移动机器人视觉导航系统研究
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。
基于机器视觉的移动机器人导航与控制系统设计
基于机器视觉的移动机器人导航与控制系统设计导语：移动机器人作为一种重要的机器人形态，广泛应用于Warehouse，医院，工业等领域。
为了使移动机器人能够自主导航并安全运行，基于机器视觉的导航与控制系统设计显得尤为重要。
本文将基于机器视觉的导航与控制系统设计进行详细讨论，包括系统架构、关键技术和实现方法。
一、系统架构基于机器视觉的移动机器人导航与控制系统可以分为四个主要组成部分：感知模块、定位与建图模块、导航规划模块和控制执行模块。
1. 感知模块感知模块是导航与控制系统的基础，用于实时获取环境信息。
主要包括相机传感器、激光雷达、深度相机等传感器技术。
通过感知模块，机器人能够获取到场景中的物体位置、障碍物信息等重要数据，为后续的导航决策提供依据。
2. 定位与建图模块定位与建图模块利用感知模块获取到的传感器数据进行地图建立和机器人定位。
常用的定位与建图算法包括概率定位、滤波算法、SLAM技术等。
通过该模块，机器人能够实时更新自身位置和建立环境地图，为导航规划提供准确的位置信息。
3. 导航规划模块导航规划模块根据定位与建图模块提供的环境地图和机器人位置信息，确定机器人的路径规划。
常用的导航规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、模糊逻辑等。
通过该模块，机器人能够快速且安全地规划出到达目标位置的最优路径。
4. 控制执行模块控制执行模块将导航规划模块输出的路径转化为机器人的控制指令，控制机器人执行相应的动作。
常用的控制执行技术包括PID控制、路径跟踪算法、动态阻抗控制等。
通过该模块，机器人能够实现精准的位置控制和运动控制。
二、关键技术基于机器视觉的移动机器人导航与控制系统设计涉及到多个关键技术，以下是其中几个重要技术的介绍：1. 视觉目标识别与跟踪视觉目标识别与跟踪是感知模块的核心。
通过使用深度学习算法，将机器人所需感知的目标进行分类和定位。
常用的目标识别算法包括卷积神经网络（CNN）、特征匹配等。
通过目标跟踪算法，机器人能够实时追踪目标的位置信息，为导航规划提供准确的参考数据。
机器人视觉导航与运动控制系统设计与优化
机器人视觉导航与运动控制系统设计与优化摘要：机器人的视觉导航和运动控制系统是现代机器人技术中的重要组成部分。
本文将介绍机器人视觉导航和运动控制系统的设计原理与方法，并探讨如何优化这些系统的性能。
一、引言随着机器人技术的不断发展，机器人视觉导航和运动控制系统逐渐成为了研究的热点。
机器人视觉导航系统能够通过感知环境中的信息来规划机器人的路径，实现自主导航；而运动控制系统则能够控制机器人的运动，使其能够准确地完成各种任务。
在实际应用中，设计一个高效可靠的机器人视觉导航和运动控制系统对于提高机器人的工作效率和安全性非常重要。
二、机器人视觉导航系统的设计与优化机器人视觉导航系统的核心是环境感知和路径规划。
首先，机器人需要通过传感器获取环境的信息，如摄像头、激光雷达等。
然后，通过图像处理和目标识别算法对环境中的物体进行识别和定位。
最后，利用路径规划算法根据所获取的环境信息确定机器人的导航路径。
为了提高机器人视觉导航系统的性能，可以采用以下优化方法：1. 传感器选择与布置：选取合适的传感器，如高分辨率摄像头和精确测距激光雷达等，以获取准确的环境信息。
此外，合理而有效地布置传感器也能够提高环境感知的效果。
2. 图像处理算法优化：使用高效且准确的图像处理算法，如物体识别与跟踪、目标检测与定位等，以提高环境中物体的识别和定位精度。
3. 路径规划算法优化：选择合适的路径规划算法，如A*算法、D*算法等，使机器人能够找到最优的导航路径。
此外，考虑机器人的动力学特性和环境的动态变化，进行实时路径规划，进一步提高导航的效率与安全性。
三、机器人运动控制系统的设计与优化机器人运动控制系统的目标是精确控制机器人的运动，使其能够按照预定的路径和速度进行运动。
传统的控制方法主要包括PID控制和模型预测控制等。
近年来，基于深度学习的控制方法也取得了一定的研究成果。
为了提高机器人运动控制系统的性能，可以采用以下优化方法：1. 控制算法优化：选择合适的控制算法，如PID控制、模型预测控制等，使机器人能够实时控制运动，保持稳定和准确。
机器人视觉导航的原理与自主定位技术
机器人视觉导航的原理与自主定位技术机器人的视觉导航是指通过视觉传感器获取周围环境信息，利用这些信息来确定机器人的位置和方向，并以此为基础进行导航和移动。
视觉导航是机器人在没有人为干预的情况下，自主感知环境并做出相应决策的重要能力。
一、机器人视觉导航的原理机器人视觉导航的原理主要包括图像获取、图像处理和地图构建三个关键步骤。
1. 图像获取图像获取是机器人视觉导航的第一步。
机器人通常配备了各种类型的相机或传感器，如全景相机、深度相机等。
这些相机和传感器可以从不同的角度和距离获取周围环境的图像信息。
2. 图像处理图像处理是机器人视觉导航的核心步骤。
机器人通过对获取到的图像进行处理，提取出关键的特征信息，如边缘、角点等。
同时，还可以利用计算机视觉算法，如目标检测、目标跟踪等，对图像进行进一步分析和识别，以实现环境感知和目标定位。
3. 地图构建地图构建是机器人视觉导航的最终目标。
通过对获取到的图像和环境信息进行处理和分析，机器人可以构建出一个精确的地图模型。
这个地图模型包含了环境的特征和结构信息，为机器人的导航和定位提供参考依据。
二、机器人自主定位技术机器人自主定位技术是机器人视觉导航的关键环节。
它通过视觉传感器获取到的环境信息，以及机器人自身的运动状态，来确定机器人在环境中的位置和姿态。
1. 视觉标记技术视觉标记技术是机器人自主定位的一种常用技术。
它通过在环境中设立一些特殊的标记，如二维码、条码等，机器人可以通过识别这些标记，进而确定自己的位置。
这种技术具有定位准确性高、实时性强等优点，但需要预先安装标记，对环境要求较高。
2. 视觉里程计技术视觉里程计技术是机器人自主定位的另一种常用技术。
它通过计算机视觉算法，分析相邻图像之间的位移和旋转，推导出机器人的运动轨迹。
通过累积这些位移和旋转信息，可以实现机器人的自主定位。
这种技术不依赖于特殊标记，适用于各种环境，但精度会随着时间的推移而逐渐累积误差。
3. 深度学习技术深度学习技术在机器人视觉导航中得到了广泛应用。
机器人视觉导航系统的设计与仿真
机器人视觉导航系统的设计与仿真随着人工智能技术的不断发展，机器人在日常生活和工业领域中扮演着越来越重要的角色。
机器人的视觉导航系统是其中一个关键的组成部分，它使机器人能够感知周围环境并准确地导航到目标地点。
本文将探讨机器人视觉导航系统的设计原理，并利用仿真工具对其进行验证。
机器人视觉导航系统通常由三个主要模块组成：感知、路径规划和执行。
首先，机器人必须通过视觉传感器感知周围环境。
常用的视觉传感器包括相机、激光雷达和红外传感器。
这些传感器收集到的数据可以用于构建环境地图，并帮助机器人避开障碍物。
其次，路径规划模块使用环境地图和机器人当前位置作为输入，计算出导航到目标地点的最佳路径。
常用的路径规划算法包括最短路径算法和A*算法。
最短路径算法通过计算每个可能路径的代价，选择最低代价的路径作为导航路径。
A*算法则结合了最短路径算法和启发式函数，可以更快地找到最佳路径。
最后，执行模块将导航路径转化为机器人的运动指令，控制机器人按照路径导航到目标地点。
这可以通过机器人的驱动系统来实现，例如轮式机器人可以通过控制轮子的旋转速度来实现移动。
为了验证机器人视觉导航系统的性能，我们可以利用仿真工具进行仿真实验。
有许多开源的机器人仿真器可供选择，例如ROS（Robot Operating System）和Gazebo。
这些仿真器提供了真实的机器人模型和环境模拟，可以帮助我们评估导航系统在不同场景下的性能。
在进行仿真实验时，我们可以设计不同的场景和任务来测试机器人的视觉导航能力。
例如，我们可以构建一个室内环境，有多个房间和走廊，并设置障碍物和目标地点。
然后，我们可以利用机器人视觉导航系统进行路径规划，并观察机器人是否能够准确地导航到目标地点，并避开障碍物。
在仿真实验中，我们还可以对机器人视觉导航系统的几个关键参数进行优化和评估。
例如，我们可以调整传感器的分辨率和感知范围，以找到最佳的性能和资源平衡。
我们还可以评估不同的路径规划算法在不同场景下的导航效果，并选择最适合的算法。
《基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制研究》
《基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制研究》篇一一、引言随着人工智能和机器人技术的快速发展，移动机械臂在工业、医疗、军事、服务等领域的应用越来越广泛。
为了实现移动机械臂的高效、精准和自主操作，自主导航和抓取控制技术成为了研究热点。
其中，基于视觉的导航和抓取控制技术，由于具有高精度、高效率和良好的适应性，备受关注。
本文将就基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制进行研究。
二、视觉导航技术研究2.1 视觉导航系统概述视觉导航系统利用摄像头等视觉传感器获取环境信息，通过图像处理和计算机视觉技术实现机械臂的自主导航。
该系统主要包括摄像头、图像处理单元和控制系统等部分。
2.2 图像处理技术图像处理技术是视觉导航系统的核心，主要包括图像预处理、特征提取、目标识别和路径规划等步骤。
其中，图像预处理包括去噪、增强和二值化等操作，以改善图像质量；特征提取和目标识别则通过计算机视觉算法实现；路径规划则根据目标和环境信息，规划出最优的机械臂运动轨迹。
2.3 视觉导航算法视觉导航算法主要包括基于特征匹配的导航算法和基于深度学习的导航算法。
前者通过提取环境中的特征点或特征线等特征信息进行匹配，实现机械臂的导航；后者则利用深度学习技术对图像进行语义分割和目标检测，实现更高级别的自主导航。
三、抓取控制技术研究3.1 抓取控制概述抓取控制技术是实现机械臂精准抓取的关键技术。
该技术主要通过控制机械臂的末端执行器，实现对目标物体的精准抓取和放置。
3.2 抓取规划算法抓取规划算法是抓取控制技术的核心，主要包括预抓取规划和实时抓取规划。
预抓取规划根据目标物体的形状、大小和位置等信息，规划出最优的抓取姿势和位置；实时抓取规划则根据实际情况，对抓取过程进行实时调整和优化。
3.3 抓取控制策略抓取控制策略主要包括基于力控制的策略和基于视觉控制的策略。
前者通过控制机械臂末端执行器的力和力矩，实现对目标物体的精准抓取；后者则通过视觉传感器获取目标物体的位置和姿态信息，实现对抓取过程的实时监控和控制。
移动机器人导航和SLAM系统研究
移动机器人导航和SLAM系统研究移动机器人导航和SLAM系统研究移动机器人导航和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）系统是机器人技术领域中的重要研究方向。
随着科学技术的飞速发展，移动机器人的应用越来越广泛，如自动导航、环境勘测、搜救等。
而导航和SLAM技术作为移动机器人的核心能力，提供了机器人实现自主感知和智能决策的基础。
在移动机器人中，导航是指机器人根据环境信息规划并实现路径的选择和控制。
导航技术主要包括定位和路径规划两个方面。
定位是指机器人确定自身在某个参考坐标系下的位置和姿态信息。
常用的定位方法有惯性导航、视觉定位、激光测距等。
路径规划则是在已知环境地图和机器人当前位置的情况下，确定机器人从起点到终点的最优路径。
经典的路径规划算法包括Dijkstra算法、A*算法、RRT等。
好的导航系统需要准确的定位和高效的路径规划能力，以实现安全、快速、智能的移动。
而SLAM系统则是指机器人在未知环境中实时地自主构建地图，并同时定位自身的过程。
SLAM技术是移动机器人实现自主感知和智能决策的重要手段。
在SLAM系统中，机器人需要通过传感器获取环境的信息，并准确地估计自身的位置和构建地图。
常用的SLAM方法包括基于激光雷达的激光SLAM、视觉SLAM、RGB-D SLAM等。
机器人在运动中通过不断采集传感器数据，经过数据融合和优化算法，实现对环境的建模和自身的定位。
SLAM系统对机器人的控制和决策提供了重要的依据，被广泛应用于无人驾驶、智能巡检、室内导航等领域。
移动机器人导航和SLAM系统的研究面临多个挑战。
首先，环境不确定性是导航和SLAM的主要问题之一。
移动机器人所处的环境往往是未知的、复杂的、动态的，如何在不同的环境中实现可靠的导航和地图构建是一个需要解决的难题。
其次，机器人定位的精确性和实时性对导航和SLAM系统的性能有重要影响。
机器人视觉导航系统的设计与实现
机器人视觉导航系统的设计与实现随着科技的飞速发展，机器人已经开始走进人们的生活中。
机器人不仅可以为人类提供许多便利，而且还可以成为一种学习和探索的工具。
每个机器人都需要一个导航系统，否则它就无法在复杂的环境中进行任务。
本文将介绍机器人视觉导航系统的设计与实现。
一、系统概述机器人视觉导航系统是一种以视觉为基础的定位和导航系统，它利用机器视觉技术来获取周围环境的信息，从而实现机器人的自主导航。
该系统主要包括机器人主控制器、摄像头、图像处理单元、传感器以及导航算法等部分。
二、摄像头的选择和配置进行机器人视觉导航系统设计的第一步是选择和配置适合的摄像头。
为了实现更高质量的图像捕获和更快的图像处理速度，应该优先考虑高分辨率CMOS或CCD传感器的摄像头。
同时，还应该选择适合的视角和焦距，以满足机器人导航任务的具体要求。
在配置摄像头时，需要考虑到光照条件和环境因素。
在光照不足的情况下，应该使用照明设备来辅助摄像头。
此外，应该选择适合机器人使用的紧凑型和耐用的摄像头，以适应复杂和危险的环境。
三、图像处理单元的设计机器人视觉导航系统中的图像处理单元主要包括图像采集、传输、处理和分析等功能。
基于高性能的处理器和硬件加速器，这个单元可以高效地进行图像传输、降噪、图像识别和路径规划等任务。
在图像处理算法上，可以采用传统的计算机视觉算法或深度学习算法来实现物体识别、边缘检测和轮廓提取等功能。
四、其他传感器的集成机器人视觉导航系统还需要集成其他传感器，例如激光雷达、超声波传感器、惯性测量单元等，以提供更加全面的环境信息。
融合多源数据可以提高导航的准确性和可靠性，同时还可以进行环境探测和障碍物避免等任务。
五、导航算法的设计最后，机器人视觉导航系统还需要一个高效的导航算法，以实现智能化的路径规划和运动控制。
现在流行的导航算法可以大致分为两类：基于规则和基于学习。
基于规则的算法通过预先定义规则来制定导航策略，而基于学习的算法则通过机器学习技术来不断调整导航策略。
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北京交通大学硕士学位论文移动机器人视觉导航系统研究姓名:王红波申请学位级别:硕士专业:信号与信息处理指导教师:阮秋琦 20080601中文摘要中文摘要摘要:基于视觉的移动机器人导航是近年发展起来的一种先进导航技术。
与其它的非视觉传感器导航相比,它具有信息丰富、探测范围宽、目标信息完整等优点。
本文结合实际应用,提出了一个完整的移动机器人视觉导航系统解决方案。
研究内容主要包括四个部分:摄像机标定、目标识别、单目测距和运动控制。
分别阐述如下:第一,摄像机标定,基于张正友的平面标定算法对摄像头进行精确标定,针对摄像头的自动变焦特性,提出了一个新的离线离散标定策略,并获得多个状态下的摄像头内外参数。
第二,目标识别,传统分割方法存在多分割问题,影响到目标物提取的精度, 这罩提出一个改进了的基于HSI模型的彩色图像分割算法,在多通道阈值分割的基础上,融入了连通区域标记和形念学开闭运算。
第三,单目测距,基于摄影测量学和立体几何理论,建立了单目视觉测距模型,并推导了基于地平面约束的单目测距算法。
针对多种误差因素,在测距算法中加入了误差校币,使移动机器人能够更加准确地定位目标物体。
第四,运动控制,控制摄像机云台实现日标物搜索,调整移动机器人位姿和对夹持器的动作控制。
实验结果表明:即使在恶劣光照条件下,提出的Hs工分割算法能够对向光、背光、近处、远处物体实现快速有效提取;提出的单目测距模型和算法能够对目标物体进行精确的测距;当把这些算法集成到实验平台上时,能够快速实现移动机器人的导航控制,并成功完成物体抓取操作。
关键词:摄像机标定、彩色目标识别、单目视觉测距、移动机器人分类号:TP 391.41ABSTRACI'ABSTRACTABS。
I’RAC’1..In recent years,vision attracts a lot of attention for navigating a mobile robot indynamic pared with other sensing systems,visual navigation is excellent and effective.With a visual sensing system,wider view of field,rich andintensive data Can be obtained for a mobile robot moving in a changing environment.In this study,a visual navigation scheme is proposed for a mobile robot to realize object collection,and it comprises of camera calibration,objectrecognition,monocular measurement and motion control,as stated in the following.Firstly,the technique of camera calibration is presented on the basis of Zhang’S algorithm.Since a PTZ calTlera is used here,it is controlled to move upand down,from left to right,to extend the view of field.Therefore,calibration in different positions is needed,and a new discrete method is proposed here.Secondly,amodified image segmentation method is used here based on HS[ algorithm,with the morphological filteringand multi—channel segmentation techniques・ It improves the accuracy of the conventional segmentation methods.Thirdly,a monocular technique is proposed here to measurean object position in 3D space.Visual models are established based on the principle of imaging and spatial geometry constrains.Toreduce the measuring errors,a compensating term is added into the method.Finally,these techniquesare integrated into a mobile robot platform to implement collection of specified objects.To find an object of long distance,the camera is tilted and panned,the location information is computed from the feedback of wheel motions, and the gripper is control to grasp the specified object.Numerous experiments show that the calibration of camera is precise,and the image segmentation algorithm is effective even under very bad illumination conditions, and the visual navigation scheme works very well for the mobile robot to collect a specified object.KEYWORDS:Objeet Recognition,Monocular Measurement,Mobile Robots, Visual NavigationCI.ASSNo:TP 391.41VIl学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。
特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索, 并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。
同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。
(保密的学位论文在解密后适用本授权说明学位论文作者签名:丕彩2教导师签名:签字日期:细8年名月10日陆鸯签字日期:-彦毒6月7同北京交通大学硕士学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京交通大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
学位论文作者签名:王勿缎签字日期:伽8年‘月1o日致谢本论文的工作是在我的导师阮秋琦教授的悉心指导下完成的,阮秋琦教授严谨的治学态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响。
阮秋琦教授悉心指导我们完成了实验室的科研工作,在学习上和生活上都给予了我很大的关心和帮助, 在此向阮老师表示衷心的谢意!另外信息所的杨唐文老师、倪蓉蓉老师、朱振峰老师、刘渭滨老师、肖扬老师、梁满贵老师等对于我的科研工作和论文都提出了许多的宝贵意见,在此向几位受入尊敬的老师表示衷心的感谢!在实验室工作及撰写论文期间,祝琨、邢文浩、阮宇慧、鲍征、李杰、王杨、郭晶晶、彭大静、邸锦、赵燕燕、侯妍颖、王晶、杨萍萍等同学对我论文中的许多研究工作给予了热情帮助,在此向他们表达我的由衷的感激之情!另外也感谢我的爸爸妈妈,他们的理解和支持使我能够在学校专心完成我的学业!最后,向在这两年以来所有关心过我帮助过我的人表示感谢!序序本课题是计算机视觉与机器人学的结合,自2007年4月开始投入研究,2008年4月结束工作,历时一年。
本题开发了一个完整的移动机器人视觉导航系统。
本课题的研究成果可以应用到工业自动化,车辆自动导航等各个领域。
目前广泛使用的视觉导航技术一般为视觉与多传感器融合,设备价格极高。
本文纯粹使用单个摄像头,不但节省了成本,而且提高了实时性。
本课题是国家自然科学基金(No.60472033、国家973项目 (No.2004CB318005以及教育部博士点基余资助项目(No.20030004023、同时得到北京交通大学科技基金(2007XM007支持。
综述1综述1.1研究背景及意义工业生产的迅速发展,推动着科学技术的突飞猛进。
但在不少工业生产和科研领域中,存在着长时问高温、有气味、有危险以及要求重复性的强体力消耗的工作环境,这就给科学工作者提出了研制替代人的“机器人”课题。
自从20世纪50年代术,第一台工业机器人发明以来,机器人的发展已有半个多世纪,机器人的应用越来越广泛,几乎渗透到所有领域。
工业机器人在经历了诞生——成长——成熟期后,己成为制造业中不可少的核心装备,世界上有约 75万台工业机器人讵与人类并肩战斗在各条战线上。
特种机器人作为机器人家族的后起之秀,由于其用途广泛而大有后来居上之势,仿人形机器人、农业机器人、服务机器人、水下机器人、医疗机器人、军用机器人、娱乐机器人等各种用途的特种机器人纷纷面世,而且正以飞快的速度向实用化迈进。
中国工程院前院长宋健指出:“机器人学的进步和应用是20世纪自动控制最有说服力的成就,是当代最高意义上的自动化"。
机器人技术综合了多学科的发展成果,代表了高技术的发展前沿,它在人类生活中的应用领域的不断扩大正引起国际上重新认识机器人技术的作用和影响。
从某种意义上讲,一个国家机器人技术水平的高低反映了这个国家综合技术实力的高低。
随着机器人应用领域的不断拓展,人们对机器人的作业要求也逐渐向大范围、高难度的方向发展。
这就要求机器人具有更大的活动空间和更强的适应能力。
作为传感器、执行器、运动规划密切结合的活动载体,移动机器人具有广阔的应用前景和商业价值,其研究也越来越受到人们的重视。