移动机器人系统
《基于多传感器融合的移动机器人定位系统研究》
《基于多传感器融合的移动机器人定位系统研究》一、引言随着科技的发展，移动机器人技术在工业、医疗、服务等多个领域得到广泛应用。
准确的定位技术是实现移动机器人自主导航、完成任务的关键。
传统单一的传感器在复杂环境下难以实现精准定位，因此，基于多传感器融合的移动机器人定位系统成为当前研究的热点。
本文将深入探讨基于多传感器融合的移动机器人定位系统的研究与应用。
二、多传感器融合技术概述多传感器融合技术是将多种传感器的数据通过一定的算法进行融合，以获得更加准确、全面的信息。
在移动机器人定位系统中，常见的传感器包括激光雷达、摄像头、惯性测量单元（IMU）、轮速传感器等。
这些传感器在不同的环境中具有不同的优势和局限性，通过多传感器融合技术可以互相弥补，提高定位的准确性和鲁棒性。
三、多传感器融合定位系统的组成与原理（一）系统组成多传感器融合定位系统主要由传感器模块、数据处理模块和定位算法模块组成。
传感器模块包括激光雷达、摄像头、IMU等，用于获取环境信息和机器人自身的运动信息。
数据处理模块负责对传感器数据进行预处理和特征提取。
定位算法模块则根据融合后的数据，采用合适的算法进行定位。
（二）工作原理多传感器融合定位系统的工作原理是：首先，各种传感器获取环境信息和机器人自身的运动信息。
然后，数据处理模块对传感器数据进行预处理和特征提取，包括去除噪声、校正畸变等。
接着，定位算法模块采用合适的算法对融合后的数据进行处理，得到机器人的位置和姿态信息。
最后，将定位结果输出给移动机器人的控制系统，实现自主导航。
四、多传感器融合技术在移动机器人定位中的应用（一）激光雷达与摄像头的融合激光雷达和摄像头是移动机器人定位中常用的两种传感器。
激光雷达可以获取环境的三维信息，具有较高的测量精度和距离分辨率；而摄像头则可以获取环境的颜色、纹理等视觉信息。
通过将激光雷达和摄像头的数据进行融合，可以实现更加准确的物体识别和障碍物检测，提高机器人的定位精度和鲁棒性。
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。
全向移动机器人的运动控制系统设计的开题报告
全向移动机器人的运动控制系统设计的开题报告一、研究背景与意义随着智能制造和服务机器人的迅速发展，全向移动机器人成为了研究热点之一。
全向移动机器人具有灵活性高、操作半径大、动力学性能好、运动自由度多等特点，被广泛应用于物流搬运、零售服务、医院护理等领域。
而全向移动机器人的运动控制系统是一项至关重要的技术，能够直接影响机器人的运行性能和工作效率。
传统的全向移动机器人运动控制方法主要基于轮式移动机器人定位和控制的方法，但是该方法不适用于全向移动机器人。
因此，研究基于全向轮的移动机器人运动控制系统对于提高机器人定位精度和运动自由度，优化机器人运动路径，提高运动控制精度，提高机器人工作效率能起到非常重要的作用。
二、研究内容本文将研究全向移动机器人运动控制系统，主要内容包括以下几个方面：1. 全向移动机器人系统的建模与仿真。
通过建立机器人的数学模型，研究机器人的运动学和动力学特性，并通过仿真平台对系统进行验证和优化。
2. 控制算法的设计与优化。
基于全向轮的机器人控制算法包括路径规划、速度控制和力矩控制。
通过优化控制算法，提高机器人位置和姿态控制的精度。
3. 模块化控制系统设计。
设计模块化控制系统实现对机器人轮式驱动器、IMU （惯性测量单元）、编码器、雷达、摄像头等外部传感器的驱动控制。
并实现与机器人运动控制算法的整合。
三、研究方法本研究采用理论研究和实验研究相结合的方法，通过理论分析和仿真实验验证机器人运动控制算法的正确性和可行性，并通过实物机器人的实验验证所设计的控制系统的性能和稳定性。
四、预期成果本次研究的预期成果包括：1. 全向移动机器人系统的数学模型和建模仿真平台。
2. 基于全向轮的移动机器人控制算法的设计与实现。
3. 全向移动机器人运动控制系统的硬件设计与实现。
4. 机器人运动控制算法的优化。
五、研究计划本研究的计划分为以下4个阶段：1. 研究全向移动机器人基础知识和掌握机器人建模和仿真技术。
完成全向移动机器人的数学模型建立、运动规划算法设计及验证仿真、力矩控制算法设计及验证仿真等。
基于ROS的自主移动机器人控制系统设计
基于ROS的自主移动机器人控制系统设计自主移动机器人是近年来兴起的一种新型机器人，它能够在无人监管的情况下完成一定的任务。
集成控制系统是自主移动机器人的重要组成部分，它可以实现机器人的定位、导航、避障等基本功能。
本文将介绍一个基于ROS（Robot Operating System）的自主移动机器人控制系统设计。
1. ROS简介ROS是一个开源机器人操作系统，它为机器人开发者提供了一套标准化的工具和库，使得机器人软件开发变得更加简单和高效。
ROS是以C++和Python为主要语言开发的，它提供了许多机器人领域常用的功能模块，包括运动规划、感知、控制等。
2. 控制系统的硬件架构自主移动机器人控制系统的硬件架构主要包括机器人本体、传感器、计算机等部分。
机器人本体主要由底盘、电机、轮子等组成，传感器则包括激光雷达、视觉传感器、惯性导航系统等。
计算机可以是嵌入式电脑或者笔记本电脑等。
3. 控制系统的软件设计在ROS中，机器人的控制系统被称为“ROS节点”。
我们需要为机器人的各个模块（底盘、激光雷达、摄像头等）分别创建ROS节点，并在节点之间建立通信机制。
例如，我们可以为底盘设计一个控制节点，为激光雷达设计一个数据处理节点，为摄像头设计一个图像处理节点等。
4. 控制系统的软件框架控制系统的软件框架是ROS节点的整体设计方案，它主要包括节点的定义、通信机制设计、运动规划、障碍物避障等。
在本文中，我们以一个四轮差速机器人为例，介绍自主移动机器人控制系统的软件框架。
(1) 定义节点我们需要为机器人的各个功能模块定义ROS节点，例如底盘控制节点、激光雷达节点、摄像头节点等。
在定义节点时，需要指定节点的名称、输入输出消息类型等。
(2) 通信机制设计在各个节点之间建立通信机制，可以使用ROS的消息机制实现。
节点之间可以发布（Publish）和订阅（Subscribe）消息，实现数据的传输与共享。
(3) 运动规划运动规划是机器人控制系统的重要组成部分，它可以实现自主导航和路径规划。
轮式移动机器人控制系统设计
轮式移动机器人控制系统设计轮式移动机器人控制系统设计一、引言随着科技的不断进步和机器人技术的快速发展，移动机器人已经广泛应用于工业、军事、医疗等领域。
轮式移动机器人由于其稳定性和灵活性被广泛应用，因此其控制系统的设计显得尤为重要。
本文将探讨轮式移动机器人控制系统的设计原则、结构和实现方法。
二、轮式移动机器人的基本机构轮式移动机器人一般由底盘、轮子、传感器和控制器组成。
底盘是机器人的主要支撑结构，承载其他各部件，并在其上装载各种设备。
轮子是机器人行进和转向的关键组件，具有较大的摩擦力和承载能力。
传感器可以获取环境信息，并将其转化为电信号传输给控制器。
控制器根据传感器信息和预设的任务要求来实时控制机器人的行为。
三、轮式移动机器人控制系统设计原则1. 清晰明确的任务目标：在进行轮式移动机器人控制系统设计之前，首先要明确机器人的任务目标。
基于任务目标，确定机器人的控制策略和参数，以便更好地实现任务需求。
2. 稳定性和可靠性：轮式移动机器人需要在各种复杂环境下进行工作，因此其控制系统必须具备较好的稳定性和可靠性，以应对各种不确定性因素的干扰。
3. 灵活性和适应性：轮式移动机器人具有灵活的机动性和适应能力，因此其控制系统应具备较高的灵活性，能够根据环境变化和任务需要做出相应的调整。
4. 实时性：由于轮式移动机器人需要实时地感知环境并做出响应，因此控制系统设计中的算法和通讯机制要具备较高的实时性，以确保机器人的快速响应能力。
5. 省电性：由于移动机器人工作时往往需要依靠电池供电，而电池续航能力有限，因此控制系统设计中要尽量优化能源消耗，提高电池利用率，延长机器人工作时间。
四、轮式移动机器人控制系统结构轮式移动机器人的控制系统一般采用层次化的结构，包括感知层、决策层和执行层。
1. 感知层：感知层是轮式移动机器人控制系统的底层，负责感知环境信息。
常用的感知装置包括激光雷达、摄像头、红外传感器等。
感知层通过采集环境信息并对其进行处理，将处理后的信息传递给决策层。
移动机器人(AGV)主要分类有哪些？
移动机器人(AGV)主要分类有哪些？
移动机器人(AGV)主要分为货叉式AGV、牵引式AGV、背驮移载式AGV、举升式AGV、潜入式AGV、重载式AGV等应用、辊道式AGV;AGV是由无人驾驶自动导引车辆(AGV)、管理系统、监控系统和智能充电系统等部分组成。
1、货叉式AGV：货叉式的AGV用于托盘类物料的搬运，可以实现机台到机台、机台到地面、地面到地面、以及叠放托盘等多种模式，可以解决不同高度、不同区域多站点间的物料输送。
2、背驮移载式AGV：采用多轮结构，可以进行更灵活的运行，适合机台间各种形式物料的搬运。
3、潜入式AGV：潜入式的AGV车体小巧，可以钻入物料车底部搬运物料。
4、重载式AGV：AGV领域里的巨无霸，它采用多轮系的驱动方式、高精度、大载荷是技术难度最高的AGV产品之一，系列产品已应用于工程机械、钢铁冶金等行业。
在管理系统、监控系统的管理监控下、移动机器人依照作业任务的要求，选择所规划的最优路径，精确行走并停靠指定的地点，完成一系列作业任务，如取货、卸货、充电等。
移动机器人(AGV)是衔接物流系统中各个相关组件的桥梁，在现代的生产物流搬运设备中，移动机器人(AGV)担当了一个非常重要的角色。
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。
移动机器人系统
移动机器人系统在当今科技飞速发展的时代，移动机器人系统正逐渐走进我们的生活和工作，发挥着越来越重要的作用。
移动机器人不再只是科幻电影中的幻想，而是实实在在地为我们解决各种实际问题，提高生产效率，改善生活质量。
移动机器人系统，简单来说，就是能够自主移动并完成特定任务的机器人组合。
它由多个部分组成，包括机械结构、传感器、控制系统、动力系统和软件算法等。
机械结构是移动机器人的“身体”，它决定了机器人的外形和运动方式。
有的移动机器人采用轮式结构，这种结构简单、灵活，适合在平坦的地面上快速移动；有的则采用履带式结构，能够适应复杂的地形，如爬坡、跨越障碍物等；还有的像人形机器人，通过模仿人类的身体结构和运动方式，实现更加复杂和精细的动作。
传感器就像是移动机器人的“眼睛”和“耳朵”，让它能够感知周围的环境。
常见的传感器有激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达可以精确地测量机器人与周围物体的距离和方位；摄像头能够获取丰富的图像信息，帮助机器人识别物体和场景；超声波传感器则适用于短距离的障碍物检测。
控制系统是移动机器人的“大脑”，负责处理传感器收集到的信息，并做出决策，指挥机器人的行动。
这需要强大的计算能力和高效的算法，以确保机器人能够快速、准确地响应各种情况。
动力系统则为移动机器人提供动力支持，常见的有电池、电动机等。
电池的续航能力和充电速度是影响移动机器人工作时间的重要因素，而电动机的性能则决定了机器人的运动速度和力量。
软件算法是移动机器人系统的“灵魂”。
它包括路径规划算法、导航算法、避障算法等。
路径规划算法让机器人能够找到从起点到终点的最优路径；导航算法则指导机器人沿着规划好的路径前进；避障算法则确保机器人在移动过程中能够避开障碍物，安全地到达目的地。
移动机器人系统在各个领域都有着广泛的应用。
在工业领域，它们可以在工厂车间里搬运货物、进行零部件组装等工作，提高生产效率，降低人力成本。
在物流领域，移动机器人可以实现货物的自动分拣和搬运，加快物流速度。
移动机器人控制系统设计
一、绪论（一)引言移动机器人技术是一门多科学交叉及综合的高新技术,是机器人研究领域的一个重要分支，它涉及诸多的学科,包括材料力学、机械传动、机械制造、动力学、运动学、控制论、电气工程、自动控制理论、计算机技术、生物、伦理学等诸多方面。
第一台工业机器人于20世纪60年代初在美国新泽西州的通用汽车制造厂安装使用。
该产品在20世纪60年代出口到日本，从20世纪80年代中期起，对工业机器人的研究与应用在日本迅速发展并步入了黄金时代。
与此同时，移动机器人的研究工作也进入了快速发展阶段。
移动机器人按其控制方式的不同可以分为遥控式、半自动式和自主式三种；按其工作环境的不同可以分为户外移动机器人和室内机器人两种。
自主式移动机器人可以在没有人共干预或极少人共干预的条件下，在一定的环境中有目的的移动和完成指定的任务。
自主式移动机器人是一个组成及结构非常复杂的系统，具有加速、减速、前进、后退以及转弯灯功能，并具有任务分析，路径规划,导航检测和信息融合，自主决策等类似人类活动的人工智能。
（二）移动机器人的主要研究方向1.体系结构技术1)分布式体系结构分布式体系结构【1。
2.3】是多智能体技术在移动机器人研究领域的应用。
智能体是指具有各自的输入、输出端口，独立的局部问题求解能力，同时可以彼此通过协商协作求解单个或多个全局问题的系统。
移动机器人系统，特别是具有高度自组织和自适应能力的系统，它们的内部功能模块与智能体相仿，因此可以应用多智能体技术来分析和设计移动机器人系统的结构，实现系统整体的灵活性和高智能性。
在分布式体系结构中，各个功能模块具有不同的输入输出对象和自身的不同功能，并行各工作，整个系统通过一个调度器实现整体的协调，包括制定总体目标、任务分配、运动协调和冲突消解等。
2）进化控制体系结构面对任务的复杂性和环境的不确定性以及动态特性，移动机器人系统应该具有主动学习和自适应的能力。
将进化控制的思想融入到移动机器人体系结构的设计中，使得系统哎具备较高反应速度大的同时,也具备高性能的学习和适应能力。
用于移动机器人的嵌入式系统设计与实现
用于移动机器人的嵌入式系统设计与实现移动机器人是现代自动化生产和服务领域中的重要组成部分，通过运用先进的嵌入式系统技术，可以为机器人的智能控制、信息处理和通讯传输提供强有力的支持，实现机器人的高效、精准和安全工作。
本文将针对移动机器人的嵌入式系统设计与实现进行探讨，主要从以下几个方面分析：一、移动机器人的嵌入式系统嵌入式系统是集成了计算、控制和通讯等多种功能的计算机系统，其特点是体积小、功耗低、性能高、稳定可靠，适合用于控制和监测等实时性强的场合。
移动机器人的嵌入式系统需要具备下列特点：1、高性能：支持多任务并行处理、高速计算和实时控制等功能，满足移动机器人的工作需求；2、低功耗：采用节能的硬件设计和优化的软件算法，确保嵌入式系统的长时间可靠运行；3、可靠稳定：采用防水、防震、防尘等物理保护措施，使用经过测试的软件和硬件组件，提高嵌入式系统的可靠性和稳定性；4、丰富接口：支持常见的通讯接口，如USB、RS232、以太网等，方便与其他设备进行数据交换和远程控制。
因此，移动机器人的嵌入式系统需要具备较高的计算速度、存储容量、通讯带宽和数据处理能力，同时考虑尺寸、重量和功耗等实际条件。
二、嵌入式系统硬件设计嵌入式系统的硬件设计是实现其高性能、低功耗和稳定可靠的关键步骤之一。
移动机器人的硬件设计需要考虑以下几点：1、选择适合的处理器：根据应用需求选择适合的嵌入式处理器，如ARM、Cortex-M等，并可以添加加速器、FPGA等外设扩展处理器的性能；2、核心电路设计：对处理器的供电电路、时钟电路和复位电路进行规划和布局，保证电源和信号的稳定和可靠；3、外设设计：根据需求添加各种外设，如USB、RS232、以太网、WIFI、蓝牙等，或者传感器、电机控制器、电源管理电路等；4、尺寸和布局：根据实际应用场景选择适当的尺寸和布局，考虑嵌入式系统的机械结构安装和接口导线布置等问题。
通过以上设计，可以实现移动机器人的嵌入式系统硬件上的优化。
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sony360度全景摄像机
sony360度全景摄像机 -工作原理
1.1 移动机器人系统
1.1.3 机器人例举 （2）清洁机器人
1.1 移动机器人系统
1.1.3 机器人例举 （3）智能轮椅
1.1 移动机器人系统
1.1.3 机器人例举 （4）保安机器人
快速随机搜索数算法（考虑微分约束）
1.1 移动机器人系统
1.1.5 机器人的导航控制 （4）局部路径规划方法
引力势场函数：
1 U att x k a x x d 2
引力Fatt 是引力势场函数的负梯度：
Fatt U att K a x x d
Fatt
斥力势场函数：
(c) kgg=0.55、ksafe=0.2ksmooth=0.25
仿真实验结果
(2) 与滚动窗算法的比较实验
(a)
(b)
(c)
(d)
仿真实验结果
(3)调整规划窗口大小的比较实验
Rsta=1.8m
起 始 点
窗口大小固定不变
Rsta=7m
目 标 点
窗口大小自适应调整
仿真实验结果
(4)动态未知环境下的实验
x
A
R
x AA cos(
x
y AA sin(
) 2 R sin( ) sin( ) 2 2 2 S [sin( ) /( )] sin( ) 2 2 2
1.1 移动机器人系统
1.1 移动机器人系统
1.1.3 机器人例举 （5）月球车机器人
前轮越障
中间轮越障
后轮越障
1.1 移动机器人系统
1.1.4 机器人的导航控制
1.1 移动机器人系统
1.1.4 机器人的导航控制 （1）推算定位方法
l
C ( x, y )
v
r v ( l r ) 2
r ( r l ) W
1.1.1 移动机构 （4）全向轮
1.1 移动机器人系统
1.1.1 移动机构 （5）履带式结构
1.1 移动机器人系统
1.1.1 移动机构 （6）仿生结构
1.1 移动机器人系统
1.1.1 移动机构 （7）轮腿式结构
1.1 移动机器人系统
1.1.2 传感器 （1） 内部传感器 【1】光电编码器 【2】加速度计 【3】GPS 【4】陀螺仪 【5】电子罗盘
U rep
F
1 1 2 1 ) kr ( 2 ( X , X obs ) 0 0
if ( X , X obs ) 0 if ( X , X obs ) 0
相应的斥力为：
Frep U rep
Frep
人工势场法
X , X obs 1 1 1 k r if X , X obs 0 X , X 2 X , X x obs 0 obs 0 if X , X obs 0
加速度计 陀螺仪
GPS
电子罗盘
1.1 移动机器人系统
1.1.2 传感器 （2） 外部部传感器 【1】图像传感器 【2】超声波传感器 【3】红外传感器 【4】激光传感器 【5】声音传感器
【4】 【1】
【2】
【3】
【5】
1.1 移动机器人系统
1.1.3 机器人例举 （1）三轮移动机器人
全 景 视 觉
第1讲 移动机器人系统
移动机器人系统 移动机构 传感器 例举 定位 路径规划 多机器人系统 概述 主要研究问题
1.1 移动机器人系统
1.1.1 移动机构 （1）三轮
1.1 移动机器人系统
1.1.1 移动机构 （2）四轮
1.1 移动机器人系统
1.1.1 移动机构 （3）六轮
1.1 移动机器人系统
1.1.4 机器人的导航控制 （2）三角定位方法
yw
yr
z0 z r0
zi
z w0
z ri
z wi ( P , P ) x y
xr
xw
z0
z0
z1
z1
1
xr
P
2
xr
P
xr
z2
（2）三角定位方法
yw
z0
z r0
v 0i
zi
v 0j
z ri
v ij
v 2 z 2 z 2 2 z z cos ij ri rj ri rj ij 2 2 2 v 0i z r0 z ri 2 z r0 z ri cos i 0 2 2 2 v z r0 z rj 2 z r0 z rj cos j 0 0j
5）目标引导性分析 目标点 PG = (xg, yg)对于局部环境中任一方向 li 的路径引导函数定义为
f ligoal i goal i
◆基于自适应动态窗口的运动规划
动态窗口自适应调整方法
动态窗口 Win ( Rsta (t )) 中总的可通过方向域和记为 FD ，定义为
ΔR的函数图形
仿真实验结果
(1)性能参数的检验实验
Psub {( sub , sub ) | sub k gg gg k safe safe k smooth smooth , sub Rsta (t )}
(a) kgg=1、ksafe=ksmooth=0 (b) kgg=0.7、ksafe=0.3、ksmooth=0
1.1 移动机器人系统
1.1.5 机器人的导航控制 （3）全局路径规划方法
可视图 【起始点、目标点和障 碍物的顶点链接起来 】
Vornoroi图（维诺图 ） 【到障碍物或工作区间边缘 距离相等的所有点的集合 】
1.1 移动机器人系统
1.1.5 机器人的导航控制 （3）全局路径规划方法
概率路标算法
R
Rmax
FD ,1
0
Rmin
FD , 2
FD ,max
FD
◆在 WF 行为中： 若为 follow_left_wall，如果 f lN S 0 ， Rsta (t 1) d N S vR (t )T
trav
trav 若为 follow_right _wall，如果 f l1 0 ， Rsta (t 1) d1 vR (t )T 。
动态环境下运动规划结果
1.1 移动机器人系统
1.1.5 机器人的导航控制 （5）机器人的体系结构
（一）基于功能分解的体系结构
●优点：易于实现高级智能行为。 ●缺点：对环境中的变化反映较慢，无法适应环境的不确定性；属于串联方式， 各子系统之间的联系过于紧密、死板，系统物理结构复杂、可靠性差。
基于功能分解的传统体系结构
滚动规划法
1）可通过性分析 定义 li 方向上的可通行代价函数为
f li
trav
0 i
( i Rsta ) ( i Rsta )
2）安全性分析 定义 li 的安全性度量函数为
( i Rsta ) min( iFDL i , i iFDR ) f li i ( i Rsta ) FDR FDL FDR FDL 其中 i 、 i 分别为 FD(li) 左右边界 li 、 li 所对应的方向角。
r
运动学模型
v cos x v sin y
1.1 移动机器人系统
1.1.4 机器人的导航控制 （1）推算定位方法
O
y
S 轮 ( N / P ) D
R S /
S (S L S R ) / 2
1.1 移动机器人系统
1.1.5 机器人的导航控制 （3）全局路径规划方法
A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路 最有效的方法。 公式表示为： f(n)=g(n)+h(n), 其中f(n) 是从初始点经由节点n到目标点的 估价函数， g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的 实际代价， h(n)是从n到目标节点最佳路径的估计代价。 保证找到最短路径（最优解的）条件，关 键在于估价函数h(n)的选取： 估价值h(n)<= n到目标节点的距离实际 值，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围 大，效率低。但能得到最优解。 如果 估价值>实际值, 搜索的点数少，搜索 范围小，效率高，但不能保证得到最优解。 估价值与实际值越接近，估价函数取得就越好。
斥力和引力的矢量和：
F Fatt Frep
1.1 移动机器人系统
1.1.5 机器人的导航控制 （4）局部路径规划方法
输入变量 ：
Y
z
d i (i 1,2,3,4,5) z
输出变量 ：
d4
5
4
4
3
2 1
X
v
模糊逻辑法
1.1 移动机器人系统
1.1.5 机器人的导航控制 （4）局部路径规划方法
safe
3）运动平稳性分析 定义 li
i i
, 的平滑性代价函数为
f lismooth i R i
4）人工导引性分析
有起作用的导引路径点，则对 li i , i ， 定义其路径导引函数为
f liguide i guide i
FD ki ki
◆在 MtG 行为中：
NS i 1