全自主机器人避障控制方法的研究
机器人自主导航技术的路径规划和避障策略
机器人自主导航技术的路径规划和避障策略机器人自主导航是指机器人能够在无人干预的情况下，根据外部环境和自身感知信息，自主地决策和规划路径，以达到预定目标的能力。
路径规划和避障是机器人自主导航中两个重要的技术环节，下面将对这两个方面的技术进行全面的介绍和探讨。
路径规划是指机器人通过一系列算法和决策机制，在环境中找到一条最优或次优的路径，以达到目标点。
路径规划主要有两种方法，一种是基于图算法的方法，另一种是基于采样的方法。
基于图算法的路径规划方法主要有最短路径算法和搜索算法。
其中最常使用的最短路径算法是A*算法和Dijkstra算法。
A*算法是一种适用于有向图的寻路算法，通过综合考虑启发式评估函数和实际路程代价，能够在保证最佳路径的同时，有效地减少搜索空间。
Dijkstra算法则主要用于无向图的单源最短路径求解，通过不断更新路径的距离估计值，可以找到起点到各个顶点的最短路径。
这两种算法结合启发式评估函数等方法，可以在复杂的环境中高效地规划路径。
另一种基于采样的路径规划方法是通过对环境进行采样，然后利用采样数据进行路径搜索。
常见的算法有RRT算法和PRM算法。
RRT算法通过随机采样和迭代生成一棵树形结构，再根据目标点进行路径搜索。
PRM算法则是先进行采样，然后建立一个具有连接关系的节点集合，最后根据环境中的障碍物信息进行检查和优化。
这两种采样算法具有较强的鲁棒性和适应性，对于不确定的环境可以依然能够找到一条较为合适的路径。
除了路径规划，避障也是机器人导航中一个非常关键的环节。
机器人在移动过程中需要不断对周围环境进行感知，以避免碰撞和采取必要的规避动作。
避障主要有两种策略：基于传感器的避障和基于模型的避障。
基于传感器的避障策略是依靠机器人的传感器获取周围环境的信息，并基于这些信息做出避障决策。
常用的传感器有激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达可以通过扫描环境，获取障碍物的距离和形状信息，从而判断机器人行进的安全路径。
避障机器人实验心得
避障机器人实验心得
许多人都听说过机器人，但不是很多人知道有一种叫做避障机器人的机器人。
这种机器人具有一种能够自动识别障碍物、路径规划并自动避开障碍物的功能。
因此在机器人的研究中，有许多人将研究重点放在避障机器人上。
最近，我们正在研究避障机器人，经过一段时间的实验研究，我们总结出以下避障机器人实验心得。
首先，我们应该充分利用传感器。
避障机器人的任务是要通过识别障碍物来避开障碍物，而传感器就是我们在研究避障机器人时，最重要的工具。
传感器中最重要的就是超声波传感器，它可以测量障碍物的距离，从而让机器人规划出一条更加安全的路径。
其次，我们也要研究机器人的移动方式。
机器人的运动方式不仅影响避障机器人的性能，而且也影响它的移动效率。
当机器人按照某一种运动方式运动时，它的移动路径会受到限制，这样就会影响它避障的效果和移动效率。
因此，在研究避障机器人时，我们也要研究机器人的移动方式，以便能更好的使用它。
最后，我们要注意比较道路上的障碍物特性，如大小、形状等。
每一种障碍物都有不同的特点，机器人在避开每一种障碍物时，就要采取不同的策略。
比如，对于大型障碍物，我们可以采取规避的方法，而对于小型障碍物，我们可以采取穿越的方法。
因此，我们要根据障碍物的特点，来制定不同的策略，让机器人更容易实现避障。
综上所述，避障机器人广泛应用于生活中，充分利用传感器、研究机器人的移动方式和注意道路上障碍物的特点，都是研究避障机器
人的重要方面。
只有深入研究，才能更好的实现机器人的避障功能。
水下机器人自主避障控制方法研究
水下机器人自主避障控制方法研究一、感知与识别技术水下机器人自主避障的第一步是对水下环境进行感知与识别。
传统的感知方法包括声纳、激光雷达和相机等传感器的使用。
声纳能够提供水下环境的物体位置和距离信息，但分辨率较低；激光雷达则能够提供高分辨率的点云数据，但需要距离较近；相机可以提供高分辨率的图像信息，但在水下存在光线衰减等问题。
近年来，深度学习技术的发展使得用于水下图像的目标检测和识别取得了显著的进展。
通过采集大量的水下图像数据集，并使用卷积神经网络等深度学习模型进行训练，能够有效地实现水下障碍物的自动检测和分类。
同时，一些特定的水下传感器也被研发出来，如水下激光雷达和水下相机，能够提供更加清晰和准确的水下图像数据。
二、规划与控制方法感知与识别后，水下机器人需要根据感知到的障碍物信息来进行路径规划和运动控制，以实现自主避障。
传统的规划与控制方法包括基于传感器测量数据的反馈控制和基于环境模型的预测控制。
反馈控制是一种基于实时传感器测量值进行控制的方法。
通过传感器实时测量机器人的位置和姿态信息，并根据障碍物的位置信息进行反馈控制，使机器人自主地避开障碍物。
然而，反馈控制方法受到传感器精度和噪声的影响，容易受到环境变化的干扰，且通常需要较长的响应时间。
预测控制方法则是通过建立环境模型来预测机器人的位置和姿态，并根据预测结果进行路径规划和运动控制。
该方法可以克服传感器噪声和环境变化的影响，具有较好的鲁棒性和精准性。
近年来，基于深度学习的方法在预测控制中得到了广泛应用，如使用卷积神经网络构建环境模型，并通过模型预测机器人的位置和姿态。
三、综合方法综合方法是将感知与识别技术与规划与控制方法相结合，以实现水下机器人的自主避障。
具体而言，通过感知系统获取水下环境的信息，并使用识别技术对障碍物进行检测和分类。
然后，将感知到的障碍物信息输入到规划与控制系统中，进行路径规划和运动控制，使机器人能够自主地避开障碍物。
近年来，强化学习技术在水下机器人自主避障中也得到了应用。
无人机自主飞行避障算法研究与应用
无人机自主飞行避障算法研究与应用随着科技的不断进步与普及，无人机（UAV）的应用越来越广泛，无论是军事、民用还是商业应用，都有着广泛的需求。
无人机的一大特点就是能够完成一些现有技术难以完成的任务，例如高空拍摄、无人侦察、救援任务等。
但同时，无人机也存在一些问题，例如面临的安全隐患、飞行的噪声污染与环境破坏等。
因此，为了提高无人机的安全性、可靠性和环保水平，无人机自主飞行避障算法成为了研究的热点。
本文将介绍无人机自主飞行避障算法的研究现状、发展趋势、应用及其未来前景。
一、无人机自主飞行避障算法的研究现状目前，无人机自主飞行避障算法主要分为基于传统算法和基于深度学习的算法两种。
基于传统算法的无人机自主飞行避障算法包括经典的壁障算法和人工势场法，这些算法的优点是简单易懂、易于实现，但是存在一定的飞行误差和难以适应复杂环境的问题。
相比之下，基于深度学习的算法则具有更高的智能化和自适应性，尤其适用于以图像为主要输入的应用场景。
目前，基于深度学习的无人机自主飞行避障算法主要基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
二、无人机自主飞行避障算法的发展趋势无人机自主飞行避障算法的发展趋势主要表现为以下几个方面。
第一，算法将更加贴近实际应用场景，针对实际问题进行优化和改进，例如在复杂城市场景下进行自主飞行避障。
第二，算法将更加靠近深度学习算法方向，因为深度学习方法具有自适应性、鲁棒性和准确性等优点。
第三，算法将更加注重移动机器人自主决策与追踪任务的整合，实现多机协同避障和航迹规划控制等任务。
三、无人机自主飞行避障算法的应用无人机自主飞行避障算法的应用主要包括以下几个方面。
第一，在无人机拍摄高空场景时，避免飞行过程中意外撞击或摔落，保证设备的安全和图像的稳定性。
第二，在救援搜索任务中，无人机能够避开障碍物，从而更好地完成任务。
第三，在测绘、巡航、农业等领域中，无人机能够完成一些智能化的任务，如自主找路、障碍物检测和避让等。
机器人避障技术详解
机器人避障技术详解
机器人避障技术是机器人技术中的重要组成部分，旨在使机器人能够在复杂环境中自主导航，避免碰撞和障碍物。
以下是机器人避障技术的详解：
1. 传感器技术：传感器技术是机器人避障技术的核心，包括超声波传感器、红外传感器、激光雷达等。
这些传感器可以感知周围环境的信息，为机器人提供障碍物的距离、形状、大小等数据。
2. 路径规划：路径规划是机器人避障技术的另一个重要组成部分。
机器人通过传感器获取环境信息后，需要在其内部存储的地图上进行路径规划，以找到从起点到终点的最安全、最短的路径。
常见的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法等。
3. 运动控制：运动控制是机器人避障技术的实现手段，通过控制机器人的运动轨迹和速度，使其能够避开障碍物并按照规划的路径行进。
运动控制通常涉及到电机控制、PID控制等控制理论和技术。
4. 人工智能技术：人工智能技术也是机器人避障技术的重要组成部分，包括机器学习、深度学习等技术。
这些技术可以帮助机器人更好地适应复杂环境，提高其自主导航和避障的能力。
5. 通信技术：机器人避障技术还需要依赖通信技术，包括无线通信和有线通信。
通过通信技术，机器人可以与上位机进行数据
交换，接收上位机的控制指令，同时也可以将传感器数据传输给上位机进行处理。
总之，机器人避障技术是一项综合性技术，涉及多个领域的知识和技术。
随着机器人技术的不断发展，机器人避障技术也在不断进步和完善，为机器人在各个领域的应用提供了重要支持。
机器人避障技术研究与实现
机器人避障技术研究与实现当今社会，机器人成为热门的研究方向之一。
机器人可以减轻我们的工作负担，提高工作效率，同时还可以处理一些危险或高风险的任务，如火灾救援等。
而机器人避障技术是机器人实现自主行动的关键技术之一。
本文将介绍机器人避障技术的研究与实现。
一、机器人避障技术的研究1. 传感器技术机器人要实现避障，首先需要通过传感器来获取环境信息，主要包括视觉传感器、声音传感器、触觉传感器等。
其中，视觉传感器是机器人获取环境信息最为常用的手段，通过摄像头拍摄环境图像，并通过图像处理技术来识别障碍物。
2. 人工智能技术人工智能技术是机器人避障的另一项重要技术。
通过人工智能可以让机器人自主学习，根据获取的信息进行判断和决策，从而实现自主避障。
目前，机器人避障的算法主要有基于神经网络的算法、基于遗传算法的算法、基于模糊逻辑的算法等。
3. 路径规划技术机器人避障的第三项重要技术是路径规划技术。
在获取环境信息后，机器人需要通过路径规划找到一条避开障碍物的最佳路径。
路径规划主要有A*算法、Dijkstra算法等。
二、机器人避障技术的实现在研究了机器人避障的技术之后，我们需要考虑如何将这些技术实现在机器人上。
下面我们将介绍一种基于开源硬件平台Arduino的机器人避障技术实现方式。
1. 材料清单Arduino Uno开发板红外传感器模块小型直流电机小型轮胎面包板线材2. 硬件连接将Arduino Uno开发板与面包板相连，将红外传感器模块与开发板连接，然后把电机与轮胎相连。
最终设计图如下：3. 程序设计机器人的程序设计分为两部分：一个是遥控程序，用于控制机器人的方向；另一个是自主程序，包括避障和运动控制。
遥控程序代码：```#include <SoftwareSerial.h>SoftwareSerial mySerial(8,9);void setup(){Serial.begin(9600);mySerial.begin(9600);}void loop(){if (Serial.available()){mySerial.write(Serial.read());}if (mySerial.available()){Serial.write(mySerial.read());}}```自主程序代码：```#define Motor1 5 // 定义电机1输出引脚#define Motor2 6 // 定义电机2输出引脚#define eatPin 2#define right 3#define left 4int isOnEat = 0; // 判断是否在黑线上int middleSensorValue; // 中间红外传感器的值void setup(){pinMode(eatPin, INPUT);pinMode(left, INPUT);pinMode(right, INPUT);digitalWrite(eatPin, HIGH);Serial.begin(9600);pinMode(Motor1, OUTPUT);pinMode(Motor2, OUTPUT);}void loop(){middleSensorValue = digitalRead(eatPin);if (middleSensorValue == 0){goStraight(); // 如果机器人在黑线上，则直行}else // 否则寻找路径进行避障{if (digitalRead(left) == LOW && digitalRead(right) == HIGH) {turnLeft();else if (digitalRead(left) == HIGH && digitalRead(right) == LOW){turnRight();}else{back();}}}void goStraight(){analogWrite(Motor1, 180);analogWrite(Motor2, 180);}void turnLeft()digitalWrite(Motor1, LOW); analogWrite(Motor2, 150); }void turnRight(){digitalWrite(Motor2, LOW); analogWrite(Motor1, 150); }void back(){digitalWrite(Motor1, LOW); digitalWrite(Motor2, LOW); delay(500);digitalWrite(Motor1, LOW); analogWrite(Motor2, 150); delay(500);}这段程序代码是基于Arduino开发板的，通过红外传感器模块识别障碍物，通过电机控制机器人的移动方向。
机器人智能控制系统中的路径规划与避障技术
机器人智能控制系统中的路径规划与避障技术机器人在现代社会中扮演着越来越重要的角色，它们不仅在工业自动化中发挥着巨大作用，还在日常生活中提供服务。
为了更好地完成任务，机器人需要具备智能控制系统，并能够进行路径规划与避障。
本文将介绍机器人智能控制系统中的路径规划与避障技术。
路径规划是机器人在给定环境中找到从起点到目标点的最佳路径的过程。
在路径规划中，机器人需要考虑多个因素，包括地图信息、机器人的动力学、环境中的障碍物等。
最常见的路径规划算法是A*算法，它通过综合考虑路径的代价和启发式信息来选择下一步的行动。
此外，Dijkstra算法、最小生成树算法和深度优先搜索算法等也经常被用于路径规划。
这些算法可以帮助机器人在复杂环境中避免碰撞并快速到达目标位置。
避障技术是机器人智能控制系统中的另一个重要组成部分。
机器人在执行任务的过程中可能会遇到各种障碍物，如墙壁、家具、人群等。
为了确保机器人的安全，并能够顺利完成任务，机器人需要能够实时感知障碍物并做出相应的避让行为。
机器人避障技术的实现离不开传感器技术的支持。
常见的传感器包括激光雷达、超声波传感器和红外传感器等。
这些传感器能够感知周围环境中的障碍物，并向智能控制系统提供相应的信息。
智能控制系统根据传感器的反馈信息，对机器人的行动进行实时调整，以避免与障碍物发生碰撞。
除了传感器技术，机器人避障还可以借助于机器视觉技术。
通过摄像头采集环境图像，并对图像进行处理和分析，机器人可以更加准确地感知到障碍物的位置和形状。
利用机器学习算法，机器人可以通过大量的训练数据学习到识别不同类型的障碍物，并根据识别结果做出相应的避让决策。
还有一种常见的避障技术是躲避行为。
机器人可以通过编程实现一些基本的躲避行为，如避让方向的调整、速度的调整等。
当机器人检测到障碍物时，它可以根据障碍物的位置和运动方向，做出相应的躲避决策，从而避免与障碍物碰撞。
除了单个机器人的路径规划和避障，还有一些研究将多个机器人的路径规划和避障进行了集成。
无人机自主避障及路径规划技术研究
无人机自主避障及路径规划技术研究无人机作为一种先进的机器人系统，凭借其快速、灵活、高效的特点已成为当前许多领域中的重要工具，如农业、交通监管、医疗救援、灾难救援等等。
无人机的飞行性能是一个至关重要的问题，随着无人机技术不断的发展，在无人机飞行过程中自主避障及路径规划技术成为了一项热门研究方向。
一、无人机自主避障技术无人机自主避障技术主要指在无人机飞行过程中通过一系列的传感器和算法来实现无人机自主避开障碍物的能力。
传感器主要包括视觉、声纳、红外、雷达等，其中视觉传感器和雷达是目前应用最为广泛的传感器。
在实现无人机自主避障过程中即使在障碍存在的情况下，如何保证无人机的稳定运行成为了一项至关重要的技术问题。
对于这个问题，目前主要的解决方法是基于常规 PID 算法的 PID 控制和基于模糊控制的模糊控制算法。
PID 控制的优势是计算速度快并且实现简单，适用于简单的无人机系统，模糊控制算法的优势在于对于非线性问题具有较强的适应性。
二、路径规划技术无人机路径规划技术的主要目的是实现自主飞行，并且在飞行过程中选择最短或最优路径，以确保飞行的效率和安全。
路径规划算法是实现此目的的关键，目前可行的路径规划算法主要有 A * 算法、Dijkstra 算法和Genetic 算法等。
其中，A * 算法的优点在于高效、速度快，适用于从一个点到另一个点的简单路径规划，而Dijkstra 算法的优势是可用于复杂的图形路径规划。
基于图形的遗传算法是一个比较新的路径规划技术，它的优势在于适用于高精度、高复杂度的路径规划问题，并且可以很大程度上提高搜索效率。
三、结合避障和路径规划的研究无人机的飞行过程是一个非常复杂的过程，必须结合无人机的自主避障和路径规划技术，在飞行过程中确保无人机的高效、安全、稳定，达到实际应用的要求。
这需要基于有效的算法和传感器技术的结合，将这些复杂的问题建模和解决。
在实际应用中我们还需要将避障和路径规划技术与目标检测、轨迹跟踪、自主着陆等技术结合起来。
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种控制方法进行了评述。 关键词 : 中图分类号: T P391 . 4
Research on the ControlMethods of Obstac le Avoidance of Autonomous Robot
LIU Zuo-shi, LUO A i-hua, TONG Jun-hua
( Schoo l o f E lectr ica l andM echan ica l Eng ineering , Jiangx iU niversity of Sc ience and T echno logy , G anzhou 341000 , Ch ina)
Ab stract : The basic contro l m ethod o f autonom ous robot to avo id obstac les is d iscussed , and the severa l comm only con tro l m ethods in the process o f the autonom ous robo t to avo id obstac les at present are rev iew ed . Keyw ords : autonom ous robo; t obstacle avo idance; contro l m ethod 地避障, 必须通过外部传感器来收集周边环境的信 息数据, 建立起外部环境的模型, 并采用一定的避障 算法进行避障控制, 实现类似于人的避障行为。对 于环境的探测技术如按传感器性质划分主要可分为 视觉和非视觉两种。 利用图像信号分析处理技术获得环境信息从而 引导避障行为的视觉系统, 由 CCD 摄像机及安装在 内部微机主板上的图像采集卡组成。该系统通过探 测前方障碍物, 然 后通过图像处 理技术, 如 特征识 别、 距离估计等 , 进行自身的定位及规划下一步的动 作。采用视觉系统避障可以 获得较完整的 环境信 息, 但缺点在于图像处理运算工作量较大, 对设备和 数据处理的技术及成本较高。非视觉类传感器如超 声波传感器、 红外传感器、 激光等 , 以其成本低、 数据 处理技术相对简单等优点 开始引起人们的 广泛关 注。例如人们采用廉价的超 声波传感器来 进行测 量, 可以得到比较准确的目标距离信息 , 但超声波传 感器探测波束角过大、 方向性差无法提供目标的边 界信息, 只能获取到十分有限的环境信息。由于采 用单一的传感器对环境信息的测量不够理想, 因而 在实际应用中往往需要采用其他类型的传感器进行 补偿 , 以实现对周围环境的探测, 这就产生了多传感
1 概述 主动回避障碍是自主移动机器人的一个基本的 安全运动要求, 也是机器人能否实现自主作业的关 键 , 特别是室内作业环境 , 不仅障碍物形状复杂、 摆 放零乱 , 而且经常有如人或其它运动设施的活动, 为 了保证人、 机器及环境的安全, 快速、 有效地实施实 时避障方法显得尤为重要。由于移动机器人的所有 活动都以能回避障碍为前提 , 因而有关避障问题的 研究可分为两类 : 基于模型的规划法和基于传感器 的反应式避障法。前者以环境模型为基础进行全局 无碰路径规划, 可方便地搜索到全局目标 , 其中 , 假 定环境是静态不变的, 无法适应变化的环境或回避 运动的障碍 ; 后者不需事先进行规划 , 而是让机器人 直接响应环境变化, 应用传感器探测的环境数据实 现实时回避障碍 , 因而具有快速、 实时、 高效的特点 , 但是容易丧失目标甚至掉入局部陷阱区域。只有将 两者结合才能完成可靠的导航任务。 2 全自主机器人避障过程中的环境探测 掌握尽可能完整、 详细的环境信息是实现自主 避障的重要前提条件。为了在复杂环境下实现有效
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器信息的融合处理的问题 , 增大了信息处理的工作 量和难度。 3 全自主机器人避障控制方法 ( 1) 人工势场避障控制法 人工势场法最初由 Khatib 应用 于移动机器人 的导航 , 具有简单新颖的特点, 它仿照物理学中电势 和电场力的概念 , 建立机器人工作空间中的虚拟势 场 , 按照虚拟势场力方向 , 实现局部路径规划 , 其基 本思想是构造目标位姿引力场和障碍物周围斥力场 共同作用的人工势场, 搜索势函数的下降方向来寻 找无碰撞路径。 人工势场法对于简单环境很有效 , 但它是以静 态的研究中得出的, 没有考虑障碍物的速度和加速 度 , 所以在动态避障控制中 , 人工势场法避障控制不 是很理想。对于复杂的多障碍环境, 不合理的势场 数学方程容易产生局部极值点 , 导致机器人未到达 目标就停止运动 , 或者产生振荡、 摆动等现象。另 外 , 传统的人工势场法着眼于得到一条能够避障的 可行路径, 对路径是否最优并未加以考虑。 ( 2) 模糊逻辑控制避障控制法 1965 年, 美国教授 LA. Zadeh 首次提出模糊逻 辑的概念, 由此开创模 糊数学及其应 用的新纪元。 1974年 , 英国伦敦大学教 授 E. H. M am dani利用模 糊控制语句组成的模糊控制器控制锅炉和气轮机的 运行, 在实验室中获得成功 , 从而建立把模糊逻辑作 为具有挑战性的工业控制的合适的解的地位 , 并开 始将模糊数学应用于自动控制领域。机器人正是应 用模糊控制的重要领域之一。 模糊逻辑的另一个独特优点是 : 规则库的每条 规则具有明确的物理意义 , 这使得用专家知识调整 规则成为可能。由于不必创建可分析的环境模型即 可处理各种情况 , 模糊逻辑方法在解决机器人避开 障碍物问题上很有前途, 己经有了大量的研究工作。 模糊控制规则是模糊控制的核心 , 因此如何建 立模糊控制规则也就成了一个十分关键的问题。当 前研究工作的新趋势之一是它的渐增本质 , 特别是 在模糊控制规则的自动生成方面, 即 , 连同自动模糊 数据获取, 给予算法在线模糊规则学习能力, 数据获 取和规则生成均自动执行。目前模糊规则的自动生 成主要采用学习的方法 , 其中有强化学习和决策树 学习。虽然利用 Sutton 和 Barto 的模型来执行强化 学习来决定模糊集合的输出变量的三角形隶属度函
声波传感器形成一个探测盲区, 没法对近距离物体 探测。另外, 如果在一个比较小的转弯角度上安装 有平滑的表面 , 该表面能够将声纳波束向前反射 , 而 不是反射回机器人 , 在这种情况下 , 由于没有回波返 回, 传感器就会产生一次漏报 , 机器人也会因此认为 在自己行走的路径上没有障碍物存在。此时, 声波 避障行为不能得以触发。 ( 6) 红外传感避障控制法 自然界任何物体 , 只要其温度高于绝对零度都 能产生红外辐射, 温度愈低的物体辐射的红外线波 长愈长, 根据需要有选择地接收某一定范围的波长, 就可以达到测量的目的。红外传感器是一种能探测 红外线的器件 , 能把红外辐射量变化转换成电量变 化。它是一种比较有效的接近觉传感器 , 经常被国 内外学者应用在多关节机器人避障系统中, 用来构 成大面积机器人 敏感皮肤 覆盖在机器人手臂表 面, 可以检测机器人手臂运行过程中存在的障碍物。 传感器发出的光的波长大约在几百纳米范围内, 是 短波长的电磁波。红外传感器具有以下特点: 不受 电磁波的干扰、 非噪声源、 可实现非接触性测量。另 外, 红外线 ( 指中、 远红外线 ) 不受 周围可见光的影 响, 故可在昼夜进行测量。与声纳传感器相似, 红外 传感器工作处于发射 /接 收状态。这种传感器由同 一发射源发射红外线 , 并用两个光检测器测量反射 回来的光量。由于这些仪器测量光的差异, 它们受 环境的影响非常大 , 物体的颜色、 方向、 周围的光线 都能导致测量误差。但由于发射光线是光而不是声 音, 可以在相当短的时间内获得较多的红外线传感 器测量值 , 测距范围较近。 ( 7) 激光雷达避障控制法 近年来, 激光雷达在移动机器人导航中的应用 日益增多。这主要是由于基于激光的距离测量技术 具有很多优点 , 特别是其具有较高的精度。通过二 维或三维地扫描激光束或光平面 , 激光雷达能够以 较高的频率提供大量的、 准确的距离信息。激光雷 达与其它距离传感器相比, 能够同时考虑精度要求 和速度要求, 这一点特别适用于移动机器人领域。 此外 , 激光雷 达不仅可以 在有环境 光的情况 下工 作, 也可以在黑暗中工作 , 而且在黑暗中测量效果 更好。不过, 该传感器也有一些相应的缺点 , 比如安 装精度要求高、 价格比较昂贵等。 激光雷达的基本工作原理是测量从发送激光束 到接收反射 光的 时间间 隔 TOF ( ti m e-of fligh t), 其
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用启发式算法在单元中搜索安全路径。搜索过程多 采用四叉树或八叉树表示工作空间。栅格的一致性 和规范性使得栅格空间中邻接关系的简单化。赋予 每个栅格一个通行因子后 , 路径规划问题就变成在 栅格网上寻求两个栅格节点间的最优路径问题。 栅格法以基本元素为最小栅格粒度, 将地图进 行栅格划分 , 基本元素位于自由区取值为 0 , 处在障 碍物区或包含障碍物区为 1 , 然后模型递归地把环 境分成 4 个大小相等的子区域 , 直到每个区域中所 包含的基本单元全为 0 或全为 1 , 这样在计算机中 就较容易建立一幅可用于路径规划的地图 ( 如图 1 所示 ) 。 栅格粒度越小 , 障碍物的表示会越精确 , 但 同时会占用大量的存储空间 , 算法的搜索范围将按 指数增加。栅格的粒度太大 , 规划的路径会很不精 确 , 所以栅格粒度大小的确定, 是栅格法中的主要问 题。
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全自主机器人避障控制方法的研究
刘祚时, 罗爱华, 童俊华
( 江西理工大学 机电工程学院 , 江西 赣州 341000)
摘
要:
论述了全自主机器人避障控制的基本方法, 并对目前全自主机器人避障过程中常用的几 全自主机器人; 避障; 控制方法 文献标识码: A 文章编号 : 1001- 0874( 2009) 02- 0063- 04
数中心点的位置来创建避障规则库 , 但事先己经根 据输入变量的模糊化确定了规则库的大小及规则。 其实质相当于对规则库的调整, 基本上亦是离线手 工建立。 ( 3) 人工神经网络避障控制法 人工神经网络 ANN ( artificial neural netw o rk) 是 由许多单元, 又称神经元 , 按照一定的拓扑结构相互 连接而成的一种具有并行计算能力的网络系统, 它 具有较强的非线性拟合能力和多输入多输出同时处 理的能力。它试图通过模拟人脑神经网络处理信息 的方式, 从另一个研究角度来获取具有人脑那样的 信息处理能力。由于对人工神经网络的研究和人的 神经网络 的研究密不可分 , 所以把人工神经网络亦 称为神经网络 NN ( neura l netw ork) 。为了模拟人脑 信息处理的机能, 人工神经网络显示出人脑所具有 的某些基本特征 , 具体表述如下 : 储, 且容量大, 容错性较好; 集到的网络信息; 信息可分布存 可大规模并行处理收