关于除草机器人的综述
田间除草机械综述
田间除草机械综述摘要：水稻田间机械除草技术在减少除草剂防治和有机稻草害控制的研究和应用中具有重要作用。
该文收集和整理国内外水稻田间机械除草装备与技术研究现状，概括了现在市场上应运广泛便捷的除草机械，分析了除草机械主要的技术核心。
结合我国具体情况，应采用多学科多技术联合、农机农艺相互配合及多功能于一体融合的研究方法研制智能化除草系统，以期提高除草精度和我国农业机械化水平。
关键字：除草；机械式；装备；现状；趋势Summarization of Field Weeding MachineryAbstract:The mechanical weed control in paddy field plays an important role in reducing herbicide control and organic rice straw weed control research and application. This paper collects and arranges the domestic and foreign research status of mechanical weeding equipment and technology in rice field, summarizes the weeding machinery which is convenient and widely used in the market nowadays, and analyzes the main technical core of weeding machinery. Combined with China's specific circumstances, should be multi-disciplinary multi-technology joint, agricultural and agricultural cooperation with the integration of multi-functional research methods in the development of intelligent weeding system in order to improve weeding accuracy and level of agricultural mechanization.Key words: Weeding; Mechanical; Equipment; Status; Trends0.引言稻田杂草与水稻争夺生长空间、肥料养分、光照、水、热等资源，影响水稻的生长发育，是造成水稻产量下降和品质降低的主要原因之一，每年由草害引起的水稻产量损失率在15%以上。
智能除草机器人
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加精准地识别杂草和农作物。此外，随着5G等通信技术的发展，未来除草机器人还可能会实现远程操控和
自主学习，进一步解放人力
结论
总的来说，智能除草机器人的 出现为农业带来了巨大的变革
01
它们通过先进的传感器技术、
计算机视觉技术和路径规划算
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法，实现了高效、准确的除草
未来，随着科技的不断发展，
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我们期待智能除草机器人能够
智能除草机器人的工作原理
计算机视觉技术
计算机视觉技术是智 能除草机器人的"大 脑"，它能够处理和 分析传感器捕捉到的 信息。通过深度学习 算法，计算机视觉技 术可以训练机器人识 别各种类型的杂草， 并根据农作物的特征 进行精准的除草
智能除草机器人的工作原理
路径规划算法
路径规划算法是智能除草机器人的"灵魂"， 它能够根据农田的实际情况，为机器人规划 出最合适的除草路径。这种算法综合考虑了 农作物的分布、机器人的移动速度、电池寿 命等因素，以实现高效、准确的除草
为农业带来更加美好的未来
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这不仅提高了农业生产的效率 和质量，而且降低了人力成本 和环境负担
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01.
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尽管智能除草机器人具有许多优点，但它们也面临着一些挑战。例如，如何提高机器人的续
航能力、如何处理复杂的农田环境、如何进一步提高识别准确率等问题。未来，科研人员还
需要在人工智能、机器人技术、农业工程等多个领域进行深入研究，以解决这些问题
02.
同时，随着科技的不断发展，我们可以预见未来会出现更加智能化、高效化的除草机器人。它们不仅会拥 有更高的移动速度和更长的续航能力，而且可能会具备更加先进的传感器技术和计算机视觉技术，能够更
农业机器人
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农业机器人的发展趋势
农业机器人的技术发展趋势： (1)多模式识别。在农业机器人未来的应用中，应是以图像处理为主要 的信号处理方法，辅以其他识别方式，以提高农产品采集、识别的准确性。 (2)智能算法应用。随着模糊控制的不断发展，特别是像农业生产这样 难以建立合适数学模型的领域，通过控制算法的不断改进提高农业机器人的 工作效率。 (3)农业机器人的开放性。机器人控制系统应允许不同的设计人员与用 户对硬件与软件等部分进行二次开发与应用，且应当对农业机器人进行模块 化设计，根据不同的农业环境，以适应不同的工作要求，增加农业生产效率。
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农业机器人的研究现状
国内研究现状
中国农业大学研发的黄瓜采摘机器人采用了双目视觉成像装置，主要针对温室环境作业，通过 对图像的采集、处理，达到对黄瓜的精确定位。其用来寻找果实的机械手也采用了先进的红外反射 式光电传感器。
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农业机器人的研究现状
国内研究现状
西北农林科技大学研究的基于双目视觉及DSP的农田障碍物检测与路径识别
农业机器人
农业机器人是机器人在农业生产中的运用，是一 种可由不同程序软件控制,以适应各种作业,能感觉 并适应作物种类或环境变化,有检测(如视觉等)和演 算等人工智能的新一代无人自动操作机械。区别 于工业机器人，是一种新型多功能农业机械。农 业机器人的广泛应用，改变了传统的农业劳动方 式降低了农民的劳动力，促进了现代农业的发展。
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农业机器人的应用现状
行走式 农业机器人
农业机器人典型案例
农业机器人典型案例
农业机器人是用于农业生产的自动化机器人，可以执行各种农业任务，如种植、施肥、除草、采摘等。
以下是一些农业机器人的典型案例：
1. 种植机器人：种植机器人可以使用机械臂将种子插入土壤中，并使用传感器来确定种植深度和间距。
这些机器人可以在不同的地形和气候条件下工作，提高了种植效率和一致性。
2. 施肥机器人：施肥机器人可以使用传感器来检测土壤的营养状况，并使用机械臂将肥料施加到需要的区域。
这种机器人的优点是可以根据土壤状况精确地施加肥料，减少了过度施肥或施肥不足的风险。
3. 除草机器人：除草机器人可以使用机械臂或喷嘴来去除农田中的杂草，同时避免使用化学除草剂。
这种机器人可以显著减少化学物质的使用，并保护环境。
4. 采摘机器人：采摘机器人可以使用传感器和机器视觉技术来识别成熟的果实，并使用机械臂将其采摘下来。
这种机器人可以显著提高采摘效率，减少人工采摘的成本和风险。
5. 无人机：无人机可以使用传感器和摄像机来监测农田状况，并使用喷嘴或药物投放装置来进行施肥、喷药等任务。
这种机器人的优点是可以在短时间内覆盖大片农田，提高作业效率。
以上是一些农业机器人的典型案例，它们的应用可以提高农业生产效率、降低成本、保护环境并提高农产品的质量。
随着技术的不断进步，未来将会有更多的农业机器人被研发和应用。
割草机器人工作原理
割草机器人工作原理引言：随着科技的不断发展，人们的生活水平不断提高，对于生活质量的要求也越来越高。
在过去，割草是一项枯燥乏味的任务，需要人们花费大量的时间和精力。
然而，随着割草机器人的出现，这项任务变得更加便捷和高效。
本文将介绍割草机器人的工作原理。
一、传感器系统割草机器人的工作原理首先依赖于其配备的传感器系统。
传感器系统主要包括以下几个方面：1.1 视觉传感器割草机器人通常配备了摄像头或激光雷达等视觉传感器，用于感知周围环境。
通过视觉传感器，机器人可以识别和判断障碍物、边界线以及草坪的形状和大小。
1.2 碰撞传感器为了避免与障碍物碰撞，割草机器人还配备了碰撞传感器。
碰撞传感器可以感知到机器人与物体的接触，一旦发生碰撞，机器人会立即停下来或改变方向，以避免进一步的碰撞。
1.3 坡度传感器割草机器人还配备了坡度传感器，用于感知地面的坡度。
通过坡度传感器，机器人可以判断草坪的坡度，以便在操作过程中做出相应的调整，保证割草的效果和安全性。
二、导航系统割草机器人的导航系统是其工作的关键。
导航系统主要包括以下几个方面：2.1 GPS定位割草机器人通常配备了全球定位系统（GPS），用于定位其所处的位置。
通过GPS定位，机器人可以在草坪上制定割草的路径，并确定其工作区域。
2.2 地图绘制在完成GPS定位后，割草机器人会通过传感器系统收集到的数据，绘制出草坪的地图。
地图绘制包括识别边界线、障碍物和其他地物等步骤，以便机器人在工作时能够避开障碍物，并按照预定路径进行割草。
2.3 路径规划根据绘制出的地图，割草机器人会通过路径规划算法确定最优的割草路径。
路径规划的目标是尽量降低机器人的移动距离和时间，提高割草效率。
三、割草系统割草机器人的割草系统是机器人最核心的部分。
割草系统主要包括以下几个方面：3.1 割刀装置割草机器人一般配备了割刀装置，用于割除草坪上的草。
割刀装置通常由多个旋转刀片组成，可以快速而均匀地割断草坪上的草。
园林割草机器人设计分析
园林割草机器人设计分析摘要：当前，在草坪上进行割草作业的机器人技术正朝着智能化、高效化的方向发展。
因此，本文以园林机械割草机的产品设计与优化为切入点，根据园艺机产品系列中的机械割草机的技术现状和发展趋势，结合企业的实际研究工作；从整机设计、软硬件协同开发、测试认证等几个方面进行了阐述。
关键词：园林机具割草机器人产品设计1园林割草机器人概述机器人割草机是一种具有机电一体化集成、定时启动、自动返回基站充电、躲避障碍物、感知雨水等功能的智能化机器人[1]。
在技术方面，目前比较成熟的有Friendlymachine公司的 Robomow、Zucchetti型号产品，AL-KO公司的Robolinho产品, WORX公司的Landroid产品等。
从市场角度看，国外的园林企业都已经看到了机器人割草机的发展，并进行了相应的布局。
苏州宝时得公司WORX品牌的 Landroid M/L系列是国内知名的园林工具制造商，凭借出色的产品设计和良好的性价比，成为欧洲市场销量最高的产品。
南京苏美达公司的Yardforce系列产品，凭借其卓越的价格优势，在欧洲市场的销量逐渐上升。
2园林割草机器人整机设计在园林割草机器人整机设计中，需要确定除草电机参数、前后车轮布局、传感器选型布局、行走电机参数、除草刀布局等；通过对除草机行走路径、充电站参数布置、人机交互界面参数布置等方面的研究，可以实现单片机的选择、割草机器人硬件、软件的设计[2]。
当前市场上的园林割草机器人主要有两种形式。
图1中所示的是由Husgvarna的圆形刀盘驱动刀片。
图2是一种多齿的整体式刀片，它是Robomow 的代表。
本文倾向采用圆刀盘带动用刀片方案。
理由如下：（1）根据 EN 50636-2-107:2015第20102.的规定，使用多齿的整体刀片必需按照传统的割草机要求，护置必须低于刀片平面3 mm以上，该条款使得产品结构设计有一定的局限性；（2）整体式刀片的安全性不高，在草坪上进行切割时，会对草坪造成很大的划痕，同时也会造成割草机器人刃口的损伤。
智能除草机器人
智能除草机器人在现代农业的发展进程中，科技的力量正以前所未有的速度渗透到各个环节。
其中，智能除草机器人的出现，无疑是一项具有重大意义的创新。
想象一下这样的场景：广袤的农田里，不再是农民们弯腰辛苦地除草，而是一个个小巧灵活的机器人在田间穿梭，精准地识别杂草并进行清除。
这不仅大大减轻了农民的劳动强度，还提高了农业生产的效率和质量。
智能除草机器人之所以能够实现高效除草，关键在于其先进的技术集成。
首先，它配备了高精度的图像识别系统。
这就像是机器人的“眼睛”，能够准确区分农作物和杂草。
通过对大量农作物和杂草图像的学习和分析，机器人可以迅速识别出杂草的特征，哪怕是与农作物极为相似的杂草也能准确辨别。
为了能够在复杂的农田环境中自如行动，智能除草机器人还拥有出色的运动控制系统。
它可以根据地形的起伏和农作物的分布，灵活调整自己的行走路线和速度。
遇到狭窄的田垄，它能小心翼翼地通过；面对泥泞的地面，它也能保持稳定不滑倒。
除草的方式也是多种多样的。
有的智能除草机器人采用机械除草的方法，通过小巧而锋利的刀具直接将杂草割断。
这种方式简单直接，但需要机器人具备精准的控制能力，以避免对农作物造成伤害。
还有的机器人则运用了化学除草的手段，不过这里的“化学”可不是盲目喷洒除草剂，而是在精准识别杂草的基础上，有针对性地进行微量喷洒，最大限度减少了化学药剂对环境和农作物的影响。
智能除草机器人的工作效率也是传统除草方式无法比拟的。
传统的人工除草，一个人一天可能也只能完成几亩地的工作。
而智能除草机器人可以日夜不停地工作，一天就能完成几十亩甚至上百亩地的除草任务。
这意味着农民可以在更短的时间内完成田间管理，为农作物的生长创造更好的条件。
而且，智能除草机器人的使用成本也在逐渐降低。
随着技术的不断进步和大规模生产，机器人的制造成本在不断下降。
同时，由于其高效的工作方式，长期来看，可以为农民节省大量的人力成本和时间成本。
智能除草机器人的出现，对于农业可持续发展也具有重要意义。
机器人在农业中的应用
机器人在农业中的应用近年来，随着科技的飞速发展，机器人技术得到了广泛应用。
在农业领域，机器人也开始发挥越来越重要的作用。
机器人的出现不仅提高了农业生产效率，也减轻了农民的劳动负担。
本文将探讨机器人在农业中的应用，并分析其带来的好处和挑战。
一、机器人在农田作业中的应用机器人在农田作业中有着广泛的应用。
首先，机器人可以进行土壤分析和作物观测，帮助农民了解农田的实际情况，合理制定种植方案。
其次，机器人可以进行植物喷洒和施肥，减少了农民的体力消耗，提高了施肥的准确度。
此外，机器人还可以进行除草作业和种子播种，使得农作物生长更加健康高效。
二、机器人在农产品采摘中的应用农产品采摘一直是农业生产中的一项繁重而繁琐的工作。
然而，借助机器人技术，这个问题可以得到很好的解决。
机器人可以通过视觉传感器和机械手臂等设备，精确地识别和采摘成熟的农产品。
机器人采摘不仅提高了采摘速度，也减少了因人为误伤而导致的浪费和损失。
此外，机器人采摘还可以减少农产品运输中的损耗，保持农产品的新鲜度。
三、机器人在农业信息管理中的应用农业信息管理对于农民来说是非常关键的。
机器人可以通过传感器和无人机等技术，实时监测农田的湿度、温度和光照等信息，并将这些数据传输给农民。
农民可以根据这些信息，及时调整灌溉和施肥的方案，提高农业产量。
此外，机器人还可以通过人工智能技术，为农民提供专业的种植建议和病虫害防治方案，帮助农民解决种植和管理中遇到的问题。
四、机器人在农业灾害防治中的应用农业灾害对于农民来说是一项常见的问题。
机器人可以通过无人机技术进行植被监测，及时发现病虫害和其他灾害问题，并进行预警和防治。
同时，机器人还可以进行农产品病虫害的灭除和灾区的清理工作，减少农民在灾害中的劳动负担。
机器人的应用可以提高农业生产的抗灾能力，保障农业的可持续发展。
五、机器人在农业发展中的挑战机器人在农业中的应用虽然带来了很多好处，但也面临着一些挑战。
首先，机器人技术的成本较高，增加了农民的投资成本。
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关于除草机器人的综述摘要：随着农业生产的快速发展，农业生产技术急需发展，各种人工的生产已经不能满足需要。
随着各种科学技术的发展，在大田除草的生产环节上，智能型机器人的出现及其发展已融入我们的生活，从产生到现在，从国外到国内，从机械手到图像识别分析，到准确定位草的位置，通过对目前这个现状的综述，能更好的促进这个方向的发展。
进一步发展我国的农业生产水平。
关键词：除草机器人综述随着农业劳动力成本的提高，发达国家广泛开展了农业机器人研究。
近年，又开始了对除草机器人的研究。
瑞典、丹麦、荷兰等欧洲国家以及美国、日本等开展了杂草识别和除草机构的研究。
目前 , 在我国主要使用的除草方法是人工锄抚刀抚 , 其特点是劳动强度大、耗时费力、效率低、效果欠佳 , 除草工作完成后 , 幼林仍受不同程度的草害威胁。
但是国内对于除草机器人的研究正在起步，这其中机器人机械臂的运动学分析和图像识别又是比较关键的技术，以及除草方法的不断改进更使效率大大提高。
相信随着我国对对农业机器人的高度重视，我国在农业除草机器人的研究领域会取得重大的突破。
我国的农业生产能力家大大提高。
1.除草机器人的基本构成除草机器人硬件部分由主体、多关节机械臂、末端执行器以及起非常重要作用的摄像头等组成。
软件部分主要包括导航控制和杂草检测。
摄像头拍摄的图片送 PC机处理，所得结果分别用于控制主体自主行走和机械臂定点除草。
各种部件的联系极为重要，特别是导航摄像头的图像分析与执行端的运动学分析。
2．除草机器人的关键技术及其原理在除草机器人的设计和控制中，导航摄像头的图像分析和执行器的运动学分析，参数的输入控制与PC机软件的结合，还有除草方法的选择都具有极其重要的意义。
1）视觉图像分析及其导航利用机器视觉导航技术引导除草机器人沿着农作物行自动行走,行走时又利用机器视觉技术检测农作物行间杂草。
除草机器人多关节机械臂运动到杂草区域 ,切割杂草并涂抹除草剂,执行结束后再继续行走。
在整个过程中机器人的图像识别能力直接决定了机器人的成功与失败，而图像识别的配准还有分辨深度的问题一直是我们大学或者科研的难题之所在。
现在在这方面的研究又处于不断进步的水平,以下是国内外的一些典型的研究方法:[1],基于OCD-ICP(优化角点集提取——迭代最近点)的图像配准方法.该方法利用图形学原理,对图像边缘角点候选点集提出了四个筛选规则,逐步筛选得到优化的角点集,并在此基础上利用迭代最近点的方法得到最优配准;[2], 基于SIFT特征提取算法与KD树搜索匹配算法相结合的新方法,通过对候选特征点进行多次模糊处理,使其分布在高斯差分图像的灰度轮廓线边缘,利用SIFT特征提取算法找到满足极限约束的极值点;通过KD树最邻近点搜索和匹配算法使处理后的特征点与原始图像进行特征匹配,快速找出匹配正确的特征点;[3], 基于HSI颜色分量的颜色特征提取方法.该方法结合HSI颜色分量反映物体本质颜色的特点和直方图多阈值分类对图像内容的自适应优点,采用直方图多阈值分类方法量化各HSI颜色分量,组合量化后的颜色分量提取图像颜色特征.对该方法提取的视觉图像颜色特征进行聚类,并对视觉图像进行分割;[4], 基于分量直方图的自适应分割方法 .首先对图像的 3个分量统计直方图进行自适应分割 ,确定出各分量的分类数目及类的取值范围 ;然后 ,对分割类进行分量间组合 ,获得原图像中主要的几种颜色 ;最后以这些颜色作为聚类中心 ,按照颜色相似性准则对图像进行聚类分割;[5]采用了将RGB和HSV两种色彩系统混合使用的方法,提出了基于颜色信息的RGB和HSV模型下利用双阈值图像分割的方法.大部分方法都是多种原理并用，采用先进的彩色处理技术，基于一定的平台技术。
我国的技术还有很大的需求和发展空间,国外在这方面的研究比较成熟和先进一些2）机构的移动方法及其运动学分析[1]球形运动分析：球形移动机器人具有运动灵活的优点,且在运动中不存在翻仰问题。
因此在工业、民用、国防以及空间探索等领域具有广泛的应用前景。
主要的研究工作如下: 首先,基于欧拉——拉格朗日方法建立球形移动机器人的动力学模型,利用坐标变换和输入控制变换对模型进行降阶和标准型处理,并设计双回路线性运动控制策略;提出球形移动机器人的动态平衡问题,分别建立球壳质量分布均匀和非均匀条件下的平面动力学模型,利用部分线性化方法将模型分别变换为非“三角”正则形式的和“三角”正则形式的级联非线性模型,并设计指数稳定的动态平衡控制策略;分别对提出的运动控制和平衡控制策略进行稳定性分析、仿真和实验研究。
其次,将球形移动机器人分别简化为“球壳——重摆”模型和“球壳——框架”模型,建立两者的动力学微分方程,并通过求解微分方程的近似解研究驱动机构在两个驱动轴方向上的运动特性。
[2]全方位移动：全方位移动机器人由三个轮式模块化单元和一个连接平台组成。
轮式模块化单元是一个模块化万向单元称为MUU,具有俯仰、偏航和回转三个自由度。
MUU的圆柱形铝合金外壳上安装了一系列的被动轮,这些被动轮机构使MUU成为一个大的全方位驱动轮。
MUU在垂直于身体轴线方向能够提供较大驱动力,而在身体轴线方向的作用力由小被动轮卸载,从而实现万向轮的功能。
高度的集成性使MUU的通讯和更换易于实现。
移动机器人的运动学分析证明了该机器人的运动灵活性。
最后,给出了该机器人的运动实验和仿真结果。
[3]基于ADAMS的移动：主要研究利用基于ADAMS的虚拟样机技术重建移动机器人在不同路面条件下的滑移量,并进行滑移补偿控制的问题。
首先利用机械系统动力学分析软件ADAMS创建轮式机器人的整体模型(包括车体模型、路面环境模型以及轮胎模型)。
利用此模型在ADAMS环境中进行仿真,模拟在不同路面条件下移动机器人的滑移效果,并根据机器人的运动学特性重建出不可测的滑移量。
将滑移量传递给控制器参数设计出滑移补偿控制器,并进行了ADAMS与MATLAB联合仿真。
仿真效果表明该控制器可以有效地补偿滑移效果,改善移动机器人在滑移状态下的控制精度。
[4]小型地面移动：一种带前摆臂结构的小型地面移动机器人,建立了该机器人的运动学模型,确定了该机器人驱动轮转角与机器人位姿间的关系,为小型地面移动机器人的控制系统的设计提供了理论依据。
该机器人的控制系统采用上下位机控制方式实现了对机器人的遥控控制,即上位机为PC 机,下位机采用单片机。
采用流向控制标志位查询判断驱动信号的流向,使机器人移动载体、摆臂和摄像装置的驱动电机可以协调运动。
对该机器人各机构的运动进行了仿真,并得到了机构匀速运动过程中的主驱动轴转角、摆臂转角及摄像头转角等3个主要机构的运动参数曲线,验证了机器人各机构的运动性能。
[5]多运动状态下移动: 通过对关节履带式移动机器人越障过程的运动分析,基于履带车辆行驶力学分析及牛顿—欧拉方程,建立了机器人复合越障运动状态的动力学模型.并以车体的运动为控制目标,分析计算了车体、摆臂的运动变化以及驱动力矩的变化.仿真图形验证了机器人具有良好的运动稳定性,为机器人越障过程的控制奠定了基础.[6]基于视频的运动物体的实时运动：数字图像处理和计算机视觉是近年来发展十分迅速的研究方向,目前正广泛地应用于军用和民用等各个领域,是智能机器获取外部信息和理解世界的重要途径。
运动检测与目标跟踪是计算机视觉中两个最重要的应用,也是本文的研究内容。
本文的研究背景是为自主移动机器人在室内环境的世界建模和路径规划、导航等高层决策提供关键信息,特别是为机器人的环境监控、目标跟随、避障等任务提供判断和决策依据。
运动检测和目标跟踪作为两个相对独立的计算机视觉应用,在文中分别进行了算法理论的研究和实验验证。
对于运动检测,本文采用了基于多高斯背景模型的背景差分算法作为核心算法,同时引入高斯滤波图像预处理以及形态学处理算法作为辅助,提出了一套完整的运动检测算法方案并在实验中进行验证。
本文针对该算法本身的缺陷导致周期性大面积误检测的问题,提出了新的模型更新算法加以解决;以及针对无法克服相机运动、阴影干扰影响的不足,本文也分别提出了模型重构算法和基于HSV空间的阴影滤除算法,并通过实验验证了改进算法的有效性和先进性。
对于目标跟踪,本文采用基于Mean Shift的目标跟踪算法作为核心算法。
[7]混合式壁面移动:针对结构较复杂的椭球形壁面,提出了由两类不同移动机构组成的混合式壁面移动机器人,一类为框架移动式,实现沿壁面经线(纵向)的攀爬运动;另一类为浮动的轮轨驱动式,实现沿壁面纬线(横向)的运动,二者相互独立.重点介绍了轮轨式横向移动机构,分析了它的工作原理,根据工作环境的几何特征并结合D-H法,对复杂约束环境下,机器人的横向运动进行了运动学分析,并进行了样机实验,结果表明通过控制两个驱动轮的角速度可以控制机器人横向运动的速度和姿态.[8]便携式地面移动:便携式地面移动机器人由于其广泛的应用性，成为了当今机器人领域的一个研究热点。
本文以自主研制的“履带-关节”式机器人为研究对象。
由于履带式与轮式运动特性的巨大差异，本文重点分析了履带式机器人运动过程中地面对履带的影响，特别是转弯运动中转弯阻力的影响，并且建立动力学模型进行仿真和实验。
针对机器人“履带-关节”的特殊结构，分析了机器人在典型地形下的通过性，并且设计了一套机器人自主跨越障碍物的动作规划算法。
控制器是机器人控制的核心。
机器人控制器硬件部分按照层次化、模块化的思想设计，采用并行总线结构，可以按照需求扩展各个功能模块。
控制器软件按照底层电机控制、中间层通讯协议和上层应用控制的层次顺序进行设计。
整个控制系统运行良好，能够满足机器人控制的要求。
同时对机器人自主运动内容进行了探讨。
利用Beckstepping设计思想和Lyapunov稳定性原理设计控制器来实现路径跟踪，并且通过仿真和实验来验证方法的有效性。
借鉴滚动窗口的原理，设计了基于传感器信息的实时路径规划算法，保证机器人在未知动态环境下借助传感器信息能够安全地到达目标点，利用仿真验证了其有效性.[9] 六轮腿移动:首先对机器人机构进行了准静态分析，建立了准静态数学模型，然后根据六轮腿移动机器人的运动特性以及环境特性对机器人的影响，研究了机器人运动的协调性及地形适应性，尤其对机器人越障越坡行为作了深入研究，建立了各种越障行为的数学模型，为运动控制器的设计打下理论基础。
为实现对这一复杂系统的控制，文中重点展开了六轮腿移动机器人控制技术的研究。
本文详细论述了环境感知系统的建模，采用改进的D-S证据组合规则对传感器信息进行融合处理。
然后为了实现自主运行的智能化，建立了基于模糊控制的路径规划，并协同机器人的定位系统，设计出一种同步补偿协调运动控制算法，以适应六轮腿移动机器人在非结构化环境下的运行。