机器人路径规划
机器人路径规划
机器人路径规划在当今科技飞速发展的时代，机器人已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
从工业生产中的自动化装配线，到家庭服务中的智能清洁机器人，再到医疗领域的手术机器人，它们的身影无处不在。
而机器人能够高效、准确地完成各种任务，离不开一个关键技术——路径规划。
什么是机器人路径规划呢？简单来说，就是为机器人找到一条从起始点到目标点的最优或可行路径，同时要避开各种障碍物。
这就好比我们出门旅行，需要规划一条最佳的路线，既能快速到达目的地，又能避开拥堵和危险的路段。
机器人路径规划的重要性不言而喻。
一个好的路径规划算法可以大大提高机器人的工作效率，减少能量消耗，降低碰撞风险，从而延长机器人的使用寿命。
想象一下，如果一个工业机器人在搬运货物时总是走弯路或者撞到其他物体，不仅会浪费时间和资源，还可能造成设备损坏和生产延误。
那么，机器人是如何进行路径规划的呢？这就涉及到多种方法和技术。
其中一种常见的方法是基于地图的规划。
首先，需要构建一个环境地图，这个地图可以是二维的，也可以是三维的，它描述了机器人所处环境的各种信息，比如障碍物的位置、形状和大小。
然后，根据这个地图，利用各种算法来计算出最优路径。
另一种方法是基于传感器的规划。
机器人通过自身携带的各种传感器，如激光雷达、摄像头等，实时感知周围环境的变化。
然后，根据这些感知信息，及时调整自己的运动轨迹。
这种方法具有较强的适应性，可以应对环境中的动态变化，但对传感器的精度和数据处理能力要求较高。
在实际应用中，机器人路径规划面临着许多挑战。
首先是环境的复杂性。
现实中的环境往往非常复杂，充满了各种形状和大小不一的障碍物，而且这些障碍物可能是动态的，会随时移动或出现。
其次是不确定性。
传感器可能会受到噪声的干扰，导致感知信息不准确；机器人的运动模型也可能存在误差，这些都会影响路径规划的效果。
此外，还有计算效率的问题。
对于大规模的环境和复杂的任务，路径规划算法需要在短时间内计算出可行的路径，这对计算资源和算法效率提出了很高的要求。
机器人路径规划
机器人路径规划在当今科技飞速发展的时代，机器人的应用越来越广泛，从工业生产中的自动化装配线到家庭服务中的智能扫地机器人，从医疗领域的手术机器人到物流配送中的无人驾驶车辆，机器人已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
而机器人能够高效、准确地完成各种任务，其中一个关键的技术就是路径规划。
那么，什么是机器人路径规划呢？简单来说，就是为机器人找到一条从起始点到目标点的最优路径，同时要避开各种障碍物，满足一定的约束条件。
这就好比我们出门去一个陌生的地方，需要选择一条最合适的路线，既要走得快，又要避免遇到堵车或者道路封闭等情况。
机器人路径规划面临着诸多挑战。
首先，环境通常是复杂多变的。
比如在工厂车间里，可能有各种形状和位置不定的机器设备、货物堆放；在室外环境中，地形起伏、道路状况、天气变化等都会对机器人的行动产生影响。
其次，机器人自身的运动特性也需要考虑。
不同类型的机器人，比如轮式机器人、履带式机器人、飞行机器人等，它们的运动方式和能力是不同的，这就决定了它们能够通过的空间和所能采取的行动有所差异。
再者，路径规划还需要满足一些性能指标，比如路径长度最短、时间最快、能耗最低等，有时还需要综合考虑多个指标，使得问题更加复杂。
为了实现机器人路径规划，研究人员提出了各种各样的方法。
其中一种常见的方法是基于图搜索的算法。
想象一下，把机器人所处的环境看作一个由节点和边组成的图，节点代表机器人可能到达的位置，边代表从一个位置到另一个位置的可行路径。
然后，通过搜索这个图，找到从起始节点到目标节点的最优路径。
比如，A算法就是一种常用的图搜索算法，它通过评估每个节点的代价，选择最有可能通向目标的节点进行扩展，从而逐步找到最优路径。
另一种方法是基于采样的算法。
这类算法不是对整个环境进行精确的建模和搜索，而是随机生成一些样本点，然后在这些样本点中寻找可行的路径。
比如，快速随机树（RRT）算法就是通过不断随机扩展树的分支，直到找到一条连接起始点和目标点的路径。
机器人运动规划和路径规划算法分析设计整理
机器人运动规划和路径规划算法分析设计整理在现代自动化领域中，机器人已经成为各个产业的重要组成部分。
无论是在制造业、物流业还是服务业中，机器人的运动规划和路径规划算法都起着至关重要的作用。
本文将对机器人运动规划和路径规划算法进行深入分析和设计整理。
一、机器人运动规划算法分析设计整理机器人的运动规划算法主要是指如何使机器人在给定的环境中找到一条最优路径，以到达指定的目标点。
下面将介绍几种常用的机器人运动规划算法。
1.1 图搜索算法图搜索算法是一种基于图论的方法，将机器人的运动环境表示为一个图，每个位置都是图的一个节点，连接的边表示两个位置之间的可达性。
常用的图搜索算法有广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）和A*算法。
BFS和DFS适用于无权图的搜索，适用于简单的运动环境。
而A*算法将节点的代价函数综合考虑了节点的代价和距离，能够在复杂的运动环境中找到最优路径。
1.2 动态规划算法动态规划算法通过将问题分解为相互重叠的子问题，从而找到最优解。
在机器人运动规划中，动态规划算法可以将整个运动路径划分为一系列子路径，逐步求解子路径的最优解，然后将这些最优解组成整个路径的最优解。
动态规划算法的优点是对于复杂的运动环境能够找到全局最优解，但是由于需要存储中间结果，消耗的内存较大。
1.3 其他算法除了图搜索算法和动态规划算法外，机器人运动规划还可以采用其他一些算法。
例如，弗洛伊德算法可以用于解决带有负权边的最短路径问题，适用于一些复杂的运动环境。
此外，遗传算法和模拟退火算法等进化算法也可以用于机器人的运动规划，通过模拟生物进化的过程来找到最优解。
这些算法在不同的运动环境和问题中具有各自的优势和适用性。
二、机器人路径规划算法分析设计整理路径规划算法是指在机器人的运动规划基础上，通过考虑机器人的动力学约束，生成机器人的具体轨迹。
下面将介绍几种常用的机器人路径规划算法。
2.1 轨迹插值算法轨迹插值算法是一种基于多项式插补的方法，通过控制机器人的位置、速度和加速度等参数，生成平滑的轨迹。
机器人自主导航与路径规划
机器人自主导航与路径规划随着科技的不断进步，机器人技术在各个领域得到了广泛应用。
其中，机器人的自主导航与路径规划是实现机器人智能行动的重要关键。
本文将探讨机器人自主导航的原理以及路径规划的方法。
一、机器人自主导航的原理机器人自主导航是指机器人能够在未知环境中自主感知、定位和规划路径，达到预定目标的能力。
实现机器人自主导航的关键在于融合感知、定位和规划等多个技术。
1. 感知技术机器人的自主导航首先需要通过各种传感器感知周围环境，包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
这些传感器可以获取环境中的障碍物、地图信息以及其他机器人的位置等数据。
2. 定位技术机器人在未知环境中需要实时获得自身的位置信息，才能进行相应的路径规划。
常用的定位技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和视觉定位等。
这些技术可以精确地定位机器人在地图中的位置。
3. 路径规划技术路径规划是机器人自主导航的核心技术之一。
机器人需要根据当前位置、目标位置以及环境中的各种障碍物信息，选择最优路径进行行动。
常用的路径规划算法包括A*算法、D*算法、RRT算法等，这些算法可以高效地搜索最优路径。
二、路径规划的方法路径规划是机器人自主导航的关键，不同的环境和任务会使用不同的路径规划方法。
下面介绍几种常用的路径规划方法：1. 经典的图搜索算法经典的图搜索算法包括A*算法、D*算法等。
这些算法通过建立环境地图的图模型，并根据启发式函数评估节点的代价值，从起点到终点搜索最优路径。
它们适用于规划静态环境下的机器人路径。
2. 随机采样算法随机采样算法如RRT算法是一种适用于复杂动态环境的路径规划算法。
RRT算法根据机器人当前的位置和目标位置，在机器人周围进行随机采样，并逐步扩展树形结构，直到找到一条连接起点和终点的路径。
这种算法适用于环境变化频繁的情况。
3. 混合路径规划算法混合路径规划算法是将多种规划方法综合运用的一种策略。
例如，可以将经典的图搜索算法与RRT算法相结合，先使用图搜索算法在静态环境下找到一条路径，然后使用RRT算法在动态环境下进行路径优化。
机器人轨迹、路径的定义
机器人轨迹、路径的定义一、路径规划路径规划是机器人轨迹生成的核心环节，它根据机器人的目标位置和初始位置，结合各种约束条件（如速度、加速度、运动时间等），规划出一条从起始点到目标点的最优路径。
路径规划通常采用基于图论的方法、基于搜索的方法、基于插值的方法等。
二、速度规划速度规划是机器人轨迹生成的另一个重要环节，它根据机器人的运动状态和目标位置，结合各种约束条件（如最大速度、最大加速度、运动时间等），规划出一条合理的速度曲线，使得机器人能够以最优的速度到达目标位置。
速度规划通常采用基于函数插值的方法、基于搜索的方法等。
三、姿态规划姿态规划是机器人轨迹生成的重要环节之一，它根据机器人的运动状态和目标位置，结合各种约束条件（如姿态稳定性、最小能量消耗等），规划出一条合理的姿态曲线，使得机器人能够以最优的姿态到达目标位置。
姿态规划通常采用基于函数插值的方法、基于优化算法的方法等。
四、动力学模型动力学模型是机器人轨迹生成的基础，它描述了机器人运动过程中的力学特性，包括机器人质心位置、惯性参数、关节阻尼系数等。
通过建立动力学模型，可以实现对机器人运动过程的精确描述，从而为轨迹生成提供依据。
五、传感器信息传感器信息是机器人轨迹生成的另一个重要环节，它包括机器人自身携带的传感器信息（如陀螺仪、加速度计等）和外部传感器信息（如激光雷达、摄像头等）。
通过获取传感器信息，可以实现对机器人周围环境的感知和理解，从而为轨迹生成提供更多的信息和依据。
六、控制策略控制策略是机器人轨迹生成的重要环节之一，它根据机器人的运动状态和目标位置，结合各种约束条件（如控制精度、稳定性等），采用合适的控制算法实现对机器人的控制。
常用的控制算法包括PID控制算法、模糊控制算法、神经网络控制算法等。
七、反馈机制反馈机制是机器人轨迹生成的重要环节之一，它根据机器人的实际运动状态和目标位置的差异，对机器人的运动过程进行调整和修正，以保证机器人能够精确地按照预设的轨迹运动。
机器人路径规划方法
机器人路径规划方法
机器人路径规划方法是指为机器人在给定环境中找到一条最优或次优路径的方法。
常用的机器人路径规划方法有以下几种：
1. 图搜索算法：如广度优先搜索(BFS)、深度优先搜索(DFS)和A*算法等。
这些算法通过遍历环境中的图或者有向图，找到一条或多条路径。
2. 迪杰斯特拉算法：也称为单源最短路径算法，用于求解带权重的有向图中从一个节点到其他所有节点的最短路径。
3. Floyd-Warshall算法：用于求解带权重图中任意两个节点之间的最短路径。
4. 人工势场法：将机器人所在位置看作电荷，障碍物看作障碍物，通过模拟吸引力和斥力来引导机器人找到目标。
5. RRT(Rapidly-exploring Random Trees)算法：基于随机采样和选择最近邻节点的方式，建立一棵搜索树，从而在大规模空间中快速找到路径。
6. 动态规划方法：将路径规划问题转化为最优化问题，通过递归或迭代的方式，从起点到终点寻找最优路径。
以上是常见的机器人路径规划方法，不同的方法适用于不同的场景和问题，根据
具体情况选择合适的方法可以提高机器人路径规划的效率和准确性。
机器人的路径规划算法研究
机器人的路径规划算法研究随着社会的发展，无人机、自动驾驶汽车、工业机器人等技术的出现，机器人已经成为人们关注的热门话题。
而对于机器人而言，路径规划是其中一个非常重要的问题。
路径规划是指指导机器人到达目标点或执行某一任务所需的路径规划和动作规划。
其实质是一个在整个空间中搜索一条从起点到终点的优化路径问题。
本文将从机器人路径规划的基本概念、算法分类、以及对比分析等多个维度进行阐述。
一、机器人路径规划的基本概念在机器人路径规划中，有很多基本概念是需要了解的，比如环境建模、起始点、目标点、自由空间、障碍物等。
其中环境建模是指对任务环境的描述和模拟，对于空间型机器人而言，其环境主要是几何地图和语义网格。
起始点和目标点分别是机器人起始位置和目标位置，自由空间是指机器人在环境中可自由运动的部分，障碍物则是指机器人在环境中遇到的阻碍物。
要完成路径规划，需要构建环境模型，接着设计合适的路径规划算法，最终确定机器人的行动轨迹。
因此，选择一款可用的路径规划算法显得至关重要。
二、机器人路径规划算法分类机器人路径规划算法可以大致分为全局路径规划和局部路径规划两类。
全局路径规划是同时考虑了环境的整体情况，从起始点到目标点规划一条全局最优路径的过程。
通常采用的算法有Dijkstra算法、A*算法、RRT等。
Dijkstra算法属于单源最短路径算法，它求解全局最短路径时，需要根据搜索开销进行路径选择。
A*算法则加入了启发式信息，对搜索过程进行优化，其综合性能比Dijkstra算法更好。
而RRT算法是一种迭代树搜索算法，通过随机采样点和向目标点构建树形结构，从而实现全局优化路径规划。
局部路径规划是指当机器人移动路线发生变化时，需要重新为其规划一条新的、更优的路径的过程。
主要采用的算法有DWA、MPC等。
DWA算法是基于运动学模型的路径规划算法，其核心思想是在线规划运动学合适的速度轨迹。
而MPC算法则是基于非线性优化的路径规划算法。
机器人运动规划与控制
机器人运动规划与控制近年来，随着机器人技术的不断发展，机器人在各方面应用越来越广泛。
然而，机器人的运动规划和控制一直是机器人技术中的瓶颈问题。
本文将重点探讨机器人运动规划与控制的相关知识。
一、机器人运动规划机器人运动规划是指规划机器人在空间中的运动轨迹，使其能够按照既定的路径完成任务。
机器人运动规划包括路径规划和轨迹生成两个方面。
1、路径规划路径规划是指根据机器人的运动要求和环境特点，在给定的场景中寻找一条合适的路径，使机器人能够从起点到达终点，并且避开障碍物和危险区域。
路径规划的主要目标是最短时间、最短距离、最小能耗、最小误差等。
路径规划方法主要包括全局搜索算法、局部搜索算法和随机搜索算法三种。
其中，全局搜索算法采用整个环境的信息进行搜索，局部搜索算法只考虑当前位置周围区域的信息，随机搜索算法则是根据机器人各关节的运动范围，在指定的区域中随机搜索路径。
2、轨迹生成轨迹生成是指根据规划出的路径和运动要求，通过数学模型计算机器人运动轨迹，产生机器人运动控制信息，使其沿着规划路径进行运动。
轨迹生成是机器人运动规划中的重点和难点。
在实际应用中，由于机器人关节自由度较高，路径规划产生的路径可能并不是由机器人运动的实际轨迹，需要设计合理的轨迹生成算法来解决这一问题。
二、机器人运动控制机器人运动控制是指控制机器人按照规划好的轨迹进行运动，使其能够完成既定任务。
机器人运动控制包括开环控制和闭环控制两种。
1、开环控制开环控制是指根据机器人运动规划产生的轨迹，直接执行控制命令，以使机器人按照规划好的路径进行运动。
开环控制方法简单、控制量容易计算，但由于没有反馈控制，所以对外部干扰容易敏感，控制精度不高。
2、闭环控制闭环控制是指通过传感器对机器人运动过程进行反馈控制，使其按照规划好的路径进行运动。
闭环控制方法通过测量机器人的实际运动状态，与期望运动状态进行比较，计算误差，并根据误差大小执行控制命令。
闭环控制方法对机器人运动过程中的干扰具有一定的抗干扰能力，表现出一定的控制精度和稳定性。
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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本文主要以室内轮式移动机器人作为研究对象，从安照的信处进进行动作上来分类属于程序机器人。
1.2 移动机器人1.2.1移动机器人的发展概述移动机器人技术自上世纪60年代以来，经历40年的发展已经取得了长足的进步。
60年代末期，斯坦福研究院(SRI)的Ni1SNi1SSen和CharleSRosen等人以研究在复杂环境下，应用人工智能技术实现机器人系统的自主推理、规划和控制为目的，在1966年至1972年期间制造出了取名Shakey的自主移动机器人;70年代末，随着计算机的应用和传感技术的发展，移动机器人研究又出现了新的高潮;80年代中期，设计和制造机器人的浪潮席卷了全世界;90年代以来，以研制高水平的环境信息传感器和信息处理技术、高适应性的移动机器人控制技术、真实环境下的规划技术为标志，开展了移动机器人更高层次的研究。
移动机器人控制技术、真实环境下的规划技术为标志，开展了移动机器人更高层次的研究。
移动机器人按工作环境可分为:室内移动机器人、室外移动机器人和特殊环境下的机器人;按移动方式可分为:轮式移动机器人、步行移动机器人、蛇形机器人、履带式移动机器人、爬行机器人等;按控制体系结构可分为: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;按功能和用途可分为:医疗机器人、军用机器人、助残机器人、清洁机器人、地下管道检测移动机器人、行星探测机器人等;按作业空间可分为:陆地移动机器人、水下机器人、无人飞机和空间机器人。
移动机器人的研究涉及许多方面，首先，要考虑移动方式，可以是轮式的、履带式、腿式的;对于水下机器人，则是推进器。
其次，必需考虑驱动器的控制，以使机器人达到期望的行为。
再次，必需考虑导航或路径规划，对于后者，有更多的方面要考虑，如传感器的融合、特征提取、避碰及环境映射。
移动机器人是一个集环境感知、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。
对移动机器人的研究，提出了许多新的或挑战性的理论与工程技术课题，引起越来越多的专家学者和工程技术人员的兴趣，更由于它在军事侦察、防核化污染、扫雷排险等危险与恶劣环境以及民用中的物料搬运上具有广阔的应用前景，使得对它的研究在世界各国受到普遍关注。
目前，移动机器人特别是自主移动机器人的研究是一个十分活跃、具有广泛应用前景的前沿研究领域。
1.2.2移动机器人的国外发展概况上世纪80年代开始，美国国防高级研究计划局(DA即A)专门立项，制定了地面天人作战平台的战略计划。
从此，室外移动机器人的研究在全世界拉开了序幕，如日本通产省组织的极限环境下作业的机器人计划;DARPA的“战略计算机”计划中的自主地面车辆(ALV)计划;欧洲尤里卡中的机器人计划等。
初期的研究，主要从学术角度研究室外机器人的体系结构和信息处理，并建立实验系统进行验证。
随着技术的进步，移动机器人的研究开始转向实用化，机器人技术被应用到各个领域，如美国NASA研制的火星探测机器人索杰那于1997年登上火星;美国NASA 资助研制的“丹蒂H”八足行走机器人;德国研制了一种轮椅机器人，并在乌尔姆市中心车站的客流高峰期的环境和1998年汉诺威工业商品博览会的展览大厅环境中进行了实地现场表演，获得了巨大的成功。
机器人正在从工厂的结构化环境进入人们日常的生活环境—医院、办公室、家庭、建筑工地和其它杂乱及不可控环境。
机器人不仅要能自主完成工作，而且要能与其他机器人或者与人共同协作完成任务或在人的指导下完成任务。
美国DARPA的战术移动机器人计划是从1998年开始的一个为期4年研究计划。
该计划研究的是一个多机器人系统，研究分为技术开发和系统设计两个阶段;美国的MDARS项目是在著名的保安机器人ROBART的基础上建立的一个多移动机器人平台，用来在指定地面执行随机巡逻任务;美国的FETCH计划是在BUGS计划的基础上，研究使用一群小的、坚固的自主的移动机器人去清除地表上的未爆炸的M42炮弹。
自从1996年成功地举行了第一次世界机器人足球赛以来，一年一度的世界机器人足球赛己经吸引了越来越多的团体参加，极大地推进了多移动机器人技术的研究。
1.2.3移动机器人国内研究概况我国己在“七五”计划中把机器人列入国家重点科研规划内容，拨巨款在沈阳建立了全国第一个机器人研究示范工程，全面展开了机器人基础理论与基础元器件的研究了。
目前国内研究的几种机器人如下：1．全方位移动地面清扫机器人香港中文大学与清华大学合作，联合研制开发出一种全方位移动清扫机器人。
该机器人具有如下特点:(1)采用全方位轮来实现任意方向的移动，使得机器人可执行对狭窄区域的清扫任务。
(2)采用开放式机器人控制结构，实现硬件可扩展，软件可移植、可继承，使机器人作为服务载体具有更好的功能适应性。
(3)机器人具有在拥挤环境下的实时避障功能，能适应不断变化的清扫工作环境。
(4)具有遥控操作和自主运动两种运行方式。
(5)吸尘机构可实现吸尘路径的自动转换，提高了吸尘效率。
(6)具有智能电源管理功能，延长了运行时间，提高了对有限的移动动力资源的利用率。
2．壁面清洗爬壁机器人目前高层建筑的清洗，都采用吊凳、吊篮的手工清洗作业方式。
哈尔滨工业大学机器人研究所研制成功的壁面清洗爬壁机器人，可以实现清洗作业的自动化，解决了人工操作的危险问题，将人从这种重复性的危险劳动中解放出来。
壁面清洗爬壁机器人由爬壁机器人本体、清洗机构、控制柜、遥控盒、安全保护装置等部分组成。
爬壁机器人采用负压吸附原理，利用吸盘吸附于壁面。
采用双轮驱动，可垂直于壁面上下左右移动，带动清洗机构作业。
该机器人工作有如下特点:(1)负压吸附，可以适应各种材料的平面或壁面。
(2)速度可调，爬行灵活。
(3)有线遥控，操作方便，可在地面上观察机器人运行情况下进行远距操作。
(4)可安全跨越沟缝，爬壁机器人可安全跨越10一20Inm左右的沟缝。
(5)清洗效率高，清洗效果好。
3．导游服务机器人海尔一哈尔滨工业大学机器人技术公司推出了DY一型导游服务机器人，该机器人由伺服驱动系统、多传感器信息避障及路径规划系统、语音识别及语音合成系统组成。
导游机器人由蓄电池供电，可连续运行4小时，在一定的环境下自主行走，并且能识别出障碍物是人还是路障，做出不同的反应。
遇到人时机器人会说:“您好!欢迎您来到机器人世界。
”游客通过语音识别系统可以和机器人进行简单的对话，该机器人可应用于科技馆、商店和旅游场所进行导游服务。
4．智能移动机器人我国的中科院自动化所研制研发的CASIA-I是集多种传感器、视觉、语音识别与会话功能于一体的智能移动机器人。
它的基本结构由传感器、控制器以及运动机构构成，其中传感器由以下几个部分组成:位于机器人底层的16个触觉红外传感器，位于机器人中间两层的16个超声波传感器和16个红外传感器，以及位于机器人顶部的摄像机(CCD)。
这些传感器和CCD一起构成了CASIA-I的多传感器系统。
CASIA-I身高80cm，直径45cm，运行最大速度为80cm/s。
它可广泛应用于医院、办公室、图书馆、科技馆、展览馆等公共场合的服务、作业、展示与娱乐等，以及个人家庭服务。
1.3移动机器人的主要研究方面移动机器人的智能指标为适应性、自主性和交互性。
适应性是指机器人具有适应复杂工作环境的能力，不但能识别和测量周围的物体，还有理解周围环境和所要执行任务的能力，并做出正确的判断及操作和移动等能力;自主性是指机器人能根据工作任务和周围环境情况，确定工作步骤和工作方式;交互性是智能产生的基础，交互包括机器人与环境、机器人与人以及机器人之间三种，主要涉及信息的获取、处理和理解。
基于以上智能指标，移动机器人技术的主要研究内容包括如下几项。
1.3.1导航与定位导航与定位是移动机器人研究的两个重要问题。
根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型、导航地域等因素的不同，移动机器人的导航方式可分为:基于环境信息的地图模型匹配导航;基于路标导航;基于视觉导航;基于传感器导航等。
环境地图模型匹配导航是在机器人内部存储关于环境的完整信息，并在预先规划出的一条全局路线的基础上，采用路径跟踪和避障技术，实现机器人导航;当机器人对周围环境并不完全了解时，则可采用基于路标的导航策略，也就是将环境中具有明显特征的景物存储在机器人内部，机器人通过对路标的探测来确定自己的位置，并将全局路线分解成路标与路标之间的片断，再通过一连串的路标探测和路标制导来完成导航任务;在环境信息完全未知的情况下，可通过传感器对周围环境的探测来实现机器人导航。