PC104+扩展总线。车载计算机通过COM1口 与控制器连接，直接实现数据通信。 这里，我们用第二种连接 方式。
五、 仿真验证
图中，红色小点代表移动机器人Amigo，浅黄色的矩形块代表障碍物。 起始点为图左下角标有“start”的点，目标点为图靠上部的地方，标 有“Goal”的点。程序执行前 ，机器人停在起始点
五、 仿真验证
执行程序让机器人开始移动，栅格搜索法已为移动机器人计算出一条 实现避开障碍物的最优路径
某个方向的概率： 这个方向的权值比上所有方向 权值的和 概率的计算
四、基于栅格法的避障策略研究
将搜索过程分为m组，每一组会得 到n条可行路径。m代表从起始点 到目标点所经过的栅格总数 ，每走 一步，m就加一；n为每组中所有 的可行路径，这些可行路径都是从 当前起点到目标点的路径 每条可行路径，都是通过一步步计 算每个可行方向的概率而得到的
三、常用避障算法简介
6.基于人工势场的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ障算法
障碍物对机器人施加排斥力，目 标点对机器人施加吸引力，排斥 力和吸引力的合力形成势场，机 器人移动就像球从山上滚下来一 样，移动机器人在合力作用下向 目标点移动。
应用势场法规划出来的路径一般 是比较平滑并且安全。
四、基于栅格法的避障策略研究
第四章主要有以下几个部分的内容
三、常用避障算法简介
2.基于栅格划分的避障算法
建立一个环境坐标系来描述机器人的环境，在这个坐标 系中，二维笛卡尔栅格不断被机器人传感器采样环境所 更新，环境坐标是绝对地表示环境，并在一定的实时区 域、一定时间内保持坐标原点的固定，但在局部区域内 完成了移动后，再基于目前行驶点和下个目标点重新建 立机器人的环境地图。