移动机器人导航技术总结
移动机器人路径规划算法研究综述
移动机器人路径规划算法研究综述1. 引言1.1 研究背景移动机器人路径规划算法研究的背景可以追溯到上个世纪七十年代，随着自动化技术的快速发展，移动机器人作为自主运动和智能决策的机械系统，逐渐成为研究热点。
路径规划是移动机器人实现自主导航和避障的重要技术之一，其在工业自动化、智能交通、医疗护理等领域具有广泛的应用前景。
目前，移动机器人路径规划算法的研究已经取得了一系列重要进展，传统的基于图搜索的算法（如A*算法、Dijkstra算法）和基于启发式搜索的算法（如D*算法、RRT算法）被广泛应用于不同环境下的路径规划问题。
随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始将深度神经网络应用到路径规划中，取得了一些令人瞩目的成果。
移动机器人路径规划仍然存在一些挑战和问题，如高维空间中复杂环境下的路径规划、多Agent协作下的路径冲突问题等。
对移动机器人路径规划算法进行深入研究和探索，对于促进智能机器人技术的发展，提升机器人在各个领域的应用能力具有重要的意义。
【研究背景】1.2 研究目的本文旨在对移动机器人路径规划算法进行研究综述，探讨不同算法在实际应用中的优缺点，总结最新的研究成果和发展趋势。
移动机器人路径规划是指在未知环境中，通过算法规划机器人的运动轨迹，使其能够避开障碍物、到达目标点或完成特定任务。
研究目的在于深入了解各种路径规划算法的原理和实现方法，为实际场景中的机器人导航提供理论支持和技术指导。
通过对比实验和案例分析，评估不同算法在不同场景下的性能表现，为工程应用提供参考和借鉴。
本文旨在总结当前研究的不足之处和未来发展的方向，为学术界和工程领域提供启示和思路。
通过本文的研究，旨在推动移动机器人路径规划领域的进一步发展和应用，促进人工智能和机器人技术的创新与进步。
1.3 研究意义移动机器人路径规划算法的研究意义主要体现在以下几个方面。
移动机器人路径规划算法在工业生产中具有重要意义。
通过优化路径规划算法，可以提高生产效率，降低生产成本，减少对人力资源的依赖，从而提升工业生产的效益和竞争力。
机器人导航技术及应用
机器人导航技术及应用【引言】机器人导航技术是现代机器人系统中的重要组成部分，它能够让机器人在连续的空间中进行自主移动，并实现诸如避障、路径规划和运动控制等功能。
近年来，由于人们对于机器人应用领域的需求逐渐增加，因此机器人导航技术的研究也日益受到重视。
本文将对机器人导航技术及应用进行详细介绍。
【机器人导航技术】机器人导航技术一般包括以下几个重要方面：1. 传感器技术传感器技术是机器人导航技术中首要的环节，传感器能够为机器人提供环境数据，是进行导航的必要基础。
在传感器技术方面，激光雷达、视觉传感器和无线电测距器等是比较常用的传感器类型。
2. 地图构建技术机器人在进行导航的时候，需要事先了解环境的情况，因此地图构建技术就显得尤为重要。
地图构建技术一般包括采样、滤波、建模等多个步骤，并需要灵活运用机器学习、计算机视觉等相关技术。
3. 路径规划技术在得到环境地图之后，机器人需要进行路径规划，以便找到一条最佳的行进路线。
常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法等。
这些算法可以通过优化机器人的行走路线和运动速度，降低机器人的运行成本和行进时间。
4. 运动控制技术运动控制技术是机器人导航的最后一个环节，运用该技术可以实现机器人的运动控制和运动跟随等功能。
在运动控制技术方面，PID控制、模糊控制和神经网络控制等方法比较常用。
【机器人导航应用】机器人导航技术已经被广泛应用于各个领域。
下面我们将着重介绍其中的几个主要应用：1. 工业自动化在工业自动化领域，机器人导航技术可以为各种生产设备和机器人提供精确的定位和移动服务，可以实现工业生产线的智能化升级。
2. 家庭服务机器人家庭服务机器人可以为居民提供日常生活的各种服务，如携带食品、喂养宠物、草坪修剪等。
机器人导航技术能够提高家庭服务机器人的自主导航精度，增强其智能化水平。
3. 医疗机器人在医疗机器人领域，机器人导航技术可以为医疗器械、护理机器人和外科手术机器人等提供更加精准的定位和导航服务，从而提高医疗治疗的效率和成功率。
机器人技术中的自主导航算法
机器人技术中的自主导航算法随着科技的不断发展，机器人技术在各个领域的应用越来越广泛。
而机器人的自主导航能力，则是保证其在复杂环境下有效运行的关键要素之一。
本文将介绍机器人技术中的自主导航算法，探讨其原理和应用。
一、自主导航算法简介自主导航算法是指一类能够使机器人能够在未知环境中自主感知和决策，并达到预定目标的算法。
这类算法主要涉及以传感器获取环境信息为基础的感知技术、以路径规划为核心的决策算法以及动作执行技术等多个方面。
二、传感器感知技术机器人通过传感器可以感知环境，并将感知到的信息转化为可供算法处理的数据。
常见的感知技术包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达可以通过发射激光束并测量其反射时间来确定物体的位置和形状；摄像头可以通过拍摄环境图像，利用计算机视觉算法识别出物体的位置和特征；而超声波传感器则适用于测量距离等场景。
通过这些传感器，机器人能够获取环境的基本信息。
三、路径规划决策算法路径规划决策算法是自主导航算法中最为核心的部分。
机器人需要根据传感器获取到的环境信息，结合自身的目标，在复杂的环境中选择出适合自己的路径。
其中最常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等。
A*算法是一种启发式搜索算法，通过对搜索空间的合理剪枝，能够在有限的时间内找到最优解。
该算法通过维护一个开放列表和一个关闭列表，根据启发函数对搜索方向进行评估，并选择最优路径。
Dijkstra算法则是一种经典的单源最短路径算法，通过计算机器人与周围节点之间的距离，并在搜索过程中动态更新节点之间的距离值，最终得到最短路径。
RRT算法（Rapidly-exploring Random Trees）是一种基于随机采样的路径规划算法，通过不断生成和扩展树来搜索可行的路径。
该算法适用于复杂环境下的机器人自主导航，能够快速生成可行解。
四、动作执行技术在规划好路径后，机器人需要通过执行相应的动作来实现自主导航。
常见的动作执行技术包括运动控制算法、机器人定位算法等。
移动机器人的导航与运动控制算法研究
移动机器人的导航与运动控制算法研究随着科技的快速发展，移动机器人已经成为现实生活中的一部分。
移动机器人的导航与运动控制算法的研究，对于实现机器人智能化、自主化以及高效性具有重要意义。
本文将对移动机器人导航与运动控制算法的研究进行探讨，并介绍目前主流的几种算法。
移动机器人的导航算法主要包括路径规划、环境感知和定位。
路径规划是机器人从当前位置到目标位置的路径选择，环境感知则是机器人通过传感器获取周围环境信息，以便更好地进行路径规划和避障，而定位则是机器人获取自身位置信息的过程。
在路径规划方面，A*算法是一种常用的搜索算法，它通过建立搜索树来找到最短路径。
A*算法的核心思想是同时考虑启发式函数和实际代价函数，以选择最佳路径。
此外，Dijkstra算法和D*算法也常用于路径规划。
Dijkstra算法通过计算节点之间的最短距离来确定路径，而D*算法则是在遇到环境变化时，可以通过增量式的方式进行路径更新。
在环境感知方面，移动机器人通常会配备各种传感器，如摄像头、激光雷达和超声波传感器等。
这些传感器可以帮助机器人感知周围的障碍物、地图等环境信息。
通过对环境信息的获取和处理，机器人可以根据目标位置和现实环境进行综合考虑，以便找到最佳路径。
定位是移动机器人导航算法的重要一环。
目前常用的定位方法包括惯性导航系统（INS）、全局定位系统（GPS）和视觉定位等。
INS通过测量机器人的线性加速度和角速度来估计其位置和姿态，而GPS则是通过接收卫星信号来获取机器人的经纬度信息。
视觉定位则是利用摄像头获取环境图像，通过图像处理和特征匹配来确定机器人的位置。
在运动控制方面，控制算法的设计主要涉及机器人的轨迹跟踪和姿态控制。
轨迹跟踪是指机器人按照指定的路径进行运动，并通过不断调整控制参数，使机器人能够更好地跟踪预定轨迹。
姿态控制则是指机器人根据期望姿态和当前实际姿态之间的差距，通过控制器进行调整，以使机器人能够保持稳定。
常见的轨迹跟踪算法包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等。
移动机器人路径规划技术综述
移动机器人路径规划技术综述移动机器人路径规划是指在给定环境下，使机器人从起点到达目标点的规划过程。
路径规划技术是移动机器人领域中的基础和核心问题，对于实现机器人的智能化导航和自主决策具有重要意义。
本文将综述当前常用的移动机器人路径规划技术，包括离线规划方法、在线规划方法和混合规划方法。
一、离线规划方法离线规划方法是在机器人运动之前进行路径规划的策略。
其中，最著名的算法是A*算法。
A*算法通过启发式搜索的方式，在搜索过程中综合考虑当前节点到目标节点的代价和路径过程中的启发式信息，从而找到最佳的路径。
此外，还有Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等经典算法可供选择。
离线规划方法适用于环境变化不频繁、地图已知且固定的情况，具有较高的规划准确性和路径优化能力。
二、在线规划方法在线规划方法是机器人在运动过程中实时进行路径规划的策略。
最典型的在线规划算法是基于概率的方法，如经典的蒙特卡洛定位法（MCL）和规划法（MCP）。
MCL将机器人状态的不确定性建模为一组粒子，通过重采样和权重更新来实现路径规划。
MCP则在每个时间步选择具有最高概率的路径作为当前的行动。
此外，还有基于模型预测控制（MPC）的方法，通过建立动力学模型来预测机器人未来的状态，并进行路径优化。
在线规划方法适用于环境变化频繁、无法提前获取完整地图的情况，可以实现实时的路径规划和快速响应。
三、混合规划方法混合规划方法是将离线规划和在线规划相结合的策略。
它可以在机器人的整个运动过程中同时使用离线规划和在线规划，以充分利用两者的优势。
其中，最常见的方法是先使用离线规划方法得到一条初步路径，然后通过在线规划方法进行实时的路径修正和优化。
混合规划方法可以有效平衡规划的准确性和实时性，适用于大型环境、长时间运动的场景。
总结移动机器人路径规划技术是机器人领域中的研究热点，离线规划、在线规划和混合规划是常用的路径规划方法。
离线规划方法适用于环境不变、地图已知的情况；在线规划方法适用于环境变化频繁、无法提前获取完整地图的情况；混合规划方法结合了两者的优势，在整个运动过程中兼顾准确性和实时性。
移动机器人实训报告总结
移动机器人实训报告总结在移动机器人实训过程中，我们学习了机器人的基本概念、操作系统、控制方法、通讯方式以及实际应用等方面的知识。
经过几周的学习和实践，我对移动机器人有了更深入的了解，也掌握了一些基本的技能。
首先，在机器人基本概念方面，我了解到机器人是一种能够执行预定程序的自动化机器设备，可以根据人类编写的程序进行工作。
机器人可以进行各种任务，如生产、清洁、安全等。
同时，学习了机器人的各种传感器和执行器，如光电传感器、超声波传感器、电机和舵机等，这些都是机器人进行环境感知和动作控制的重要组成部分。
其次，在操作系统方面，我们熟悉了ROS（Robot Operating System）操作系统，ROS是一种机器人软件平台，提供了一系列的工具和库，方便程序员编写机器人应用程序。
我们学习了ROS的基础概念和使用方法，包括ROS命令行工具的使用、ROS消息传递机制、ROS程序的编写和调试等等。
这些都为我们后续的移动机器人应用程序的编写提供了良好的基础。
第三，在控制方法方面，我们学习了机器人运动学和动力学的基本知识。
通过这些知识，我们可以计算机器人的位姿和运动轨迹，以及预测机器人的运动响应和动力需求。
同时，我们还学习了机器人的PID控制器和路径规划算法，这些都是用于控制机器人运动和执行任务的重要技术。
最后，在实际应用方面，我们使用了机器人的各种传感器和执行器，编写了一些简单的机器人应用程序。
例如，我们编写了机器人的跟随程序，使机器人能够根据人的移动自动跟随。
我们还编写了机器人的避障程序，使机器人能够自动避开障碍物。
这些应用程序不仅锻炼了我们的编程能力，也加深了我们对机器人技术的理解。
综上所述，移动机器人实训是一次非常有价值的学习经历，让我们对机器人技术有了更深入的了解和掌握。
在今后的学习和工作中，我们将能够更好地应用机器人技术，为自己的事业发展做出更大的贡献。
移动机器人论文：基于多传感器信息融合的移动机器人导航定位技术研究
移动机器人论文：基于多传感器信息融合的移动机器人导航定位技术研究【中文摘要】导航定位技术作为移动机器人关键技术之一,是十分热门的研究课题。
特别是未知环境中移动机器人导航定位已经成为移动机器人研究的一个新方向。
移动机器人导航定位需要通过传感器来检测环境的信息,采用单传感器存在很大的局限性,采用多传感器来实现移动机器人定位是必然的。
多传感器信息融合为移动机器人在各种复杂、动态、不确定或未知的环境中工作提供了一种有效的技术解决途径。
本论文以多传感器信息融合技术作为研究重点,结合移动机器人导航定位理论和实践进行探讨,提出了以各种导航定位传感器组合为融合单元,以联合卡尔曼滤波器为融合结构的移动机器人导航定位方法。
论文首先介绍了国内外移动机器人的发展状况、移动机器人的导航定位技术以及多传感器信息融合技术在移动机器人中的应用。
然后详细分析了移动机器人导航定位的基本原理和常用的导航定位方法,并提出了移动机器人导航定位系统的一种新方法。
论文对移动机器人导航定位的传感器和传感器系统进行了分析,重点研究了移动机器人导航定位传感器的信息融合方法,以联合卡尔曼滤波作为融合算法基础,设计了包括惯性导航系统、全球定位系统、里程计、电子罗盘和地图匹配系统在内的多传感器信息融合算法。
论文最后设计制作了一个简化移动机器人系统,在“多传感器数据采集平台”上,进行了移动机器人多传感器信息融合实验和分析,验证了本文提出的技术方法和算法的有效性,可供移动机器人实际研制参考。
【英文摘要】The navigation and localization technology of mobile robot is one of the key technologys, and becoming more and more important. Mobile robot navigation and localization technology in the unknown environment is an emerging robot research direction. The Mobile robot localization needs sensors to detect environmental information, single sensor has limitation and the multiple sensors are needed for robot localization. The integration of multiple sensors provides an effective technical solution for robots’ working in the complex, dynamic, uncertain or unknown environment.The multiple sensors information fusion technology is described in this thesis. The theory and practice of mobile robot localization are combined in the discussion. An information fusion method is proposed for multiple sensors, which fusion unit is the combinations of navigation and localization sensors, and fusion structure is the federated Kalman filter.Firstly, the development and key technology of mobile robot in China and abroad are introduced. The navigation and localization technology and the applications of the multiple sensors information fusion in mobile robot are approached. A new method is also proposed for the mobile robot navigation andlocalization system.The sensor and the sensor system areanalyzed for the mobile robot navigation and localization. The method of data focuses is mainly studied for the mobile robot navigation and localization. A multi data fusion algorithm is designed based on the federated Kalman filter. The multiple sensors system is consisted by inertial navigation system, GPS, odometer, electronic compass and map matching system.Finally,a simplified mobile robot system is designed and made, and the physical experiment of multiple sensors is finished based onthe “Multiple Sensors Data Acquisition Platform”, thevalidity of the algorithm.is verified by simulation andanalysis of measured data.【关键词】移动机器人导航定位多传感器信息融合联合卡尔曼滤波【英文关键词】Mobile Robot Navigation andLocalization Multiple Sensors Information Fusion Federated Kalman Filter【目录】基于多传感器信息融合的移动机器人导航定位技术研究摘要6-7Abstract7第1章绪论11-17 1.1研究背景11-12 1.1.1 移动机器人的发展11-12 1.1.2移动机器人的应用12 1.2 移动机器人导航技术12-13 1.2.1 导航概念12-13 1.2.2 导航关键技术13 1.2.3 移动机器人导航研究意义13 1.3 多传感器信息融合13-16 1.3.1 信息融合技术13-14 1.3.2 机器人技术中的信息融合14 1.3.3 多传感器信息融合的主要方法14-16 1.4 主要研究内容与论文安排16-17第2章导航定位原理与系统17-25 2.1 导航定位原理17-20 2.1.1 机器人模型假设17 2.1.2 机器人位姿表示17-18 2.1.3 机器人运动学模型18-20 2.2 导航定位方法20-22 2.2.1 定位方法分类20-21 2.2.2 常用的定位方式21-22 2.3 导航定位系统实现概述22-24 2.3.1 导航定位系统22-23 2.3.2 导航定位系统实现方法23-24 2.4 本章小结24-25第3章导航定位传感器25-40 3.1 传感器概述25-27 3.1.1 传感器定义25 3.1.2 传感器数学模型25-26 3.1.3 传感器的特性指标26 3.1.4 传感器坐标转换26-27 3.2 传感器分类27-29 3.3 常用的定位传感器29-39 3.3.1 光电编码器29-31 3.3.2 超声波测距传感器31-33 3.3.3 红外测距传感器33-35 3.3.4 电子罗盘35-36 3.3.5 角速率陀螺仪36-37 3.3.6 GPS接收机37-39 3.4 本章小结39-40第4章多传感器信息融合40-56 4.1 信息融合技术概述40-43 4.1.1 信息融合基本概念40 4.1.2 信息融合系统40-41 4.1.3 数据融合常用方法和结构41-42 4.1.4 多传感器信息融合的关键问题42-43 4.2 卡尔曼滤波器43-47 4.2.1 卡尔曼滤波器简介43 4.2.2 卡尔曼滤波器模型43-45 4.2.3 联合卡尔曼滤波器45-47 4.3 多传感器导航定位算法47-54 4.3.1 导航定位多传感器系统47-48 4.3.2 多传感器信息融合方案分析48-49 4.3.3 联合卡尔曼滤波算法设计49-51 4.3.4 子滤波器系统模型51-54 4.4 容错系统设计54-55 4.4.1 故障检测方法54 4.4.2 容错系统54-55 4.5 本章小结55-56第5章实验与结果分析56-65 5.1 移动机器人实验平台56-57 5.2 传感器实验与性能分析57-61 5.2.1 编码器57-58 5.2.2 GPS接收机58-59 5.2.3 电子罗盘59-60 5.2.4 超声波测距传感器60-61 5.2.5 红外测距传感器61 5.3 联合卡尔曼定位实验与分析61-64 5.4 本章小结64-65总结与展望65-67 1 总结65 2 展望65-67致谢67-68参考文献68-72附录1 STM32核心模块电路图72-73附录2 编码器与GPS信息融合仿真程序73-75攻读硕士学位期间发表的论文75。
机器人的导航与定位
机器人的导航与定位随着科技的不断发展，机器人技术正在逐渐融入人们的生活中。
而机器人的导航与定位技术，则是使机器人能够自主地感知和定位周围环境，准确地进行导航和移动的关键。
一、概述机器人的导航与定位技术是指通过各种感知设备和计算方法，使机器人能够感知周围环境，识别位置与方位，并据此安排导航路径，实现自主移动和定位的技术。
导航与定位技术在机器人应用中具有重要地位，它不仅可以帮助机器人完成各种任务，还可以提高机器人的工作效率和安全性。
二、视觉导航与定位视觉导航与定位是一种常见的导航技术，它利用机器人上的摄像头或激光雷达等设备获取环境图像或点云数据，并通过图像处理和计算机视觉算法进行目标检测与识别，从而实现机器人在未知环境中的导航和定位。
这种技术广泛应用于自动驾驶汽车、无人机等领域。
三、惯性导航与定位惯性导航与定位是利用机器人上的惯性传感器，如加速度计和陀螺仪，来感知机器人的加速度和角速度，进而计算出机器人的位姿和位置的一种导航技术。
惯性导航与定位具有实时性好、精度高等优点，在室内环境中常常与其他导航技术相结合使用，提高导航和定位的准确性。
四、声学导航与定位声学导航与定位是利用声纳、超声波等设备，通过测量声波的传播时间和强度，结合声波反射原理，确定机器人与周围障碍物的距离和位置，并根据测量结果进行路径规划和导航。
这种技术主要应用于水下机器人、无人潜艇等领域。
五、卫星导航与定位卫星导航与定位是利用全球定位系统（GPS）等卫星导航系统，通过接收卫星发射的信号，计算机器人的经纬度坐标，实现全球范围的导航和定位。
卫星导航与定位技术已经广泛应用于无人飞行器、航海导航等领域，并取得了显著的成果。
六、融合导航与定位融合导航与定位是指将多种导航技术相结合，通过数据融合和算法优化，提高机器人导航与定位的准确性和鲁棒性。
常见的融合导航方法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。
融合导航技术能够在不同环境和任务中适应性较强，已经成为机器人导航与定位研究的热点之一。
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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。
基于计算机视觉的自主机器人导航主要分为一下三种方法：(1)基于地图的机器人导航基于地图的导航就是提供给自主机器人其导航环境的模型"在一些早期的视觉系统中,自主机器人导航环境的知识都是以网格表征,把三维空间中物体按体积垂直投影到二维水平平面上,这种方式通常被引用为/占用地图0"后来,占用地图的思想被/虚拟力场0改进"虚拟力场也是一幅/占用地图0,不同的是在地图中每一个被占用的区域都对机器人施加斥力,而目的地图则对机器人施加引力,所有的这些力通过向量的加减运算的共同作用牵引机器人避开障碍物,向目的地运动(2)基于光流的机器人导航santos-Victo:等人研发了一个基于光流的视觉系统robee[0],该系统模拟了蜜蜂的视觉行为。
该系统认为昆虫的眼睛长在两侧的优势就在于它们的导航机制是基于运动产生的特征,而不是深度信息。
在robee中,一个分开的双目视野被用于模仿蜜蜂的中心反射:如果机器人位于环境的中心位置,其左眼拍摄到的画面场景变化速度和右眼拍摄到的画面场景变化速度是一样的,相差几乎为0,这时机器人就可以知道自己处于环境的中心位置,如果两侧眼睛的场景变化速度不同,机器人就朝向速度变化较慢的那一边运动。
在自主机器人导航的实现中,基本的基本思想就是测量两侧眼睛(摄像机)拍摄到画面场景变化速度之差。
该导航技术只能用于室内单一背景的直道环境中导航,无法指导机器人改变方向(3)基于地貌的机器人导航基于地貌的机器人导航一般多用于室外环境,该类导航的核心问题就是数字图像中的模式识别,更具体的说就是物体颜色和纹理的识别问题。
然而,由于光照以及环境色的影响,具有相同本质色的物体在不同的环境下可以呈现出完全不同的颜色,因此就需要对颜色空间进行一定的转化。
室外环境的导航涉及障碍物躲避、地标检测、位置估计等,由于很难预知先验知识,所以系统无法建立一幅卓为环境的完整地图,只能实时处理出现在视野中的对象,这对于导航算法的实时性要求很高。
室外环境的自主机器人导航又可分为机构化环境中的导航和非结构化环境中的导航。
国内外研究现状与发展趋势研究现状由于受室内环境尤其是家庭环境的限制,很多导航方法在室内移动机器人上很难或根本无法应用,比如电磁导航、GPS导航等等;另外,一些导航方法由于成本或精度等原因,亦很难应用在商业化的室内移动机器人中,比如激光定位导航系统需要相当高的成本,而基于RFID的导航系统精度低是有待解决的问题。
从传感器的角度来看,室内移动机器人导航比较常用的方法主要有视觉导航、红外线导航以及多传感器融合导航等"视觉导航又可分为基于单目视觉的导航,基于立体视觉的导航以及基于全景摄像机导航等"由于全景相机具有较宽的视场,比较容易实现基于多路标三角或三边导航系统,因而应用比较广泛;基于单目视觉的导航系统相对比较简单且易于实现,在实际的系统中取得广泛应用[l6,17];立体视觉一般用于基于自然路标的导航系统中,文献=181中采用SIFT特征点作为自然路标来实现机器人自定位"此外,基于多传感器融合的机器人导航系统也是当前研究的热点,例如导航系统中融合声纳传感器以及视觉传感器实现室内机动机器人的导航。
目前,根据已知地图的移动机器人导航研究己有许多成功实例,然而,在大多数情况下,机器人所处的环境是未知的和动态变化的,因而移动机器人在未知环境下的同步定位和地图构建(SimultaneouslocallzationandmaPping,SLAM)则成为机器人自定位领域的热点"常用的SLAM 技术主要有基于激光传感器的SLAM和基于视觉传感去的SLAM(简称VSLAM)"由于视觉传感器的优点,VSLAM具有更广泛的应用前景"vSLAM技术一般基于自然路标实现,在国内外受到广泛的理论研究[z0,2.l,但要想成功应用与实际系统中,还有很多问题有待解决。
发展趋势整体来说,随着机器人视觉系统硬件性能的提升和处理方法的不断丰富,基于视觉的导航技术将日益成熟与完善。
结合室内移动机器人视觉导航技术的研究现状,其发展方向出要存在如下三种趋势:(1)实时、精确以及稳定的视觉导航方法当前的视觉导航技术往往在对视觉数据进行简单处理后就用于导航任务,因而只能从图像中提取有限的信息,很容易导致导航任务的失败"因此在改善硬件设备的同时,可以考虑将并行处理技术!各种智能算法应用于具体导航任务。
(2)多传感器融合以及多种导航技术的综合使用多传感器融合[23]可以结合多种导航传感器的优点,取长补短,使导航系统的鲁棒性更强并且具有更高的精度。
另外,当前机器人导航大多采用单一的导航技术,而一种导航方法往往存在其固有的局限性"路标地图描述比较粗略,几何地图使用起来一般计算复杂度高;卡尔曼定位局限于系统及测量噪声为高斯白噪声,粒子滤波方法也存在计算量较大等问题"因此在完善单一自定位方法的同时,应该将各种技术的特点系统性地综合起来加以应用,取长补短。
(4)基于VSLAM技术的导航方法目前,VSLAM技术在理论上还不成熟,在实际应用中也才存在很大困难,但为了使移动机器人具有更高的自主导航能力以及环境适应能力,解决VSLAM技术存在的疑难问题并使其成功地应用于机器人导航系统,这必然是未来机器人自定位的主流趋势之一。
备注：上面这篇文章来自《移动机器人视觉导航算法的研究与设计》，作者姓名:孙志阳指导教师:吴成东教授王晓哲副教授上篇文章主要着眼点为室内机器人导航问题。
移动机器人视觉导航技术视觉导航技术是智能机器人领域的重要研究方向，也是智能移动机器人的一项关键技术。
运用视觉传感器，可进行与移动机器人大多数底层行为控制有关的环境感知，如测距、避障、目标物跟踪、轨迹跟踪、局部定位、路标识别。
1、基于环境理解的全局定位一般的定位方法是：地理特征或人工标志在世界坐标系中的位置是预先已知。
当从捕获的景物图像中提取出路标的图像坐标后，再通过路标在图像中的位置和他们在世界坐标系中的几何位置关系计算出传感器系统在世界坐标系中的绝对位置。
根据一般采用的数学模型，位置计算要求感知至少3 个以上的路标才能完成，所以一般希望传感器系统在任意工作空间位置上尽可能观察到足够多的路标[8][9]。
视觉导航具有信息量大，适用范围广的优点，因而越来越受到关注。
2、路径识别和跟踪包括对自然环境中道路的理解和可行通路方向的判别。
在基于视觉导航的地面自主机器人中, 机器视觉与路径规划是核心模块. 目前国内外许多学者在这方面作了大量的研究工作, 到目前为止还没有找到一套适用于各种道路环境的算法。
为了简化视觉信息处理, 降低开发难度, 通常把移动机器人的工作环境分为结构化道路环境和非结构化道路环境. 结构化道路的检测相对来说较易实现, 其检测技术一般都以边缘检测为基础, 辅以 Hough 变换、模式匹配等, 并利用最小二乘法处理对应于道路边界的线条, 得出道路的几何描述。
由于非结构化道路的环境复杂、特征描述困难, 使得非结构化道路的检测及信息处理复杂化。
目前对非结构化道路的检测主要采用三种方法: 边缘抽取法、阈值法和分类法。
3、目标识别和障碍物检测障碍物检测原理与道路检测原理差不多, 但其重点是对障碍物位置和大小的描述。
立体视觉可以完成三维重建，获得障碍物位置和大小的信息。
对于单目，不能完成三维重建，无法获得障碍物的三维信息，因此多采用与超声波等其他传感器的融合，共同实现障碍物的识别工作。
以上内容来自《自主移动机器人导航研究》作者：连秀林北京交通大学。