移动机器人关键技术分析
移动机器人场景中的行人重识别关键技术研究
移动机器人场景中的行人重识别关键技术研究移动机器人场景中的行人重识别关键技术研究随着人工智能和机器人技术的不断发展，移动机器人在实际应用中扮演着越来越重要的角色，其中行人重识别技术的研究尤为重要。
行人重识别是指通过对不同场景下的行人进行图像分析和特征提取，实现对同一个行人在不同摄像头拍摄的图像中进行精确的重识别和匹配。
本文将重点讨论移动机器人场景中的行人重识别关键技术的研究进展和挑战。
行人重识别技术的研究一直是计算机视觉领域的热点问题之一。
在移动机器人场景中，行人重识别的难点主要包括光照变化、姿态变化、遮挡等。
针对这些问题，学者们提出了许多解决方案。
首先，对于光照变化问题，研究者们尝试使用颜色直方图、梯度直方图等特征来描述行人的外观。
然而，这些方法对于光照变化较大的情况下无法取得理想的效果。
因此，近年来，深度学习技术开始被广泛应用于行人重识别中。
通过使用深度神经网络，可以自动学习图像中的高级语义特征，从而有效克服光照变化问题。
其次，姿态变化对行人重识别也是一个挑战。
在移动机器人场景中，由于摄像头的高度和角度的不同，行人的姿态存在较大的差异。
研究者们通过引入姿态归一化、姿态对齐等技术来解决这一问题。
例如，利用多个全身姿态数据集，通过姿态归一化技术将不同动作下的行人特征进行对齐，进而实现对行人姿态变化的鲁棒重识别。
此外，移动机器人场景中的遮挡问题也不可忽视。
由于场景中可能存在其他物体的遮挡，行人的部分特征可能被隐藏。
为了解决这一问题，研究者们提出了多尺度分析、遮挡检测等方法。
通过将图像分解为多个尺度，可以更好地捕捉行人的细节特征，提高重识别的准确性。
此外，行人重识别技术在移动机器人场景中还面临其他一些挑战，如边界框精确度、实时性等。
研究者们致力于通过改进目标检测算法、优化特征提取方法等来解决这些问题。
综上所述，在移动机器人场景中，行人重识别技术的研究具有重要的意义和应用前景。
通过克服光照变化、姿态变化、遮挡等问题，可以实现对行人在不同摄像头下的精确重识别和匹配。
移动机器人概述与关键技术
移动机器人概述与关键技术移动机器人是指能够自主进行移动和执行任务的自主机器人系统。
它们能够在各种环境中自主导航和感知，并完成特定的任务。
随着科技的不断进步，移动机器人在工业、服务、军事等领域发挥着重要的作用。
本文将概述移动机器人的基本概念和关键技术。
一、移动机器人的基本概念移动机器人是指能够自主进行移动和执行任务的机器人系统。
它们通过搭载各种传感器、执行器和计算设备来感知环境、做出决策和执行动作。
移动机器人可以根据任务需求在不同的环境中自主导航，包括室内、室外、水下、太空等。
同时，移动机器人通常具有和人类相似的运动能力，可以行走、爬行、飞行等。
二、移动机器人的关键技术在移动机器人的实现过程中，涉及到许多关键技术。
接下来，将重点介绍几个关键技术。
1. 感知与导航技术移动机器人需要能够感知环境、定位自身位置并规划路径。
为实现这一目标，需要使用多种传感器，如摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
这些传感器可以帮助机器人获取周围环境的信息，并利用这些信息进行地图构建、自主定位和路径规划。
2. 运动控制技术移动机器人的运动控制是实现其移动能力的基础。
通过控制执行器（如电机、液压缸等），机器人能够实现行走、转动、爬行等各种动作。
针对不同类型的移动机器人，需要采用不同的运动控制算法和方法。
3. 人机交互技术人机交互技术是为了提高机器人和人类之间的交流和协作效率。
通过使用自然语言处理、计算机视觉、语音识别等技术，机器人可以理解人类的指令，并作出相应的响应。
这种交互方式可以使移动机器人更加灵活、高效地完成任务。
4. 任务规划与执行技术移动机器人能够执行各种任务，如巡逻、清扫、运输等，需要进行任务规划和执行。
任务规划是指根据机器人的能力和环境要求，将任务分解为一系列可执行的子任务，并确定执行的顺序和策略。
任务执行是指机器人按照规划的策略和路径，执行各个子任务，实现整个任务的完成。
5. 自主决策与学习技术移动机器人需要具备自主决策能力，能够根据环境变化和任务需求，做出相应的决策。
移动机器人概述与关键技术
移动机器人概述与关键技术1 移动机器人概述 (1)2 移动机器人的关键技术 (2)1 移动机器人概述20世纪60年代末期，斯坦福研究院的Nilsson设计了一个移动机器人，目的是为了研究应用人工智能技术，在复杂环境下机器人系统的自主推理、规划和控制，这是机器人向智能化发展的一个新的开始。
伴随着社会和科学技术的迅速发展，机器人的应用越来越广泛，几乎渗透工业、农业、军事、医疗等各个领域，具有智能特性的移动机器人能更好地帮助人们从枯燥、单调、危险的工作中解脱出来。
机器人技术的飞速发展，各种类型的机器人相继问世与广泛应用，机器人已经逐渐成为人类的好朋友，同时这也引来了越来越多国际学者的关注。
移动机器人是机器人的一个重要分支，是一种在复杂的环境下工作的具有自规划、自组织、自适应能力的机器人。
更确切地说，移动机器人是一种由传感器、遥控操作器和自动控制的移动载体组成的机器人系统，具有移动功能，能代替人从事危险、恶劣（如辐射、有毒等）及人所不及的（如宇宙空间、水下等）环境作业，比一般机器人有更大的机动性、灵活性。
随着技术的发展，很多移动机器人即将进入我们的生活。
在进入21世纪以后，已经有超过6家公司发布了家用洗尘机器人，Sony公司的AIBO机器狗更是以超过1万人民币的售价在全世界范围内卖出了上万只，这无疑给机器人市场注入了一只强心剂，同时促使了很多公司去开发更高级的机器人，包括类人机器人。
日本本田公司的Asimo和Sony公司的Qrio无疑是此中翘楚。
看到了日本在这方面的成就，连美国NASA的机器人专家也不得不重新审视自己当初放弃类人机器人开发得决策是否正确。
在家用市场得到充分发展得同时，工业用自动引导移动机器人（AGV）也得到了飞速发展，在拥有了视觉和激光扫描传感器之后，AGV 已经被提高到了一个新的高度了，将来工业用AGV将不在只能延着固定路线走了。
毫无疑问，移动机器人发展的一个转折期就要来临。
2 移动机器人的关键技术移动机器人的关键技术主要包括：导航、定位、路径规划以及多传感器信息融合等方面。
室内移动机器人的SLAM算法综述
SLAM算法概述
SLAM算法概述
SLAM算法主要涉及两个核心问题：定位和地图构建。其基本原理是利用机器 人在环境中移动时所获得的传感器数据，通过一定的算法进行处理，从而估计自 身的位置和姿态，并逐步构建出环境的地图。
SLAM算法概述
在SLAM算法中，激活函数是一个重要的组成部分。它主要负责从传感器数据 中提取有用的信息，并将其用于地图构建和定位。检测方式则决定了机器人如何 处理传感器数据，包括特征点检测、直接测量等。导航控制部分负责根据地图信 息和机器人当前状
室内移动机器人的SLAM算法综 述
01 摘要
目录
02 引言
03 SLAM算法概述
04
室内移动机器人中的 SLAM算法
05 结论
06 参考内容
摘要
摘要
随着机器人技术的不断发展，室内移动机器人在许多领域的应用越来越广泛。 而同时，同步定位与映射（SLAM）算法作为室内移动机器人的一项关键技术，引 起了研究者的广泛。本次演示将对室内移动机器人中的SLAM算法进行综述，主要 包括研究现状、算法原理、应用情况等方面。
激光雷达是一种常用的传感器，可以提供环境的详细信息。基于激光雷达的 SLAM算法通过处理这些数据，估计机器人的位置和姿态，并构建环境的地图。代 表性的算法有OctoMap、FAB-MAP等。这类算法精度较高，但受限于雷达的视场角 和测量精度。
2、基于视觉的SLAM算法
2、基于视觉的SLAM算法
视觉传感器可以提供丰富的环境信息，是许多SLAM算法的首选。基于视觉的 SLAM算法通过分析图像特征点的方式进行地图构建和定位。代表性的算法有 Davies-Cox、Cadena等。这类算法具有丰富的信息来源，但计算量较大，对处理 器性能要求较高。
智能移动机器人(AGV)的关键技术及难点分析
智能移动机器人（AGV）的关键技术及难点分析智能移动机器人（AGV）带有自动测距系统，在测定障碍物距离后，会根据不同的障碍物距离进行多级的减速缓冲停车，并且会实时地量化测量障碍物距离，同时智能移动机器人（AGV）采用覆盖式障碍物测量，而且不受外界的各种干扰因素影响，抗*力十分强大。
（1）导引及定位技术。
作为AGV技术研究的核心部分，导引及定位技术的优劣将直接关系着AGV的性能稳定性、自动化程度及应用实用性。
（2）路径规划和任务调度技术。
，行驶路径规划。
行驶路径规划是指解决AGV从出发点到目标点的路径问题，即“如何去”的问题。
现阶段国内外已经有大量的人工智能算法被应用于AGV行驶路径规划中，如蚁群算法、遗传算法、图论法、虚拟力法、神经网络和A*算法等。
第二，作业任务调度。
作业任务调度是指根据当前作业的请求对任务进行处理，包括对基于一定规则的任务进行排序并安排合适的AGV处理任务等。
需要综合考虑各个AGV的任务执行次数、电能供应时间、工作与空闲时间等多个因素，以达到资源的合理应用和*分配。
第三，多机协调工作。
多机协调工作是指如何有效利用多个AGV共同完成某一复杂任务，并解决过程中可能出现的系统冲突、资源竞争和死锁等一系列问题。
现在常用的多机协调方法包括分布式协调控制法、道路交通规则控制法、基于多智能体理论控制法和基于Petri网理论的多机器人控制法。
（3）运动控制技术。
不同的车轮机构和布局有着不同的转向和控制方式，现阶段AGV的转向驱动方式包括如下两种：两轮差速驱动转向方式，即将两独立驱动轮同轴平行地固定于车体中部，其它的自由万向轮其支撑作用，控制器通过调节两驱动轮的转速和转向，可以实现任意转弯半径的转向；操舵轮控制转向方式，即通过控制操舵轮的偏航角实现转弯，其存在小转弯半径的限制。
控制系统通过安装在驱动轴上的编码器反馈来组成一个闭环系统，目前基于两轮差速驱动的AGV路径跟踪方法主要有：PID控制法、*预测控制法、专家系统控制法、神经网络控制法和模糊控制法。
移动机器人SLAM技术
移动机器人SLAM技术在当今科技迅速发展的时代，移动机器人已经成为了人们生活和工作中的重要角色。
从家庭中的智能扫地机器人到工业生产线上的自动化搬运机器人，它们的身影无处不在。
而在移动机器人能够自主行动、感知环境并完成各种任务的背后，一项关键技术起着至关重要的作用，那就是同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，简称 SLAM）技术。
SLAM 技术，简单来说，就是让机器人在未知环境中一边移动一边构建环境地图，同时利用这个地图来确定自己的位置。
想象一下，当你走进一个完全陌生的黑暗房间，你需要在摸索中了解房间的布局，并且清楚自己在这个布局中的位置，这就是移动机器人面临的挑战，而 SLAM 技术就是帮助它们解决这个难题的“法宝”。
为了实现这一目标，移动机器人通常会配备多种传感器，比如激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
这些传感器就像是机器人的“眼睛”，能够收集周围环境的各种信息。
以激光雷达为例，它通过发射激光束并测量反射回来的时间和强度，来获取周围物体的距离和形状。
摄像头则可以捕捉图像，提供更丰富的视觉信息。
在收集到这些原始数据后，接下来就是对数据进行处理和分析。
这涉及到一系列复杂的算法和数学模型。
一种常见的方法是基于特征提取的算法。
通过从传感器数据中提取出有代表性的特征，比如点、线、面等，然后将这些特征与之前构建的地图进行匹配和对比，从而确定机器人的位置和姿态。
另一种方法是基于滤波的算法，如卡尔曼滤波和粒子滤波。
这些滤波算法可以对机器人的位置和地图进行估计和更新，以逐步提高精度。
在 SLAM 技术中，地图的表示形式也是多种多样的。
常见的有栅格地图、特征地图和拓扑地图。
栅格地图将环境划分为一个个小格子，每个格子表示环境中的一个区域，这种地图直观易懂，但数据量较大。
特征地图则重点关注环境中的显著特征，如墙角、柱子等，数据量相对较小，但对特征的提取和描述要求较高。
机器人关键技术的研究与应用
机器人关键技术的研究与应用机器人是世界上最新型、最受瞩目的技术之一。
近年来，机器人技术的发展取得了长足的进步，极大地推动了科技的发展。
机器人技术是当代杰出的技术之一，其涵盖范围之广、拓展空间之大和应用领域之多，既为产业经济发展提供了前瞻性战略，又为人类社会的进步发展创造了更广阔的空间。
机器人的研究与应用离不开关键技术的支持。
以下是几个重要且常见的机器人关键技术：1. 人工智能技术人工智能是指计算机软件和硬件能够取代人进行智力活动的一种技术。
它是机器人技术的重要支撑，机器人工作主要需要借助人工智能技术的支撑，包括机器视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习等。
近年来，人工智能技术快速发展，通过研究深度学习和神经网络等技术，使机器人得以进行深度学习和决策过程，以及复杂任务的处理。
人工智能技术的不断进步将有助于为机器人的未来发展创造更多的可能性。
2. 机器视觉技术机器视觉技术是指利用电子视觉技术、图像处理技术、模式识别技术和人工智能等手段，使机器能够像人一样“看到”周围的环境，从而更好的适应场景、执行任务。
机器视觉技术的研究与应用，为机器人领域提供了更广泛的应用场景，在工业、医疗、军事等领域中都得到了广泛应用。
此外，随着无人驾驶汽车和智能家居的兴起，机器视觉技术也有望在更多领域得到应用与发展。
3. 语音识别技术语音识别技术是指使用语音信号识别技术，将语音信号转换为能够识别的数字信号。
随着人工智能技术的不断发展，机器人语音识别技术已经大幅度提升，现如今的机器人已经能够较为准确地理解人类语言，并通过机器语音进行沟通。
语音识别技术的应用方向也十分广泛，有可能应用于咨询与问答、智能助手、智能家居、医疗等多方面行业，为未来机器人的更多细分领域提供了不小的进步方向。
4. 机器人运动控制技术机器人运动控制技术是机器人技术中最重要的一环，其涉及的方向也最为广泛。
机器人运动控制可以分为手臂运动控制以及移动平台控制两个方向。
自主移动机器人的姿态控制技术
自主移动机器人的姿态控制技术随着科技的进步和人工智能的发展，自主移动机器人在生产、物流、医疗等各个领域得到了广泛的应用。
这些机器人需要具备灵活、高效的运动能力，而姿态控制技术是实现这一目标的重要手段。
本文将从机器人姿态控制的概念入手，分析姿态控制的需求和原理，以及姿态控制技术的应用和研究进展。
机器人姿态控制的概念姿态控制是指控制系统使机器人运动的姿态（包括位置姿态和速度姿态）按照预定要求进行变化的过程。
这个过程需要通过传感器实时获取机器人运动的状态，以及通过控制算法进行姿态控制。
可以说，姿态控制是机器人运动的基础。
姿态控制的需求和原理实现自主移动机器人的高效运动，需要机器人能够灵活地变换姿态。
比如，在遇到障碍物时，机器人需要能够自主调整行进方向和速度，以避免障碍物的阻碍。
再比如，在执行复杂任务时，机器人需要能够根据任务需求自主调整运动轨迹和速度。
姿态控制的实现原理主要是使用传感器和控制算法。
传感器可以获取机器人的状态信息，包括位置、姿态、速度等；而控制算法可以根据传感器获取的数据，通过控制器实现系统控制。
目前，姿态控制技术主要使用了惯性测量单元、GPS、激光传感器、视觉传感器和超声波传感器等多种传感器技术，以及PID控制、模糊控制、神经网络控制等多种算法技术。
姿态控制技术的应用和研究进展姿态控制技术在自主移动机器人领域的应用非常广泛。
比如，在物流场景下，机器人需要能够实现自主导航、物品搬运、仓库管理等功能；在生产场景下，机器人需要能够实现自主零件分拣、装配等工作；在医疗场景下，机器人需要能够实现自主移动、搬运医疗设备、协助医生进行手术等工作。
随着机器人姿态控制技术的进一步研究，人们可以看到更多新的技术进展和应用场景。
比如，深度学习技术可以通过大数据训练机器人自主识别和学习新的运动模式；无人机姿态控制技术可以实现更高效的空中运动；机器人协作控制技术可以实现多台机器人的协同工作等。
总结自主移动机器人的姿态控制技术是实现机器人高效运动的关键技术之一。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
移动机器人关键技术分析
摘要：移动机器人是机器人领域的重要研究对象，具有十分广阔的发展前景。
本文从多信息融合、引导技术、通讯技术以及自动充电技术四方面对移动机器人的关键技术进行介绍分析。
关键词：移动机器人引导通讯
移动机器人作为一种新型的机器人在当前生产、生活、科学研究和空间探测中的应用越来越广泛，在某些场合和环境中正在代替人发挥着日益重要的作用。
下面简要介绍移动机器人的发展现状及其关键技术。
1 智能机器人的多信息融合
多传感器信息融合的基本原理就是充分利用多个传感器资源，将这些资源在空间或时间上的冗余或互补信息按照特定算法进行计算，得到融合后的一致性信息。
利用融合后的信息进行移动机器人控制更人性化、更方便。
移动机器人在运动进程中，始终要感知四周的静态，动态情况信息，和本身状况信息，如位置、姿态、速率和体系内部状况等。
因此，机器人通常装有如视觉、声纳、红外、光敏、雷达等等多种传感器。
多传感器收集的数据具备冗余性和互补性，可以扩大时间和空间上的观察规模，加强数据的可信任度和体系的分辩本领，这对增强系统体系的鲁棒性和可靠性是非常重要的。
多传感器信息融合的方法有：经典推理法(加权平均法)、卡尔曼滤波法、贝叶斯估计法、Dempster Sharer征据推理法、另外还有聚类分析法、产生式规则法模糊集合理论、神经网络方法，粗集理论、小波分析理论、专家系统等。
2 移动机器人的引导技术
目前移动机器人的成熟产品中，自动导引车是使用最为广泛的。
自动导引车中具有充电电池盒自动导引装置。
在内置程序及导引装置的作用下，自动导引车可以不借助人力帮助自动抵达指定位置。
随着工作要求的花样繁多以及科学技术的不断创新，移动机器人的引导技术也在不断更新。
当前移动机器人人常用导引方法有：电磁导引、光学反射导引、视觉导引等。
此外还有利用惯性导航技术、GPS 定位技术、电子罗盘等技术的导引方法。
每种导引技术都有自己优缺点。
但是随着技术不断发展以及移动机器人越来越广泛的应用，视觉导引技术成为移动机器人研究的重点方向。
3 移动机器人的人机通讯技术
当今机器人远程控制体系的成长特色不是一味要求全自治体系，而是致力于操作者与机器人的人机交互，即遥控加局部自立体系组成完全的监控遥控操作体系，使智能机器人走出实验室进入实用化阶段。
为此，可以将远程控制技术与机器人相结合，实现对机器人的远程操作。
如此也可以提高机器人的智能化水平，，达到共同解决问题
的目的。
目前比较成熟的通信方案是，移动机器人通过无线通讯系统就近接入到internet中，然后通过广域网实现机器人的远程人机交互。
同时在接入点设置远程传输以及本地监控层，就近的工作人员可以及时帮助机器人解决一些困难解决的问题，同时将信息实现远程共享。
4 移动机器人的人自动充电技术
移动机器人都是用自身搭载的蓄电池供电，一段时间后，能量耗尽，就需要人工干预的方式充电。
如果采用人工充电，这样机器人就工作于一种非连续的环境。
如果要实现机器人长期工作连续任务环境中，则需要机器人自我支持的机制。
一旦开始运行，机器人就工作于连续任务环境，车体的停止，启动都是由机器人自主完成。
机器人运行一段时间，需要补充能量，机器人行驶到充电区域，车载充电系统与地面充电系统实现对接后，开始充电，这个过程中机器监控电池状态，主要是电池电压，检查是否为充满电状态，当充电结束后，机器人自动脱离充电系统，驶向工作区或者原地待命，开始正常工作。
整个过程中实现全自动化、智能化、无需专人开管。
移动机器人自动充电方式主要分为接触式充电和非接触式充电，其中接触式充电技术比较成熟，而非接触式是一种更优秀的充电方式，未来的潜力更大，但是还有一些问题没有解决，比如传输过程巨大的能量损耗等。
按照机器人与充电插座的连接方式，接触式充电分为三类：上置
式、侧置式、下置式。
一个机器人要想实现自动充电必须具备以下能力。
(1)可以检测到什么时候需要充电。
(2)要能对充电座定位。
(3)到达指定充电区域需要导航支持。
(4)和充电座之间必须能够实现自主的链接和脱离。
(5)需要确定充电插座的物理连接。
5 结论
本文对移动机器人设计过程中涉及的几项关键技术进行简要分析。
随着科研人员对移动机器人研究力度的不断加大，未来几年内移动机器人将越来越广泛的出现在人们的视野中。
参考文献
[1] 章亚男,周建梁.微小移动机器人研究现状及关键技术[J].机电一体化,2013,8(4):112-113.
[2] 原魁,李园,房立新.多移动机器人系统研究发展近况[J].自动化学报,2013,6(8):23-25.
[3] 张明路,丁承君,段萍.移动机器人的研究现状与趋势[J].河北
工业大学学报,2013,7(2):34-35.。