基于行为的机器人
基于行为动力学的移动机器人安全导航方法
第３ ６卷
第 １ 期
系 统 工 程 与 电 子 技 术
Ｓｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｓ
ｃ ｏ ｌ ｌ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ． Ａｎ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｉ ｔ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｃ ｌ ｏ ｓ ｅ ｓ ｔ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｏ ｂｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐ ｏ ｓ ｔ ｕ ｒ ｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ ｏ ｎ ｏ ｂ ｓ ｔ ａ ｃ ｌ ｅ ｓ ｉ ｎ ｒ ｅ ａ ｌ ｔ ｉ ｍｅ ． Ｔｈ ｅ ｏ ｂ ｓ ｔ ａ ｃ ｌ ｅ ｓ ａ ｒ ｅ ｄ ｉ ｖ ｉ ｄ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｏ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｙ ｏ ｂ ｓ ｔ ａ ｃ ｌ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｍｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｏ ｎ ｅ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ
基 于行 为 动 力 学 的移 动机 器 人 安全 导 航 方 法
郝 大 鹏 ， 机械 与精 密仪 器 工程 学院 ，陕西 西安 ７ １ ０ ０ ４ ８ ；
２ ．西 安航 空学 院理 学 院 ，陕 西 西 安 ７ １ ０ ０ ７ ７ ）
障碍物 。结合环境信 息的 不 完整性 和运 动 障碍 物速 度信 息， 提 出可感 知速 度 障碍 物（ ｐ ｅ ｒ ｃ ｅ ｉ ｖ ａ ｂ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｃ ｉ ｔ ｙ ｏ ｂ ｓ ｔ ａ —
基于行为的机器人自学习方法研究
收稿日期 ：２ ０ １ ２ —１ ０ —１ ８ 基金项目：国家８ ６ ３ 计 划项 目 （ ２ ０ １ １ Ａ Ａ０ ６ ９ １ ）；国家 自然科学 基金 （ ６ １ ０ ７ ５ ０ ８ ３ ） 作者简介：宁神 （ １ ９ ５ ７ ～），男 ，陕西西安人 ，教授 ，工学硕士 ，主要从 事 自动控制 、空 间遥控智能机器人和机 电一 体化等方面的研究 。
Ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ Ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ９ －０ １ ３ ４ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ２ （ 下） ． ０ ３
０ 引言
自从 ２ Ｏ 世纪８ ０ 年 代 中后 期 ，Ｂｒ ｏ ｏ ｋ ｓ 等人 把 行
为学 引入 机 器 人研 究领 域 以来 ，基 于 行为 的控 制
能 力 风 暴 个 人机 器 人 为 基 础 ，稍做 改装 ， 只保 留
图２ 微 动 开 关
该 机 器 人 的 驱 动机 构 和 碰 撞 检 测 装置 （ 即微 动 开 关 ）。机 器人 驱动 机 构 （ 底盘 结 构 ）如 图 ｌ 所示。
微 动 开 关 用 于对 机 器 人 的碰 撞 检 测 ，以对 机
ｙ
离Ｄ≤１ ５ ｃ ｍ，用Ｎ表 示 ） 、 中 （ １ ５ ｃ ｍ＜ Ｄ＜ ３ ０ ｃ ｍ，
用Ｍ表 示 ）、远 （ Ｄ ３ ０ ｃ ｍ，用Ｆ 表 示 ）。在 机器 人 行 为 初 始化 时 ，我 们 设 置 发 生 碰 撞 的处 理 动 作 为 回 到碰 撞 前 所 在 的位 置 ；与 障 碍 物 距 离都 为远
各种 智 能 控制 方 面 的设 计 与优 化研 究 ，不 能实
现 机器 人 实时 的在线 学 习。 本文 提 出一 种 在 线 学 习方 法 ，不 给机 器 人 初 始 化 行 为信 息 ，而 由机 器 人在 行 动 过 程 中不 断总 结 经 验 ， 自我 学 习 ，并 能 修正 错 误 ， 以使 自身 更
机械狗机器人原理
机械狗机器人原理
机械狗机器人是一种基于机器人技术的智能玩具，它能够模拟真实狗的行为，比如走路、摇尾巴、跳跃等等。
这种机器狗的原理是基于机器人控制系统和传感器技术。
它通常由电机、伺服电机、传感器、控制芯片和电源等组件构成。
机器狗机器人最关键的部分是控制芯片和传感器。
控制芯片是机器狗的智能核心，它能够处理输入的控制信号，并根据信号控制机器狗的动作。
传感器则能够感知外部环境的变化，比如测量机器狗的加速度、姿态、距离等等，从而控制机器狗的运动。
机器狗机器人的运动是通过电机和伺服电机来实现的。
电机负责驱动机器狗的运动，比如前进、后退、左转、右转等等。
而伺服电机则负责控制机器狗的头部和尾巴的运动，以实现摇头、摇尾巴等动作。
机器狗机器人的能力还可以通过添加其他功能模块来扩展，比如增加声音传感器和扬声器，可以让机器狗发出不同的声音，增强互动性。
还可以添加摄像头和图像处理芯片，实现机器狗的视觉功能，从而更好地感知外部环境。
总之，机器狗机器人的原理是基于机器人控制系统和传感器技术，通过控制芯片、传感器、电机和伺服电机等组件实现动作控制和运动。
随着技术的不断进步，机器狗机器人的功能将会越来越强大，将成为越来越多人们的智能玩具。
- 1 -。
机器人的行为决策
机器人的行为决策在科技的高速发展下，机器人在日常生活中扮演着越来越重要的角色。
然而，机器人与人类的行为决策存在着本质的差异。
本文将探讨机器人的行为决策及其影响。
一、机器人的决策模式机器人的行为决策是通过程序和算法进行的。
与人类相比，机器人在决策时更依赖于事先设定的规则和指令。
机器人可以通过感知和识别环境中的数据，然后基于预设的程序进行决策操作。
机器人的决策模式通常包括以下几个方面：规则式决策、学习式决策和演化式决策。
1. 规则式决策：机器人通过事先设定的规则和逻辑进行决策。
这种决策模式在操作中具有可控性和精确性，但对于复杂的环境和情况适应性较低。
2. 学习式决策：机器人通过学习算法和数据分析来改进自身的行为决策能力。
通过与环境的交互，机器人能够不断调整和改进自身的决策模式。
3. 演化式决策：机器人通过进化算法和遗传算法进行行为决策。
这种决策模式类似于生物进化过程，机器人通过不断演化和优胜劣汰来提高自身的决策能力。
二、机器人行为决策的影响1. 精确性和效率：机器人的行为决策基于事先设定的规则和算法，具有精确性和效率的优势。
机器人可以根据环境和任务要求进行快速准确的决策操作，提高工作效率和执行能力。
2. 缺乏灵活性：机器人的决策是基于固定的规则和算法进行的，对于复杂和多变的情况缺乏灵活性。
机器人在未经过充分训练和预测的情况下难以做出适应性较强的决策。
3. 难以处理道德和伦理问题：机器人的决策是基于程序和算法，对于道德和伦理问题缺乏主观判断能力。
在一些特定情况下，机器人可能无法做出符合伦理标准的决策，引发一系列争议和讨论。
三、机器人行为决策的前景与挑战1. 前景：随着人工智能和机器学习技术的不断发展，机器人的行为决策能力将不断提高。
未来的机器人可能通过实时学习和强化学习算法，逐渐具备适应性和灵活性，更好地融入人类社会。
2. 挑战：机器人行为决策带来的挑战包括算法的优化、数据的收集和处理、法律和道德规范等方面。
【江苏省自然科学基金】_发展方向_期刊发文热词逐年推荐_20140819
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118
作用原理 仿生制动器 介电常数 交互作用 乳化液 主成分分析 三角网格表面 uv/eb固化 cohernes模型 co_2超临界流体 ciecam02 a面gan
无压尾水洞 数量性状 数控加工 数值方法 措施 推出试验 接触角 拓扑分割 感潮河段 性能 微生态 循环荷载 径向形变 影响因素 弛豫 引风 应用 应变 广义梯度近似 堆垛层错 基因调控网络 基因表达数量性状定位(eqtl) 基因表达 基于行为的机器人学 基于推理 基于探测 均匀颜色空间 地表水 地统计分析 地下水 土壤 图像处理 响应性凝胶 吸收光谱 叶面 单壁碳纳米管 化学行为 动应力-应变关系 动剪模量软化 副高 制备工艺 别名解析 刚柔嵌段共聚物 分岔 刀触点轨迹投影线 凹凸棒 准三维模型 典型污染区域 共轭聚合物 入侵检测系统 克里格插值 光学全息 倒易空间图 信道分配
推荐指数 4 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
相位锁定 直接甲醇燃料电池(dmfc) 电磁软接触连铸 电磁场分布 电力网格 生长 珠江路 演变 演化阶段 温室蔬菜 测定 流动相 泰州 波达方向估计 法矢传播 沉积物粒度 模拟 楔形光纤 梅雨锋暴雨 柱状样 权向量 本征约瑟夫森结 木瓜蛋白酶 曲面重建 暖干盖 智能规划 智能天线 方法 数值模拟 散乱点云 效率 改进后的湿q矢量 抑郁症 慢光 性能 微通道 影像 形式对应 建筑空间 建筑空调 建模 广西地区 平面光波光路 富勒烯 子空间挖掘 夹紧形式 太阳电池 大型土壤动物 外源蛋白 夏皮罗台阶 基因组学 地闪分布 土壤生态系统 土壤水盐动态
自主行为的RoboCup决策算法设计与实现
Ｖ０１．２７
ＮＯ．１２
计算机工程与设计
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｄｅｓｉｇｎ
２００６年６月
Ｊｕｎｅ ２００６
基于自主行为的ＲｏｂｏＣｕｐ决策算法设计与实现
梁广民１， 王津涛２ （１．深圳职业技术学院计算机应用工程系，广东深圳５１８０５５；２．南开大学信息学院，天津３０００７１）
Ｔｈｅｎ ｓｅｔ ｏｆｆｅｎｓｅ ｍｏｄｅ
Ｅｌｓｅ ｓｅｔ ｄｅｆｅｎｓｅ ｍｏｄｅ ）
ｓｅｔ＿ｐｌａｙ（）是球场死球情况下被触发的。死球情况包括开 球、任意球、球门球、界外球和角球等。也就是说，ｓｅｔ＿＿ｐｌａｙＯ表
示着控球。
在Ｏｆｆｅｌｌｓｅｍｏｄｅ和ｄｅｆｅｎｓｅｍｏｄｅ中还进行以下的判断决策。
（４）如果球的位置不知道，用面向球模式；
（５）如果球处在ｋｉｃｋａｂｌｅ ａｒｅａ位置，用处理球模式；
（６）如果球没有运动并且没有其它的对友靠近球，用积极
进攻模式；
（７）如果没有对友可以更快的截取球的当前运动轨迹，用
积极进攻模式；
（８）当对方球员持球时，如果能够截取球的当前运动轨迹， 并且最多只有一个队友更接近球，用积极防守模型；
在决策系统的结构上，本文采用的是一个两层的系统：团 队决策和个体决策。
足球比赛是一个团队的比赛，完成一个比赛是一个团队 任务。队里面的每一个成员应该协调合作，才能有效地完成 既定任务，这是团队决策所负责的内容。个体决策里面的是 球员的个人技术的，主要根据不同的环境，决定采用哪些个人 技术，和如何使该技术在当时环境下更好的实现。由于Ｓｏｃｃｅｒ Ｓｅｒｖｅｒ提供了几个简单的动作命令接口，完全没有智能可言， 所以团队决策就是把个人的任务细化实现。可以说，团队决 策是上层的，它考虑全局的作战利益，然后做出决策，然后把 任务下到个体决策中，然后，Ａｇｅｎｔ在根据上层的结果和当时 的相关环境把任务细化，直到使之成为可以直接在ＳｏｃｃｅｒＳｅｒ— ｖｅｒ上面执行的简单动作，如图２所示。
智能机器人的原理与应用
智能机器人的原理与应用智能机器人的原理智能机器人是一种能够模拟或仿真人类思维和行为的机器设备。
它的原理基于人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术以及机器学习（Machine Learning）算法。
智能机器人的原理可以归纳为以下几个方面：1.感知与感知处理：智能机器人具备各种感知能力，可以通过传感器获取外部环境的信息，如视觉、听觉和触觉等。
感知处理是对这些信息进行处理和分析，以便机器人能够理解所处环境。
2.人工智能算法：智能机器人使用多种人工智能算法，如机器学习、深度学习和神经网络等。
这些算法可以让机器人通过数据学习和模式识别，从而能够做出智能的决策和行动。
3.知识表示与推理：智能机器人需要具备知识表示和推理的能力。
它可以通过知识库和逻辑推理等方法，根据先前获得的经验和知识做出合理的决策和行动。
4.交互与自然语言处理：智能机器人可以与人类进行交互，并能够理解和处理自然语言。
它能够通过语音识别和自然语言处理技术，与人类进行对话和交流。
智能机器人的应用智能机器人已经在各个领域得到广泛应用，以下是一些典型的应用场景：1.工业制造：智能机器人在工业制造中扮演着重要角色。
它们可以代替人类完成重复性、危险或高精度的工作。
例如，装配线上的机器人可以快速、准确地组装产品，提高生产效率和质量。
2.医疗护理：智能机器人在医疗护理领域有广泛应用。
它们可以协助医生进行手术、药物分配和患者监护等工作。
智能机器人还可以提供定制化的医疗服务，如康复训练和老人照护等。
3.服务行业：智能机器人在服务行业中能够提供各种便利和支持。
例如，酒店和餐馆可以使用智能机器人进行服务和接待，大大减少人力成本。
智能机器人还可以在家庭中提供家政服务，如打扫卫生、搬运物品和做饭等。
4.教育和娱乐：智能机器人在教育和娱乐领域有着广泛应用。
它们可以作为教育辅助工具，帮助教师进行教学和批改作业。
智能机器人还可以作为娱乐设备，为用户提供娱乐活动，如语音助手、智能玩具和虚拟现实游戏等。
基于用户行为的扫地机器人APP体验优化方法研究
包 装 工 程 第43卷 第2期90 PACKAGING ENGINEERING 2022年1月收稿日期：2021-11-01基金项目：教育部人文社会科学研究规划基金（19YJC760075）作者简介：于入洋（1996—），男，河南人，湖南大学硕士生，主攻智能产品设计，用户体验。
通信作者：何人可（1958—），男，湖南人，硕士，湖南大学教授，主要研究方向为工业设计史，设计管理。
基于用户行为的扫地机器人APP 体验优化方法研究于入洋，王江涛，何人可，马超民（湖南大学，长沙 410082）摘要：目的 通过对家用情境下用户使用扫地机器人的行为分析获取用户各项需求被满足情况，从而有针对性地制定扫地机器人交互体验优化策略，提升用户交互体验。
方法 首先，基于桌面研究、清洁行为观察分析等方法得到家用扫地机器人APP 现有功能与用户潜在需求功能，通过KANO 模型对功能集进行优先层级排序；然后，对现有功能中优先级较高的进行可用性水平测试，并针对可用性不足的功能进行情境下交互行为分析，挖掘扫地机器人APP 现有功能中影响交互体验的具体问题。
从而形成交互体验优化策略并通过设计实践案例进行有效性验证。
结果 优化后的扫地机器人APP 可用性因子有不同程度的提高，证明了方法的有效性。
结论 该方法可以帮助开发者科学、高效、准确地选择产品功能优化对象，并系统地获取用户在与扫地机器人交互中的不足，辅助扫地机器人交互迭代设计，提升用户体验。
关键词：行为分析；扫地机器人；交互体验；需求分析；可用性量化中图分类号：TB472 文献标识码：A 文章编号：1001-3563(2022)02-0090-08 DOI ：10.19554/ki.1001-3563.2022.02.012Application Experience Optimization of Sweeping Robot Based on User BehaviorYU Ru-yang , WANG Jiang-tao , HE Ren-ke , MA Chao-min(Hunan University, Changsha 410082, China)ABSTRACT: To obtain the satisfaction of the user's various needs through the analysis and research on the behavior of the user using the sweeping robot in the home situation,, so as to formulate the interactive experience optimization strat-egy of the sweeping robot and improve the user's APP interactive experience. First, based on methods such as desktop re-search, cleaning behavior observation, etc., the existing functions of the household sweeping robot APP and the potential user requirements were obtained, and the function set was prioritized through the KANO model; then, the higher priority of the existing functions was performed Usability level test, and conduct contextual interaction behavior analysis for functions with insufficient usability, and explore specific issued affecting the interactive experience in the existing func-tions of the sweeping robot APP. So as to form an interactive experience optimization strategy and verify its effectiveness through design practice cases. The availability factor of the optimized sweeping robot APP had been improved to varying degrees, which proved the effectiveness of the method. This method can help developers to scientifically, efficiently and accurately select product function optimization objects, and systematically obtain users' shortcomings in the interaction with the sweeping robot, assisting the iterative design of sweeping robot interaction, and improving user experience. KEY WORDS: behavior analysis; sweeping robot; interactive experience; demand analysis; usability quantification扫地机器人是集多种功能于一体的智能时代产物，旨在解决用户多样化清洁需求，产品每项功能都是用户在使用该产品时的需求解决方案。
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有限状态分析
在分析机器人行为时，我们要把机器人可能存 在的状态都要考虑到，包括静止的和运动的，还要 考虑各个状态的切换方式，这样有利于我们在编程 实现时，可以结构化。我们可以把各个状态独立出 来处理，然后根据各状态切换方式再编程联系。即 便以后会添加新的状态，我们也可以很清晰方便的 将其插入。
有限状态分析
我们的机器人控制起来比较简单，当行为比较 复杂比较多时，就有可能出现行为之间的冲突现象。 这时使用仲裁器仲裁行为的执行顺序，可以有效的解 决这个问题。
优雅降级
很多时候机器人在运行时会出现与我们预期不一 致的情况，经常出现意外情况。但这个时候，我们 仍然希望机器人能继续工作。尽管性能受到了一定 的影响，但不至于完全瘫痪，这种能够降低水准继 续工作的能力被称做优雅降级。 举一个简单的例子： 一个机器人装有声纳传感器，可以检测机器人 前方是否有障碍物，但这种传感器容易发生漏报错 误，当发生这种情况时，机器人开始犯错误。 我们的机器人没这么笨，他还有红外传感器， 当更靠近障碍物时，红外传感器可以检测到障碍物 的存在，从而驱动机器人躲避。
仲裁我们在编程前就已经考虑了，就是判断机 器人执行的先后顺序，仲裁的目的就是要让机器人 先处理最紧急的情况，以保证其他行为的顺利执行。
比如自主除尘机器人，它可以自动为自己充电， 当电量不足时，充电行为就是最紧急的行为，必须 马上执行，不管现在是否正在清扫卫生，这就是仲 裁的意义。
擂台无差别组
擂台无差别最高优先级行为是逃离行为，其次是 推敌人和棋子行为，最低的是巡航行为，只要有其 他行为出现，巡航行为则立即停止。
机器人装有两个光电传感器，总光线强度为Lt=（Ll+Lr）/2， 令e=L0-Lt，机器人的运行速度为v，令v=ge，这样就可以动态的调 整机器人的运行速度。当机器人在X0右侧较远时，e很大且为正，这 样机器人以很大速度靠近光源；同理在X0左侧也是如此，当位于X0时 机器人则停止。我们可以想到，机器人离X0越远，速度会越大，通过 调整g的值可以调节机器人到达X0的快慢。 V 图中斜率为g，在理想 状态下机器人的运行速 度如左图所示。 X0 X
结语
基于行为的机器人就是想办法让机器人能够 “感知”外界环境，和人一样能够根据外界环境调 整自己的行为，来实现人们赋予他的任务。
一种最简单的控制系统 对于外界的变化不会做出任何反 应
不仅考虑输入， 不仅考虑输入，而且对机器人 实际运行情况进行监测和处理 能够根据外部环境的变化和干 扰实时调整自己的行为
磁滞 上面的例子有一个共同点，就是平衡处为一点，实际中平衡于一点是不实际的 ，几乎不可能达到。我们实际只是要求平衡位置是一个可以满足要求的范围， 就像迟滞电压比较器，在一个范围内保持前一个状态，这在许多控制系统中都 有广泛的应用，最常见于温度控制。
3m/s
控制输入
速度计
≈3m/s
≈3m/s
速度传感 器
速度选 择器
Σ Vd Ve
g 信号变换器
传动系 统 Vc
速度 Vm 计
闭环控制通过减小Vd和Vm之间的差值调整控制命令Vc， 误差信号Ve=Vd-Vm，由Σ完成，Ve被放大g倍，产生速 度控制信号，采用这样的控制方式，即使环境的改变， 也能使机器人以接近期望速度运行。我们也看到Ve不能 为0，即实际机器人不可能以期望速度运行。
基于行为的机器人
美国麻州Burlington iRobot 公司制作的地板吸尘机器人
自主移动机器人需要解决的问题
控制系统 行为 仲裁 行为编程设计
控制系统和触发器 基本行为由控制系统和触发器两部分组成，其 中控制系统能够使机器人按照特定的方式运行，而 触发则决定了机器人应该何时进行相关操作
伺服行为和弹道式行为
PID控制器 前馈控制器 预测控制器 自适应控制器
饱和、 饱和、回差和死区
输出
输出 正饱和量
输入
死区 负饱和量
输入
电机输入命令不能过高或过低， 否者电机不会按期望值运行
我们做过沿墙走的机器人，他只有两个状态，离墙太近或太远。这种情况 可以用一个很简单的控制方式实现： 离墙近————则靠近墙那边的舵机转快些 离墙远————则远离墙那边的舵机转快些 ————
伺服行为采用反馈控制环作为它的控制单元，它可以 根据环境的变化来采取相应的动作，具有良好的抗干扰 能力，而且对工作中出现的微小错误也有较强的容错性。 弹道式行为则是按照事先安排好的的过程执行，这 种方式简单易行，但是对环境的适应性很低，比如我们 技术挑战组，设定机器人在台上走直线，但由于场地不 平，机器人走了弧线。 在我们的机器人中往往将这两种方式结合起来，在无 差别组和技术挑战组中都有应用。
3m/s
控制输入
2m/s
4m/s
速度计 机器人3种不同状态： 1. 平地 以设定的速度移动 2. 爬坡 无力维持原速，运行变慢 3. 下坡 运行速度又会大于设定速度 机器人不会因为外界的变化而调整自己的运行状态
随即覆盖
随机覆盖简单、可靠，擂台比赛就采用这种方 式 ，随机的前进，遇到有陡沿或敌人就采取相应的 措施。只要时间足够长，机器人可以覆盖掉场地的 每一块区域。他的缺点就是很费时间，而且经常访 问旧区域。在一些简单开放的区域，机器人采用这 种方式运行很有效，比如在我们的擂台上，可是如 果环境中布满障碍物或是区域被分隔成几块，中间 有小通道时，机器人的覆盖情况就会很差。
原理很简单：前方传感器检测到有障碍物或是陡 沿，机器人便后退，并转一定的角度，换一个方向 前进。不同的后退值与转角会对机器人行为有很大 的影响。
有障碍或陡沿
前进
后退并 旋转
这种方式简单易行，但参数的选择要在不断的 调试下确定。比赛场地上，角落位置是机器人最难 处理的地方，很容易在后退时掉落，在编程调试时 就要考虑到极限位置的处理方式，而不能只管普通 情况忽略特殊情况。 为了降低复杂度，我们要把机器人的特殊行为 独立出来考虑，不要嵌入到某个行为中去，这样结 构分明，系统鲁棒性也大大提高。
控制系统灾难
X0 ------------------------------t
X0 -------------------------------
理想状态下机器人应该 越来越接近X0
t 实际运行中，如果增益常数g设的过大 会导致系统振荡，机器人永运不会停下来。
控制系统的稳定性
所有的比例控制器都有一个相关的比例系数或增益常数，一种 比较实用的调节系统趋于稳定的方法是将增益常数设置的足够小， 可以比较好的避免系统的振荡。但这样不能令机器人以较快的速度 靠近目标点。
随机覆盖的覆盖率
100% ---------------------------------50%
0% 区域覆盖率
有障碍物的随机覆盖
A
A
B
Bቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
C
C
左图就是简单的随机覆盖，由于通道狭小，机器 人不容易通过，所以机器人在A区的覆盖率远高于其 他两个区，而右边的图显示了改进后的随机覆盖情 况，在机器人的随机前进中，我们添加了一小段沿 墙走行为，这样机器人如果在通道附近沿墙走的话， 就很有可能通过通道而进入其他两个区域，这样机 器人的覆盖就趋于均匀和完整。
机器人振荡行为
机器人在有些情况下，会出现原地振荡摆动的现 象，始终摆脱不掉这种尴尬的局面，尤其在一些角落 处，由于传感器出现周期性的信号输入，机器人就会 随着出现摆动。为了避免这种情况，在编程与调试时 就要考虑到赛场上的死角和机器人传感器位置的安排， 避免机器人重复行为的出现。
弹道式行为实现逃离行为
对于一个系统，我们可以有许多种分析实现方式， 不同的方式可能都 可以达到要求的结果，可是如果换 一个环境或是遇到特殊情况，不同的行为实现方式就会 表现出不同的反映。
在实现行为的过程中，我们不要盲目的按照一 种思路去解决问题，要时刻注意复杂度增大所带来 的不方便之处。如果采用一种方法显得过于复杂， 就需要转换思路寻求另外一种方法，采用完全不同 的方式对该系统进行重新分析。
但如果障碍物特殊，导致红外传感器也失效，机器人则 会撞到障碍物上，这样就触发了机器人的碰撞传感器（这 个机器人想的可真周到），从而触发避障行为，虽然机器 人性能已经下降了很多，但毕竟没有完全瘫痪，机器人还 是可以执行下面的任务。 再往坏处想，假如碰撞发生在机器人身上的盲点呢？ 机器人与障碍物发生了碰撞却还要使劲往前走，这个时候 驱动电机的电流将会上升，我们可以用电流过流传感器来 检测这种信息，从而解除这种困境。 我们还可以想象更糟糕的情况，但同样也是用上述方 法解决。我们这样做的目的就是想保证机器人能够按预期 的设想来完成任务，提高机器人的稳定性，在技术挑战赛 上，我认为可以采用这种方式，来提高机器人的鲁棒性。
差分思想： 例如机器人向着一个目标行进。这个目标可以向 外发送信号，机器人假设装有左右两个接收器，当 机器人没有正对目标时，两个接收器接收到的信号
目 标
强度是不同的，这样可以根据两者之差来调整机器人前进的方向
对于目标发出的信号，可以是脉冲信号，这样 就可以检测两边接收到信号的不同次数来判断信号 的强弱。而且机器人离目标越近，信号越强，这样 也可以大致判断机器人离目标的距离。 许多行为都体现了这种思想，许多控制也可采 用这种方式。摄像头定位也采用了这种思想。
光线强度
L0 ---------------------------------------
-------------------------------------------------------------------
X0
距离
机器人采用闭环控制系统，目的是寻找一个位置，使自己检测到光 强为L0