移动机器人的定位PPT课件
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移动机器人路径规划(共19张PPT)
第四页，共19页。
路径(lùj或由直线段
序列组成 • 路径平滑：依据机器人运动学或动力学约
束形成机器人可跟踪执行的运动轨迹 • 如果(rúguǒ)考虑机器人运动学约束，则路
径轨迹的一阶导数应连续 • 如果(rúguǒ)考虑动力学约束，则路径轨迹
的二阶导数应连续
第五页，共19页。
路径(lùjìng)规划
• 基于地图(dìtú)的全局路径规划 • 环境已知的离线全局路径规划 • 环境未知的在线规划 • 基于进化算法 • 基于广义预测控制 • 基于传感器的局部路径规划 • 增量式构造当前可视区域路径图的规划方
法 • 基于近似单元分解的局部路径规划方法 • 基于微分平坦系统理论的运动规划方法
Brooks R, Robis A. Layered Control System for a Mobile Robot. IEEE Trans on Robotics & Automation. 1986, 2(1):14-23
第二页，共19页。
路径(lùjìng)规划
• 以C表示机器人的位形空间，以F表示无碰 撞的自由位形空间。给定机器人初始位形 qinit和目标位形qgoal，在F中寻找一条连接 这两点的连续曲线，满足某些性能指标， 如路径最短、行走时间最短、工作 (gōngzuò)代价最小等。
• Dijkstra算法：通过枚举求解两点间距离最 短
• A*算法：通过代价评估加快搜索(sōu suǒ)
• 梯度法：由起点到目标点距离下降最大梯 度方向搜索(sōu suǒ)，不能保证全局最短， 可能陷入局部最小点
• 距离变换法：逆向的梯度法，保证全局最 短，但搜索(sōu suǒ)效率随栅格和障碍物
• 衍生算法：退火遗传算法、改进遗传算子等
路径(lùj或由直线段
序列组成 • 路径平滑：依据机器人运动学或动力学约
束形成机器人可跟踪执行的运动轨迹 • 如果(rúguǒ)考虑机器人运动学约束，则路
径轨迹的一阶导数应连续 • 如果(rúguǒ)考虑动力学约束，则路径轨迹
的二阶导数应连续
第五页，共19页。
路径(lùjìng)规划
• 基于地图(dìtú)的全局路径规划 • 环境已知的离线全局路径规划 • 环境未知的在线规划 • 基于进化算法 • 基于广义预测控制 • 基于传感器的局部路径规划 • 增量式构造当前可视区域路径图的规划方
法 • 基于近似单元分解的局部路径规划方法 • 基于微分平坦系统理论的运动规划方法
Brooks R, Robis A. Layered Control System for a Mobile Robot. IEEE Trans on Robotics & Automation. 1986, 2(1):14-23
第二页，共19页。
路径(lùjìng)规划
• 以C表示机器人的位形空间，以F表示无碰 撞的自由位形空间。给定机器人初始位形 qinit和目标位形qgoal，在F中寻找一条连接 这两点的连续曲线，满足某些性能指标， 如路径最短、行走时间最短、工作 (gōngzuò)代价最小等。
• Dijkstra算法：通过枚举求解两点间距离最 短
• A*算法：通过代价评估加快搜索(sōu suǒ)
• 梯度法：由起点到目标点距离下降最大梯 度方向搜索(sōu suǒ)，不能保证全局最短， 可能陷入局部最小点
• 距离变换法：逆向的梯度法，保证全局最 短，但搜索(sōu suǒ)效率随栅格和障碍物
• 衍生算法：退火遗传算法、改进遗传算子等
第七章 智能机器人自主导航与路径规划ppt课件
（3）无地图的导航：是在环境信息完全未知的情况下，可 通过摄像机或其他传感器对周围环境进行探测，利用对探测
的物体进行识别或跟踪来实现导航。
4．卫星导航
移动机器人通过安装卫星信号接收装置，可以实现自身定
位，无论其在室内还是室外。
精选
5
7.1.2 导航系统体系结构
智能机器人的导航系统是一个自主式智能系统，其主要任 务是如何把感知、规划、决策和行动等模块有机地结合起来。 下图给出了一种智能机器人自主导航系统的控制结构。
对于不同的室内与室外环境、结构化与非结构化环境，机 器人完成准确的自身定位后，常用的导航方式主要有磁导航、 惯性导航、视觉导航、卫星导航等。
1. 磁导航 磁导航是在路径上连续埋设多条引导电缆，分别流过不同 频率的电流，通过感应线圈对电流的检测来感知路径信息。
2. 惯性导航 惯性导航是利用陀螺仪和加速度计等惯性传感器测量移动 机器人的方位角和加速率，从而推知机 going？”—— 目标识别；
（3）“How do I get there？”——路径规划。
为完成导航，机器人需要依靠自身传感系统对内部姿态和
外部环境信息进行感知，通过对环境空间信息的存储、识别、
搜索等操作寻找最优或近似最优的无碰撞路径并实现安全运
动。
精选
3
7.1.1 导航系统分类
相对定位只适于短时短距离运动的位姿估计，长时间运动 时必须应用其它的传感器配合相关的定位算法进行校正。
精选
15
1. 里程计法
里程计法是移动机器人定位技术中广泛采用的方法之一。 在移动机器人的车轮上安装光电编码器，通过编码器记录的 车轮转动圈数来计算机器人的位移和偏转角度。
里程计法定位过程中会产生两种误差。
SLAM介绍以及浅析ppt课件
(3) 数据的关联； (为了获得全局的环境地图和实现定位，还需要将不同时间、不同地 点的
感知信息进行匹配和联合，存在局部数据之间的关联问题，也存在局部数据 与全局数据的关联与匹配问题) (4) 自定位；
(移动机器人的定位按照有无环境地图可以分为基于地图的定位和无地图的 定位)
(5) 探索规划 (主要目的是提高地图创建的效率，使机器人在较短的时间内感知范围覆
·环境特征不够明显时； ·传感器信息比较少，难以从一次感知信息中获得环境特征。
不确定信息的描述和处理方法
在未知环境中，环境信息的不确定性尤为明显。研究人员已经提出了 多种用来处理不确定性的度量方法，如模糊度量、概率度量、信任度量、 可能性度量、证据理论度量等等。目前在SLAM中使用较多的主要是模糊 度量和概率度量的方法。
图3：路标C被观测到 （在新的位置，路标C被观测到，路标C的相对于A的位置也是一个估计值（更大的圈）
图4：路标B被观测到
图5：机器人返回到初始位置 （此时机器人的位置相对于没有移动前更加不确定，一个超大的椭圆表示了其可能的真实位置值范围）
图6：对A点的重新测量 （通过对A的重新测量，图4中的超大椭圆值被大大的缩小了，其位置真值落入了一个比较小的范围内）
说明：机器人在定位误差随着机器人的移动而增加。 说明：机器人在定位误差随着机器人的移动而增加，但是由于有了路标的纠正，其误差相对就小了很多。
说明：通过2次对路标的测定，其定位误差已经大大减少 说明：经过3次误差校正，其定位精度已经很好了，但是随着路标位置的丢失，其定位误差又一次的扩大了。
基于霍夫曼方法的SLAM的基本过程为：
①在一个未知的室内结构化环境中提出了基于栅格表示的局部模型与基于几何信息表
示的全局模型相结合的环境建模方式。环境特征的提取采用了Hough transform与Clustering 相结合的方法。感知数据的融合采用了扩展卡尔曼滤波方式。
感知信息进行匹配和联合，存在局部数据之间的关联问题，也存在局部数据 与全局数据的关联与匹配问题) (4) 自定位；
(移动机器人的定位按照有无环境地图可以分为基于地图的定位和无地图的 定位)
(5) 探索规划 (主要目的是提高地图创建的效率，使机器人在较短的时间内感知范围覆
·环境特征不够明显时； ·传感器信息比较少，难以从一次感知信息中获得环境特征。
不确定信息的描述和处理方法
在未知环境中，环境信息的不确定性尤为明显。研究人员已经提出了 多种用来处理不确定性的度量方法，如模糊度量、概率度量、信任度量、 可能性度量、证据理论度量等等。目前在SLAM中使用较多的主要是模糊 度量和概率度量的方法。
图3：路标C被观测到 （在新的位置，路标C被观测到，路标C的相对于A的位置也是一个估计值（更大的圈）
图4：路标B被观测到
图5：机器人返回到初始位置 （此时机器人的位置相对于没有移动前更加不确定，一个超大的椭圆表示了其可能的真实位置值范围）
图6：对A点的重新测量 （通过对A的重新测量，图4中的超大椭圆值被大大的缩小了，其位置真值落入了一个比较小的范围内）
说明：机器人在定位误差随着机器人的移动而增加。 说明：机器人在定位误差随着机器人的移动而增加，但是由于有了路标的纠正，其误差相对就小了很多。
说明：通过2次对路标的测定，其定位误差已经大大减少 说明：经过3次误差校正，其定位精度已经很好了，但是随着路标位置的丢失，其定位误差又一次的扩大了。
基于霍夫曼方法的SLAM的基本过程为：
①在一个未知的室内结构化环境中提出了基于栅格表示的局部模型与基于几何信息表
示的全局模型相结合的环境建模方式。环境特征的提取采用了Hough transform与Clustering 相结合的方法。感知数据的融合采用了扩展卡尔曼滤波方式。
移动机器人原理与设计第一章机器人概述ppt课件
▪ 3）具有不同程度的智能性，如记忆、感知、推理、 决策、学习。
5
眼睛是心灵的窗户，是人体中最宝贵 的感觉 器官， 可很多 孩子对 眼睛的 重要性 不重视 。在每 学期的 视力测 查中情 况都不 容乐观
1.2.2 机器人的发展历史
1920年，捷克剧作家卡雷尔·卡佩克在《罗萨姆的万能机 器人》中把捷克语“Robota”写成了“Robot”，引起了大家 的广泛关注，被当成了机器人一词的起源。
1.4 移动式机器人
19
眼睛是心灵的窗户，是人体中最宝贵 的感觉 器官， 可很多 孩子对 眼睛的 重要性 不重视 。在每 学期的 视力测 查中情 况都不 容乐观
1.5 机器人竞赛
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眼睛是心灵的窗户，是人体中最宝贵 的感觉 器官， 可很多 孩子对 眼睛的 重要性 不重视 。在每 学期的 视力测 查中情 况都不 容乐观
机器人的组成
机器人是一个机电一体化的设备。从控制观点来看，机器 人系统可以分成四大部分：机器人执行机构、驱动装置、 控制系统、感知反馈系统。
机器人
执行机构 手腕臂腰 部部部部
（ 固基 定 或 移座 动 ）
驱动装置
电 驱 动 装 置
液 压 驱 动 装 置
气 压 驱 动 装 置
控制系统
关
节
处伺
理 器
服 控 制
可穿戴机器人
14
眼睛是心灵的窗户，是人体中最宝贵 的感觉 器官， 可很多 孩子对 眼睛的 重要性 不重视 。在每 学期的 视力测 查中情 况都不 容乐观
可重构机器人
15
眼睛是心灵的窗户，是人体中最宝贵 的感觉 器官， 可很多 孩子对 眼睛的 重要性 不重视 。在每 学期的 视力测 查中情 况都不 容乐观
5
眼睛是心灵的窗户，是人体中最宝贵 的感觉 器官， 可很多 孩子对 眼睛的 重要性 不重视 。在每 学期的 视力测 查中情 况都不 容乐观
1.2.2 机器人的发展历史
1920年，捷克剧作家卡雷尔·卡佩克在《罗萨姆的万能机 器人》中把捷克语“Robota”写成了“Robot”，引起了大家 的广泛关注，被当成了机器人一词的起源。
1.4 移动式机器人
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眼睛是心灵的窗户，是人体中最宝贵 的感觉 器官， 可很多 孩子对 眼睛的 重要性 不重视 。在每 学期的 视力测 查中情 况都不 容乐观
1.5 机器人竞赛
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眼睛是心灵的窗户，是人体中最宝贵 的感觉 器官， 可很多 孩子对 眼睛的 重要性 不重视 。在每 学期的 视力测 查中情 况都不 容乐观
机器人的组成
机器人是一个机电一体化的设备。从控制观点来看，机器 人系统可以分成四大部分：机器人执行机构、驱动装置、 控制系统、感知反馈系统。
机器人
执行机构 手腕臂腰 部部部部
（ 固基 定 或 移座 动 ）
驱动装置
电 驱 动 装 置
液 压 驱 动 装 置
气 压 驱 动 装 置
控制系统
关
节
处伺
理 器
服 控 制
可穿戴机器人
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眼睛是心灵的窗户，是人体中最宝贵 的感觉 器官， 可很多 孩子对 眼睛的 重要性 不重视 。在每 学期的 视力测 查中情 况都不 容乐观
可重构机器人
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眼睛是心灵的窗户，是人体中最宝贵 的感觉 器官， 可很多 孩子对 眼睛的 重要性 不重视 。在每 学期的 视力测 查中情 况都不 容乐观
第三章_移动机器人运动学
3.3.2可操纵度 s
对于可操纵的标准轮，通过改变操纵角，可 间接改变机器人的姿态。
• 3.3.2 活动性的程度
活动性表示机器人在环境中直接运动的能力。 限制活动性的基本约束就是加在轮子上的滑动约 束。 滑动约束如前所示为：
在数学上， C 1 ( s ) 的零空间是空间N，使得 对任何N中的向量n， C 1 ( s ) n 0 。为了满足约 束，运动向量 R ( ) I 必须属于投影矩阵 C 1 ( s ) 的零空间。若遵守运动学约束，则机器人的运 动必定总是在该空间N内。 在几何上，利用机 器人的瞬时转动中心，可以同时说明运动学的 约束。
小结：对于小脚轮、瑞典轮和球形轮，由于其内 部的自由度，并未对机器人的运动施加实质上的 约束，即机器人可在全局参考框架下自由运动。 也就是说，只有固定标准轮和可操纵标准轮会对 机器人的运动施加约束。
3.2.4 机器人运动学约束
给定一个具有M个轮子的机器人， 假定机器 人总共有N个标准轮，由Nf个固定标准轮和Ns个 可操纵标准轮组成。βs(t)表示可操纵标准轮的可 变操纵角。βf表示固定标准轮的方向。
将上式求逆，得到特定的差动驱动机器人的运动学方程：
1 0 l 1 0 l 0 1 0
1 J2 1 R ( ) 0
I R ( )
1
1 2 0 1 2l
1 2 0 1 2l
0 J 1 2 0 0
• 瞬时转动中心 ICR （instantaneous center of rotation）
在任何给定时刻，轮子必定沿着半径为R的 某个圆瞬时的运动，使得那个圆的中心处在零运 动直线上，该中心称为瞬时转动中心。它可以位 于沿零运动直线的任何地方。
《移动机器人》课件-第6章 移动机器人定位
传感器动态性能还需提高，地图 存在累积误差
12
6.2 同时定位与建图
SLAM问题可以描述为： 移动机器人从一个未知的位置出发，在不断运动过程中根据自身位姿估计和传感 器对环境的感知构建增量式地图，同时利用该地图更新自己的定位。 定位与增量式建图融为一体，而不是独立的两个阶段。
13 移动机器人
6.2 同时定位与建图
移动机器人
三维正态分布曲线
6.3.2 NDT算法
6.3.2 NDT算法
移动机器人
6.3.2 NDT算法
移动机器人
6.3.2 NDT算法
相对于ICP需要剔除不合适的点对（点对距离过大、包含边界点的点对）的 缺点，NDT算法不需要消耗大量的代价计算最近邻搜索匹配点，并且概率密度函 数在两幅图像采集之间的时间可以离线计算出来；
Cartographer的核心内容是融合多传感器数据的局部子图创建以及闭环检测 中的扫描匹配。该方案的不足是没有对闭环检测结果进行验证，在几何对称的环 境中，容易引起错误的闭环。
移动机器人
6.3 基于激光雷达的定位方法
激光雷达点云数据是由一系列空间中的点组成的，属于稀疏点云。 点云处理的关键在于点云的配准，是通过点云构建完整场景的基础。 目前常用的配准方法有ICP算法和 NDT算法。 典型的基于激光雷达的定位方法主要有：Gmapping、Hector SLAM和
6.1 定位
（2）绝对定位 原理：确定移动机器人在全局参考框架下的位姿信息。 特点：不依赖于时间和初始位姿，没有累积误差问题，具有精度高、可靠性
强等特点。 采用导航信标、主动或被动标识、地图匹配、全球定位系统、超声波、激光、
卫星、WiFi、射频标签、蓝牙、超宽带、计算机视觉等定位方法，属于绝对定位 范围。
《移动机器人》课件-第7章 移动机器人路径规划
路径规划方面是一大进步。 如何更好的处理多个移动机器人的、路径规划
问题是研究者需要重点研究的问题。
移动机器人
11
7.2 全局路径规划
• 全局路径规划是指机器人在障碍环境下，按照一种或多种性能指
标（如：最短路径等），寻找一条起点到终点的最优无碰撞路径。
全局规划首先要建立环境模型，在环境模型里进行路径规划。环
划。
• 行为执行层：结合上层发送的指令以及路径规划，给出移动机器人的当前行
为。
移动机器人
10
7.1 引言
• 作为移动机器人研究的一个重点领域，移动机器人路径规划算法
的优劣很大程度上决定了机器人的工作效率。随着机器人路径规
划研究的不断深入，路径规划算法也越来越成熟，并且朝着下面
的趋势不断发展中：
• 从单一机器人移动路径规划算法向多种算法相结合的方向发展。目前的路径
资源。除栅格法外，还有构型空间法、拓扑法、Dijkstra算法、
A*算法等。下面将着重介绍一下Dijkstra算法和A*算法。
移动机器人
12
7.2 全局路径规划
• 7.2.1 Dijkstra算法
Dijkstra 算法是由荷兰计算机科学家 E.W.Dijkstra 于 1956 年提出。
Dijkstra 算法是一种贪心算法，使用宽度优先搜索解决权有向图的
解决方案。而启发式算法能在较短的时间内寻找高质量的解决方案。
• 地图知识：移动机器人路径规划基本上是依靠现有的地图作为参考，来确定
初始位置和目标位置以及它们之间的联系。地图的信息量对路径规划算法的
设计起着重要的作用。根据对环境的了解情况，路径规划可以分为全局路径
规划和局部路径规划。其中，全局路径规划需要知道关于环境的所有信息，
问题是研究者需要重点研究的问题。
移动机器人
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7.2 全局路径规划
• 全局路径规划是指机器人在障碍环境下，按照一种或多种性能指
标（如：最短路径等），寻找一条起点到终点的最优无碰撞路径。
全局规划首先要建立环境模型，在环境模型里进行路径规划。环
划。
• 行为执行层：结合上层发送的指令以及路径规划，给出移动机器人的当前行
为。
移动机器人
10
7.1 引言
• 作为移动机器人研究的一个重点领域，移动机器人路径规划算法
的优劣很大程度上决定了机器人的工作效率。随着机器人路径规
划研究的不断深入，路径规划算法也越来越成熟，并且朝着下面
的趋势不断发展中：
• 从单一机器人移动路径规划算法向多种算法相结合的方向发展。目前的路径
资源。除栅格法外，还有构型空间法、拓扑法、Dijkstra算法、
A*算法等。下面将着重介绍一下Dijkstra算法和A*算法。
移动机器人
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7.2 全局路径规划
• 7.2.1 Dijkstra算法
Dijkstra 算法是由荷兰计算机科学家 E.W.Dijkstra 于 1956 年提出。
Dijkstra 算法是一种贪心算法，使用宽度优先搜索解决权有向图的
解决方案。而启发式算法能在较短的时间内寻找高质量的解决方案。
• 地图知识：移动机器人路径规划基本上是依靠现有的地图作为参考，来确定
初始位置和目标位置以及它们之间的联系。地图的信息量对路径规划算法的
设计起着重要的作用。根据对环境的了解情况，路径规划可以分为全局路径
规划和局部路径规划。其中，全局路径规划需要知道关于环境的所有信息，
移动机器人的路径规划方法
详细描述
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过 模拟进化的过程来寻找最优解。在移动机器人的路径 规划中，遗传算法可以用于在给定起点和终点之间寻 找最优路径，它通过模拟进化的过程不断优化路径， 以获得最优的路径。
06
实时路径规划方法
基于预测的路径规划
预测模型
这种方法依赖于对环境的预测模 型，通过预测模型来预测未来环 境状态，从而规划出一条安全的
路径规划的分类
基于全局信息的路径规划
利用全局环境信息，建立环境模型，并根据模型进行路径规ຫໍສະໝຸດ 划。基于局部信息的路径规划
仅利用移动机器人的局部感知信息进行路径规划，不需要建 立环境模型。
路径规划的基本问题
安全性
路径规划必须保证机器人在运 动过程中不会遇到障碍物或危
险。
高效性
路径规划需要寻找一条最短或 最优的路径，以减少机器人的 运动时间和能量消耗。
能量限制
许多移动机器人都有能量限制，需要 在路径规划中考虑能源消耗。
安全性和鲁棒性
在复杂和危险的环境中，路径规划需 要确保机器人的安全和鲁棒性。
未来发展趋势
深度学习与强化学习
多机器人协同
随着深度学习和强化学习技术的发展，未 来移动机器人的路径规划方法将更加智能 化和自适应。
未来移动机器人将越来越倾向于多机器人 协同工作，路径规划方法需要发展出能够 处理多机器人协同的算法。
导移动机器人进行路径调整。
局部优化
通过不断反馈和局部优化，使得 移动机器人能够根据实时环境信
息做出最优的路径选择。
环境适应性
能够适应环境的变化，并做出实 时的响应。
基于学习的路径规划
强化学习
基于学习的路径规划方法 利用强化学习算法，让移 动机器人能够在环境中自 我学习和优化。
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4
5.1 引言
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5
5.2 定位的挑战:噪声和混叠
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6
5.2 定位的挑战:噪声和混叠
1.传感器噪声:办公楼内的视觉系统的照明相 关性,图象抖动、模糊、混乱 2.传感器混叠：传感器读数的非唯一性 3.执行器噪声：环境建模不完整
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7
5.2 定位的挑战:噪声和混叠
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5.2 定位的挑战:噪声和混叠
16
5.3 定位或不定位
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17
基于行为的导航
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18
基于地图的导航
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19
5.4 信任度表示
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20
单假设信任度
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21
单假设信任度
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22
多假设信任度
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23
5.5 地图表示方法
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24
连续地图表示法
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25
分解
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26
分解
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27
分解
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28
分解
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29
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30
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31
挑战
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32
5.6 基于概率地图的定位
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9
5.2 定位的挑战:噪声和混叠
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10
5.2 定位的挑战:噪声和混叠
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11
5.2 定位的挑战:噪声和混叠
里程表位置估计的误差模型
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12
5.2 定位的挑战:噪声和混叠
里程表位置估计的误差模型
.
13
位置估计的误差模型
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15
里程表位置估计的误差模型
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33
动作更新
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34
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35
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36
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37
考点
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38
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39
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40
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41
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42
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43
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44
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45
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46
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47
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48
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49
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50
第5章 移动机器人的定位
1.引言 2. 定位的挑战:噪声和混叠 3.基于定位的导航及信任度的表示 3.地图表示方法 4.基于概率地图的定位方法
.
1
5.1 引言
导航成功需要: 1.感知 2.定位 3.认知 4.运动控制
.
2
5.1 引言
导航成功需要: 1.感知 2.定位 3.认知 4.运动控制
.
3
5.1 引言