基于光流定位的自动路径规划清扫机器人

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扫地机器人路径规划原理

扫地机器人路径规划原理在当今科技飞速发展的时代，扫地机器人已经成为许多家庭的得力助手。

它们能够自动在房间内穿梭，清扫地面的灰尘和杂物，让我们的家居环境更加整洁干净。

而扫地机器人能够如此智能地工作，关键就在于其先进的路径规划技术。

扫地机器人的路径规划原理，简单来说，就是要让机器人在一个特定的空间内，以最有效的方式覆盖所有需要清扫的区域，同时避免重复清扫和遗漏。

为了实现这一目标，扫地机器人通常会综合运用多种传感器和算法来感知环境，并做出相应的决策。

首先，我们来了解一下扫地机器人常用的传感器。

其中，最为常见的是碰撞传感器。

当机器人碰到家具、墙壁等障碍物时，碰撞传感器会立即感知到，并向控制系统发送信号，使机器人改变行进方向。

此外，还有距离传感器，它可以测量机器人与障碍物之间的距离，帮助机器人提前判断并避开障碍物。

另外，一些高端的扫地机器人还配备了激光雷达或视觉传感器，能够更精确地构建房间的地图，为路径规划提供更详细的信息。

有了传感器收集到的环境信息，接下来就是路径规划算法发挥作用的时候了。

一种常见的路径规划算法是随机式路径规划。

在这种模式下，扫地机器人会以随机的方向和速度移动，直到覆盖完整个区域。

这种方法简单直接，但效率相对较低，可能会出现重复清扫和遗漏的情况。

相比之下，规划式路径规划则更加智能和高效。

其中，“弓”字形路径规划是比较常见的一种。

机器人会先沿着一个方向直线前进，遇到障碍物后转向，继续以直线前进，形成类似“弓”字的清扫轨迹。

这种方式能够较为有效地覆盖大面积的区域，减少重复清扫。

另外，还有一种基于区域分割的路径规划方法。

扫地机器人会将整个清扫区域划分成若干个小区域，然后按照一定的顺序逐个进行清扫。

在每个小区域内，再采用合适的路径规划策略，如“弓”字形或螺旋形等。

为了实现更精确的路径规划，一些扫地机器人还会采用地图构建技术。

通过激光雷达或视觉传感器，机器人可以获取房间的尺寸、形状、家具布局等信息，并构建出一个虚拟的地图。

室内清洁机器人路径规划的设计.

的标准偏差与最大峰谷值减少达到50%以上, 跟踪精度有了大幅提高.表3 抑振前后柔性臂跟踪误差值统计项目末端无负载末端带55g 负载标准偏差最大峰谷值标准偏差最大峰谷值抑振前关节误差0. 12110. 8230. 20011. 254抑振后关节误差0. 07230. 2910. 08440. 574减少百分比40. 28%64. 64%57. 82%54. 23%3 结束语运用模糊控制方法, 通过实验实现了2R 柔性机械臂关节跟踪和跟踪过程中振动的主动抑制. 与传统控制方法相比, 该方法不依赖柔性机械臂的动力学模型, 算法简单, 实时性好. 对于非线性、复杂对象的控制具有响应快、有效性好等优点. 实验数据表明, 在整个实验过程中模糊控制能够较大幅度地减小振动, 达到较好的抑振效果; 同时跟踪精度提高, 跟踪效果有了大幅度提高. 参考文献:[1] Book W J, M aizza -Nett o O , Whitney D E. F eedbackco nt ro l of tw o beams, tw o jo ints sy stem w ith distr ibu -ted flexibilit y, ASM E [J]. D yn. Sys. M eas. and Cont, 1975, 97(4 :424-431.[2] Craw ley E F , De Luis J. U se o f piezoelectr ic actuator sas element s of intelligent str uctures [J ].A IA A Jour -nal, 1987, 25(10 :1373-1385.[3] H o -Cheol Shin, Seung -Bok Cho i. P osition co ntr ol of atw o -link flex ible manipulato r featuring piezoelectr ic ac -tuator s and sensors[J]. M echatro nics, 2001, (1 :707-729.[4] Gustav o L uiz C M de Abr eu, Jo s F Ribeiro. A self -o r -g anizing fuzzy log ic contr oller for the act ive co nt rol o f flex ible structur es using piezo electr ic actuators[J].A p -plied Soft Co mputing , 2002, (1 :271-283.[5] 宋轶民, 余跃庆, 等. 柔性冗余度机器人振动主动控制[J].机械科学与技术, 2002, 21(2 :210-212.[6] 王洪福, 曲东升, 孙立宁, 祝宇虹. 两自由度柔性臂压电陶瓷抑振方案优化设计[J]. 压电与声光, 2003, 25(2 :118-121.作者简介:单业涛 (1983- , 男, 河南信阳人, 硕士研究生,研究方向为机器人学; 余跃庆 (1958- , 男, 北京人, 教授, 博士研究生导师, 研究方向为机器人学.室内清洁机器人路径规划的设计马艳, 刘华波, 徐淑华(青岛大学自动化工程学院, 山东青岛266071Path Planning Design for Cleaning RobotMA Yan, LIU Hua -bo, XU Shu -hua(Colleg e of A utomatio n Eng ineer ing, Q ingdao U niver sity, Q ingdao 266071, China摘要:阐述了一种基于M CU 的清洁机器人的路径设计, 针对室内清洁机器人的区域遍历问题, 提出基于栅格地图建立房间内的数字地图, 建立房间内的坐标系, 并在清洁的过程中有效地避开障碍物, 存储障碍物的坐标点, 建立地图模型. 通过Visual Basic6. 0软件程序的仿真可以得出本设计方案基本可以实现区域遍历和合理避障.收稿日期:2008-02-29基金项目:青岛大学青年科研基金资助项目关键词:清洁机器人; 路径规划; 数字地图中图分类号:TP24文献标识码:A文章编号:1001-2257(2008 07-0064-04Abstract:This article described the path plan -ning desig n for cleaning r obot based M CU. We study the behaviors of the cov erag e of the env iron -ment and present ro bo t maps by the grids m ethod, U sing the dig ital map of the room, cleaning robot can avoid all the stum bling block in fro nt of it inde -pendently , and clean the mo st area in r oom w ithleast repeat. The simulatio n result can pro ve this path planning for the flo or -cleaning ro bot is feas-i ble.Key words:cleaning robot; path planning; dig -ital m ap0 引言提出基于栅格地图表示室内环境, 使机器人能够按照地图数据对整个房间进行逐点清洁, 路径规划[1]方案为:建立数字地图之前, 机器人首先绕房间边沿行走一周, 确定房间大小, 建立整个房间的坐标系. 在清洁过程中机器人先从房间左下角开始按 S" 型逐行清扫, 遇到障碍时绕障碍行走一周, 并标注障碍物的位置, 绕过障碍继续行走, 直到走完整个房间. 在地图模型中, 机器人需要标记出不能行走的区域, 为每个栅格点建立地图数据. 另外, 机器人需要记录基座的位置, 以便能够自动回到基座停泊.1 清洁机器人的结构地面清洁机器人由机器人、基座和遥控器3大部分组成. 它的主体是一个2轮驱动的机器人, 采用小型直流减速电机驱动, 外表设计成圆形, 带有吸尘装置, 可以在移动的同时清洁所经过的地面, 其避障功能由安装在机器人正前方和左右侧的红外测距传感器和碰撞传感器完成. 机器人有一个固定的基座(又称作泊位器 , 它与墙壁上的电源插座相连, 机器人在充电或待命时停靠在基座上, 也可以使用红外遥控对机器人进行手动控制.该清洁机器人是一个以单片机为核心的运动控制系统. 单片机是系统的主控单元, 它以传感器检测到的信号和红外遥控器发送的信号作为系统的输入, 控制电机和风机的运转. 单片机接收到传感器检测的信号后, 经过指令处理控制电机的转动, 实现机器人的自动行走. 同时, 它也可以接收遥控器发送的信息, 根据人的指令控制电机转动. 在整个工作过程中, 单片机还要控制风机的运转, 以完成吸尘功能.在系统的功能设计上, 一方面机器人可以与用户进行交互; 另一方面, 机器人可以全自动运行. 系统软件的总体结构如图1所示.图1 软件总体结构2 地图数据存储器的设计系统选用SPCE061A 作为主控单元, 由于存储地图数据需要较大的存储空间, 因此利用SPBA01B 外扩8片W29C040, 共扩展4M B 存储器. 每片W29C040需要19条地址线, 以A 0~A 14作为其低15位, 以B 0~B 3作为其高4位. B 4~B 63条线经3-8译码器74LS138译码, 得到8位输出分别作为8片W29C040的片选信号.在数字地图的设计中, 取栅格地图的单位长度为5cm, 机器人前进或后退的单位距离也为5cm, 房间内每个栅格点的信息都存储在外扩的8片W29C040中, 各点信息分别用0, 1, 2, 3表示, 其定义为: 0" 表示该点信息未知或可以通行; 1" 表示该点及其右方不能通行; 2" 表示该点及其左方不能通行; 3" 表示该点不能通行. 系统初始化时所有点都被赋值为0.外扩的4MB 存储器的地址空间是0x 000000~0x 3FFFFF, 共22条地址线. 取高11位地址对应系统的横坐标, 低11位地址对应纵坐标. 例如, 对于坐标为(5, 8 的点, 该点的信息就存储在地址0000000010100000001000中, 即地址0x002808中. 由于11条地址线最多可以支持2048个地址, 所以横、纵坐标的范围是0~2047, 系统的坐标单位是5cm , 则横、纵坐标都可以支持100m 的长度. 因此只要房间的最长距离和最宽距离都不超过100m, 房间内所有栅格点的地图信息就都可以被记录. 所以可以为机器人建立的最大地图模型为100m 100m , 即10000m 2的房间.3 路径规划的设计在建立数字地图的过程中, 清洁机器人需要识别每个栅格点的位置, 以便存储其地图信息, 因为清洁机器人主要清洁房间内的地面, 因此可以将房间环境地图表示为二维模型.清洁机器人的运动姿态包括当前所在的坐标以及运动方向, 可以用三维数组表示, sta[x, y , d ir ].其中x 和y 分别表示机器人当前的横坐标和纵坐标, 变量dir 代表机器人的运动方向, 它取值为0, 1, 2, 3, 分别表示机器人转向Y 轴正方向、X 轴正方向、Y 轴负方向和X 轴负方向, 机器人每次左转, dir 减1, 当d ir =0时, 减1之后等于-1, 此时应重新赋值为3; 机器人每次右转, dir 加1, 当d ir =3时, 加1之后等于4, 此时应重新赋值为0.系统中地图模型的建立包括3个步骤:清洁机器人绕房间边沿行走一周, 确定房间大小并建立房间内的坐标系; 绕房间或任何障碍物行走一周并标记障碍物位置;返回基座. 3. 1 建立房间的坐标系首先把清洁机器人的基座位置定义为临时坐标原点, 在建立房间的地图模型之前, 首先绕房间边沿行走一周, 确定房间大小并据此建立正确的坐标系. 定义变量X max ,X min , Y max ,Y min 分别记录房间X 轴的最大、最小值和Y 轴的最大、最小值. 在机器人第1次绕房间一周时, 这4个变量不断更新, 最终记录房间的正确信息.当机器人第1次从基座出发时, 由于还没有确定房间的大小和坐标原点的位置, 因此在系统初始化时把基座赋值为原点, 同时将变量X max , X min , Y max ,Y min 初始化为0. 在第1次绕房间一周的过程中, 当机器人当前位置的横坐标x 大于X max 时, 更新X max , 令X max =x ; 而机器人当前位置的横坐标x 小于X min 时, 更新X min , 令X min =x. 同样当机器人当前位置的纵坐标y 大于Y max 或小于Y min 时, 也对它们进行更新.机器人从基座开始, 按顺时针沿房间边缘行走, 行走策略为:从基座位置先判断左侧是否可通行, 若可以则左转并前进; 否则判断前方可否通行, 若可以则前进; 若左侧和前方均不能通行, 则右转前进, 当再次回到基座时, 机器人已绕房间最外侧运动了一周. 在机器人前进过程中, 不断更新数组(X min , Y min 和(Xmax,Y max . 在沿房间最外侧行走一周之后, 计算房间的长度和宽度, 存储在变量X len 和Y len 中, 将以基座为原点的临时坐标系校正为正确的坐标系.3. 2 避障路径规划的设计通过对房间物体的观察, 可以看出大部分的房间物体都是方形的, 或者类似方形. 系统假设房间内的障碍物都是方形结构或者方形的组合, 机器人按S 型的轨迹从原点开始清扫地面, 当遇到障碍物时沿障碍物行走一周, 然后刷新地图模型, 标记出最新的障碍物区域.当机器人在房间内遇到障碍物时, 先记录该点的坐标, 然后每行走一步都执行一次判断:判断左侧是否可通行, 若可以就左转并前进; 否则判断前方是否可通行, 若可以则前进; 若左侧和前方都不能通行, 则右转. 当左转4次或者右转4次, 回到记录的坐标点时, 机器人已经围绕障碍行走了一周.当机器人判断左侧不能通行时, 需要根据当前运动方向标记障碍. 沿Y 轴正方向运动时, 将点(x -1,y 标记为 2", 表示该点及其左侧是障碍; 沿Y 轴负方向运动时, 将点(x+1,y 标记为 1" , 表示该点及其右侧是障碍, 障碍物标注如图2所示.图2 障碍标记示意当机器人清扫完整个房间后, 刷新地图信息. 从左下角的(x , y =(0, 0 点到右上角的(x , y =(Xlen,Y len 点以 S" 型逐行刷新地图, 标记出障碍物的坐标位置. 房间内的障碍物的摆放主要有3种方式, 对A 类障碍物将房间最左边与首个标记为 2" 的点之间的所有点标记为障碍; 对C 类障碍物将最后一个标记为 1" 的点与房间最右边之间的所有点标记为障碍; 对B 类障碍物将每对标记为1" 的点与标记为 2" 的点之间的所有点标记为障碍, 被标记为障碍的点用 3" 来标识.3. 3 路径规划的方法清洁机器人的路径规划是根据所感知到的工作环境信息, 按照某种优化指标, 从起始点到目标点规划出一条与环境障碍无碰撞的路径, 并实现封闭区域内机器人行走路径对工作区域的最大覆盖率和最小重复率[2]. 本系统基于静态结构化环境模型, 在障碍物的信息预先确定后, 采用 S" 型的路径规划的算法, 如图3所示.由于在系统的路径设计上, 清洁机器人先按照Y 坐标轴的方向行走, 再转向X 轴方向. 因此当房间中存在某些特殊形状的障碍物时, 由于机器人轨图3 S" 型路径规划示意迹设计的特点会存在某些不可到达的位置, 使这些位置成为清扫过程中的盲区, 如图4所示. 但是通过观察房间内的障碍物可以看出, 这类特殊形状的障碍物较少, 因此并不影响路径规划的可行性.图4 轨迹设计中的盲区示意3. 4 回到基座的设计在完成清洁任务或检测到电池电量低时, 机器人要自动返回基座, 由于在房间的地图模型中已经记录了基座的坐标, 返回基座的任务变得比较简单. 需要注意的是, 由于电源接口在后部, 机器人不应前进着进入基座, 而应该倒退着进入, 这样才能使电源接口与电源插座良好接触, 达到充电的目的.机器人返回基座时要先到达基座上方位置, 再调整方向为Y 轴正方向(dir =0. 如果当前方向是X 轴负方向(d ir =3, 就右转一次; 否则左转dir 次, 最后退入基座.4 测试结果利用Visual Basic6. 0编程软件设计了仿真程序, 进行了系统路径规划的仿真测试, 将机器人置于如图5所示的房间中箭头所指位置, 按下启动键, 机器人便开始了自动清洁, 它首先从基座开始, 绕房间边缘行走了一周, 然后从左下角开始以 S " 型的轨迹清扫地面. 遇到障碍时, 绕障碍一周后, 绕开障碍继续清洁, 清洁完房间后, 即到达房间右上角后, 自动回到了基座, 对图示房间的覆盖率为97. 4%.因为图示房间内的部分障碍物形状比较特殊, 因此测试结果可以表明, 本路径规划的设计方案基本能够满足清洁机器人工作的需要.图5 测试房间结构5 结束语路径规划技术是智能机器人领域中的核心问题之一. 蒋新松[3]为路径规划做出了这样的定义:路径规划是自治式移动机器人的一个重要组成部分, 它的任务就是在具有障碍物的环境内, 按照一定的评价标准, 寻找一条从起始状态(包括位置和姿态到达目标状态(位置和姿态的无碰路径.采用栅格法建立环境地图模型, 能够任意改变工作环境尺寸的大小, 并能够在地图中的任意位置设置任意形状的障碍物, 为运动路径规划提供有力条件[4-6]. 机器人在建立了房间的地图模型后, 能按照地图数据实现清扫过程中的自主避障, 以期望对工作区域实现最大覆盖率和最小重复率. 参考文献:[1] 石为人, 周学益. 室内清洁机器人避障路径规划研究[J].计算机应用, 2007, 27(6 :378-379.[2] H ofnerR C, Schmidt G. P at h planning and g uidancetechniques for an autonomo us mobile cleaning ro bo t [J]. P ro ceedings of the IEEE/RSJ/G I Internatio nal Conference o n Intellig ent Ro bo ts and System, 1994,1(1 :610-617.[3] 蒋新松. 机器人导论[M ].沈阳:辽宁科学技术出版社,1994.[4] 梁喜凤. 室内地面清洁机器人路径规划[J].中国计量学院学报, 2006, 17(1 :64-68.[5] 龚建伟, 等. 轮式移动机器人航向跟踪预估控制算法[J].机器人, 2001, 22(3 :193-196, 279.[6] 李晓敏. 智能移动机器人全局路径规划及仿真[D]. 南京:南京理工大学, 2004.作者简介:马艳 (1976- , 女, 山东烟台人, 讲师, 硕士, 研究方向为控制理论和智能控制.。

基于光流定位的自动路径规划清扫机器人

基于光流定位的自动路径规划清扫机器人李炫志;黄旭铭;姜科;郑慎鹏;李晨韵;陈光乐;周晋怡【摘要】扫地机器人作为智能家居的一个分支,在当下火热一时.一个完整的机器人定位以及路径规划系统是必不可少的.此文针对机器人路径规划进行了研究,光流定位是由机器视觉延伸出的一种技术,通过摄像头识别进行定位,能反应机器人实时的二维坐标.基于光流定位和测距模块,可以实现对室内大致地形的判别,从而规划出一条最优的清扫路线.实验证明:该规划方案能基本覆盖室内的清扫区域.%As a branch of intelligent home,cleaning robot has become today's hits.Then a complete system of positioning and path planning for the robot is essential.This paper researches on path planning for the robot.Optical positioning is a kind of technology extended from machine vision,which positions by camera identification,and can react the real time 2D coordinates of the robot.Based on optical positioning,the robot,with ranging module,can judge indoor terrain roughly,and then plan out an optimal cleaning route.Experimental results show that the planning scheme can cover the area needed cleaning indoor on the whole.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2017(000)005【总页数】3页(P57-59)【关键词】扫地机器人;光流定位;路径规划【作者】李炫志;黄旭铭;姜科;郑慎鹏;李晨韵;陈光乐;周晋怡【作者单位】中国计量大学机电工程学院求是电子科技协会,浙江杭州 310000;中国计量大学机电工程学院求是电子科技协会,浙江杭州 310000;中国计量大学机电工程学院求是电子科技协会,浙江杭州 310000;中国计量大学机电工程学院求是电子科技协会,浙江杭州 310000;中国计量大学机电工程学院求是电子科技协会,浙江杭州 310000;中国计量大学机电工程学院求是电子科技协会,浙江杭州310000;中国计量大学机电工程学院求是电子科技协会,浙江杭州 310000【正文语种】中文【中图分类】TP242目前市场上扫地机器人的路径规划都是由超声波、红外等传感器测量得到当前的位置再结合算法规划出理想路径。

基于光流匀速远程操控树障清理机器

I G I T C W技术研究Technology Study18DIGITCW2022.120 引言建湖县域内输电线路中存在大量分布于乡村郊区的线路，每年线路通道内都会生长大量的白杨树、竹柳树等生长周期短、树木体形大的树种，输电线路通道树障问题严重，导致安全距离不足，影响线路安全稳定运行，每年需要投入大量人力、财力对通道内树障进行砍伐清理。

目前只有人工进行砍伐和修理一种方式，但由于在高压输电线路下工作，此操作较为危险，且由于人力限制，工作效率无法得到保证。

目前急需一种更省时省力、更安全的输电线路通道树木清理方式来代替传统的人力砍伐树木方式[1]。

1 树障爬行机的设计研究机器人替代人工作业，需要解决两方面的问题：一是自主行走，二是执行任务单元，两者缺一不可。

多足仿生技术的输电线路树障清理机器人，同样需要解决这两方面的问题。

为此我们研究了3种类型的多足仿生爬树方法。

（1）基于单摇臂爬树方法研究：该爬树方法的优点是结构设计简单，适合于便捷式工具产品；缺点是控制系统算法复杂，适应树木种类性差，爬行过程中存在坠落风险。

（2）基于毛毛虫爬树方法研究：该爬树方法的优基于光流匀速远程操控树障清理机器人的设计与研究毛唯物，宋延辉，陆文锋，孙显酉，朱和平（国网江苏省电力有限公司建湖县供电分公司，江苏建湖 224700）摘要：基于光流匀速远程操控的树障清理机器人功能应用范围是输电走廊树障清理，清理对象为生长接近高压输电线路导线的树尖。

机器人具备自主行走与树障清理两大功能，自主行走技术核心在于轮毂电机在不同树径下的匀速驱动，其驱动部分由动力电源系统、四组轮毂电机、光流传感器、采集驱动通信单元四部分组成。

采集通信驱动单元在驱动轮毂电机的同时，可实时地对轮毂电机的力矩、速度进行采集。

该电路能够很好地满足无刷轮毂电机的正反转及连续调速控制，同时对电机运行电流进行跟踪测量，对电机异常运行进行保护。

运行表明，该控制电路功耗低，驱动能力强，使用灵活。

扫地机器人路径规划算法研究

扫地机器人路径规划算法研究扫地机器人作为一种智能家居设备，已经越来越受到人们的关注和青睐。

它可以自主清扫地面，减轻人们的家务负担，提高生活质量。

而扫地机器人在执行清扫任务时需要遵循一定的路径规划算法，以提高清扫效率和覆盖率。

本文将就扫地机器人路径规划算法进行深入研究，探讨其原理及应用。

路径规划是指给定起点和终点，找到一条遍历所有目标点的最优路径。

针对扫地机器人的路径规划，主要涉及两个方面：全局路径规划和局部路径规划。

全局路径规划主要是在机器人启动之前完成的，它需要从起点到终点遍历所有需要清扫的区域。

其中，最基础的全局路径规划算法是图搜索算法，如深度优先搜索和广度优先搜索。

这些算法可以有效地遍历整个地图，但由于没有考虑到障碍物的存在，其生成的路径效率并不高。

因此，近年来，一些启发式搜索算法被广泛应用于扫地机器人中，例如A*算法和D*算法。

这些启发式搜索算法通过引入启发函数，可以根据目标点和障碍物的位置进行路径评估，从而生成更加高效和准确的路径。

局部路径规划是针对扫地机器人在清扫过程中遇到障碍物和未知区域的情况，需要进行避障和规避的路径规划。

常见的局部路径规划算法有基于光流的方法、边界跟踪方法和势场法等。

基于光流的方法主要是利用机器视觉中的光流技术，从图像中提取运动信息，从而进行路径规划和避障。

边界跟踪方法是根据地图中的边界信息和机器人周围的传感器数据，通过沿着边界线行走的方式进行路径规划。

而势场法是将机器人和障碍物看作点电荷，利用电荷之间的相互作用力来进行路径规划。

以上方法各有优劣，需要根据具体情况选取适合的局部路径规划算法。

当全局路径规划和局部路径规划结合起来时，就可以实现扫地机器人的整体路径规划。

在实际应用中，还需要考虑到一些其他因素，如动态环境、限制条件和实时性等。

动态环境指的是随着时间的推移，障碍物的位置和形状可能会发生变化，因此需要实时监测环境的变化并根据变化调整路径规划。

限制条件涉及到机器人自身的运动能力和工作时间等方面，需要在规划路径时考虑到这些条件。

自动打扫机器人原理

自动打扫机器人原理
自动打扫机器人是一种能够自主完成清洁工作的机器人，其工作原理基于以下几个主要方面的技术：
1. 基于图像识别的导航系统：自动打扫机器人通常搭载摄像头和图像处理软件，利用视觉技术来感知其所在环境，并构建地图。

它能够识别墙壁、障碍物以及家具等，并根据这些信息规划出清洁路径，以避免碰撞或卡住。

2. 路径规划算法：一旦地图被构建出来，机器人需要决定清洁的路径。

路径规划算法会考虑到房间的形状、大小和家具的位置等因素，并优化路径，以确保高效的清洁。

3. 障碍物避免技术：自动打扫机器人需要能够识别并避开各种障碍物，例如家具、电线等。

它可能采用避障传感器，如红外线传感器和超声波传感器，或者使用激光雷达等高级传感器，以检测障碍物并及时调整清洁路径。

4. 清洁动作和吸尘技术：机器人通常搭载各种清洁工具，如刷子和吸尘器，以进行有效的清洁。

它们能够清洁地板、地毯和其他表面，并将灰尘、污垢等吸入储存容器中。

5. 智能控制和规划系统：自动打扫机器人通常配备智能控制系统，可以通过机器学习等技术进行自主学习和优化。

它能够根据清洁时间、房间大小等因素智能规划清洁任务，并能够自动返回充电座进行充电。

综上所述，自动打扫机器人通过图像识别导航、路径规划、障碍物避免、清洁动作和吸尘技术以及智能控制系统等技术的综合应用，实现了自主完成清洁工作的功能。

面向扫地机器人的路径规划系统设计与实现

2023-10-28contents •引言•扫地机器人路径规划系统概述•扫地机器人路径规划算法设计•扫地机器人路径规划系统实现•扫地机器人路径规划系统优化•结论与展望目录01引言随着科技的发展，家庭服务机器人成为现代家庭中越来越重要的角色。

扫地机器人作为家庭服务机器人的一种，能够自动化地完成家庭地面清洁工作，受到广泛关注。

然而，扫地机器人在清洁过程中需要合理规划清扫路径，以高效地完成清洁任务。

当前，许多扫地机器人存在路径规划不科学、清扫效率不高的问题。

因此，研究面向扫地机器人的路径规划系统具有重要的现实意义。

背景通过设计一个高效、科学的路径规划系统，扫地机器人能够更好地适应复杂环境，提高清洁效率，减少漏扫和重复清扫的情况。

这不仅能够提高家庭清洁的效率和质量，还能够节省时间和人力成本。

此外，对于家庭服务机器人的进一步发展和应用，路径规划系统的研究也具有重要的理论价值。

意义研究背景与意义研究现状与发展现状目前，针对扫地机器人的路径规划研究已经取得了一定的成果。

研究者们提出了多种不同的路径规划方法，如基于几何的路径规划、基于人工势场的路径规划、基于网格的路径规划等。

然而，现有的路径规划方法仍存在一些问题，如无法适应复杂环境、规划效率不高、容易出现局部最优解等。

发展随着人工智能技术的不断发展，深度学习、强化学习等技术在路径规划领域的应用逐渐成为研究热点。

这些方法能够自动学习和优化路径规划策略，具有一定的自适应性和鲁棒性。

未来，结合深度学习和强化学习技术的扫地机器人路径规划方法将成为研究的重要方向。

研究内容本研究旨在设计一个面向扫地机器人的高效、科学的路径规划系统。

具体研究内容包括：1) 分析扫地机器人工作环境和任务需求；2) 设计一个能够适应复杂环境的路径规划算法；3) 实现一个能够实时更新和优化路径规划策略的系统；4) 实验验证所设计系统的有效性和优越性。

研究方法本研究采用理论分析和实验验证相结合的方法进行。

光伏电站移动清洁机器人路径规划及虚拟视景仿真研究

光伏电站移动清洁机器人路径规划及虚拟视景仿真研究光伏电站移动清洁机器人路径规划及虚拟视景仿真研究一、引言随着可再生能源的快速发展，光伏电站在全球范围内得到了广泛应用。

然而，由于光伏组件表面的灰尘、污渍等污染物的影响，光伏电站发电效率会逐渐降低。

因此，定期对光伏组件进行清洁是保持光伏电站高效运行的重要措施之一。

目前，光伏组件的清洁工作主要由人工完成，存在清洁效率低、工时长、成本高等问题。

为解决这些问题，研发光伏电站移动清洁机器人成为了一个热门研究方向。

二、光伏电站移动清洁机器人路径规划光伏电站移动清洁机器人必须能够根据光伏组件的布局，规划出最优的清洁路径，以减少清洁时间和提高清洁效率。

路径规划的问题可以被描述为在一个二维空间中，机器人需要从起始点前往目标点，并经过一系列不同的障碍物，同时满足一定约束条件。

光伏电站的路径规划可以采用遗传算法、模拟退火算法等优化算法来求解。

通过对电站布局和各个光伏组件特点的分析，结合机器人的移动速度和清洁效率，可以得到一条最优的路径，以实现对光伏组件的高效清洁。

三、虚拟视景仿真虚拟视景仿真是在计算机上构建光伏电站的三维虚拟模型，并模拟光伏组件清洁过程的过程。

通过虚拟模型，可以对不同的清洁方案进行模拟和比较，找到最佳的清洁策略。

同时，虚拟视景仿真还可以通过观察光伏组件表面的污染情况，分析污染物分布的规律，为路径规划提供重要依据。

通过虚拟视景仿真的研究，可以减少实际操作的风险，提高清洁操作的可行性。

四、路径规划与虚拟视景仿真的结合路径规划和虚拟视景仿真在光伏电站移动清洁机器人研究中，是相互密切依赖的。

路径规划需要虚拟视景仿真的数据支持，而虚拟视景仿真则需要路径规划的结果作为清洁策略的基础。

通过二者的结合，可以实现全方位的清洁策略优化。

在虚拟视景仿真中，可以模拟不同路径规划方案下的清洁操作，比较不同方案的清洁效果，并根据虚拟视景仿真的结果，对路径规划进行调整和优化。

五、光伏电站移动清洁机器人的研发与应用前景光伏电站移动清洁机器人的研发，不仅可以提高光伏电站的清洁效率和工作效率，还可以减少人力成本和提高清洁操作的安全性。

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ｐｌａｎｎｉｎｇｓｃｈｅｍｅｃａｎｃｏｖｅｒｔｈｅａｒｅａｎｅｅｄｅｄｃｌｅａｎｉｎｇｉｎｄｏｏｒｏｎｔｈｅｗｈｏｌｅ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｌｅａｎｉｎｇｒｏｂｏｔ；ｏｐｔｉｃａｌｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ；ｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇ
ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ
基于光流定位的自动路径规划清扫机器人
李炫志，黄旭铭，姜科，郑（中国计量大学机电工程学院求是电子科技协会，浙江杭州３１００００）
Ａｕｔｏｍａｔｉｃｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｃｌｅａｎｉｎｇｒｏｂｏｔｂａｓｅｄｏｎｏｐｔｉｃａｌｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ
ＬｉＸｕａｎｚｈｉ，ＨｕａｎｇＸｕｍｉｎｇ，ＪｉａｎｇＫｅ，ＺｈｅｎｇＳｈｅｎｐｅｎｇ，ＬｉＣｈｅｎｙｕｎ，ＣｈｅｎＧｕａｎｇｌｅ，ＺｈｏｕＪｉｎｙｉ（ＱｉｕＳｈｉＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，ＭｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅ，ＣｈｉｎａＪｉｌｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００００，Ｃｈｉｎａ）
中图分类号：ＴＰ２４２
文献标识码：Ａ
ＤＯＩ：１０．１９３５８／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４ — ７７２０．２０１７．０５．０１８
引用格式：李炫志，黄旭铭，姜科，等．基于光流定位的自动路径规划清扫机器人［Ｊ］．微型机与应用，２０１７，３６（５）：５７・５９．
摘
要：扫地机器人作为智能家居的一个分支，在当下火热一时。一个完整的机器人定位以及路径规划系统是必不可少的。此
文针对机器人路径规划进行了研究，光流定位是由机器视觉延伸出的一种技术，通过摄像头识别进行定位，能反应机器人实时
的二维坐标。基于光流定位和测距模块，可以实现对室内大致地形的判别，从而规划出一条最优的清扫路线。实验证明：该规划方案能基本覆盖室内的清扫区域。
关键词：扫地机器人；光流定位；路径规划
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｓａｂｒａｎｃｈｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｈｏｍｅ，ｃｌｅａｎｉｎｇｒｏｂｏｔｈａｓｂｅｃｏｍｅｔｏｄａｙｈｉｔｓ．Ｔｈｅｎａｃｏｍｐｌｅｔｅｓｙｓｔｅｍｏｆｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｎｄｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｆｏｒｔｈｅｒｏｂｏｔｉｓｅｓｓｅｎｔｉａ１．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｏｎｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｆｏｒｔｈｅｒｏｂｏｔ．Ｏｐｔｉｃａｌｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｉｓａｋｉｎｄｏｆｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｅｘｔｅｎｄｅｄｆｒｏｍｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｐｏｓｉｔｉｏｎｓｂｙｃａｍｅｒａｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ａｎｄｃａｎｒｅａｃｔｔｈｅｒｅａｌｔｉｍｅ２Ｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｏｆｔｈｅｒｏｂｏｔ．Ｂａｓｅｄｏｎｏｐｔｉｃａｌｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ，ｔｈｅｒｏ —
ｂｏｔ，ｗｉｔｈｒａｎｇｉｎｇｍｏｄｕｌｅ，ｃａｎｊｕｄｇｅｉｎｄｏｏｒｔｅｒｒａｉｎｒｏｕｇｈｌｙ，ａｎｄｔｈｅｎｐｌａｎｏｕｔａｎｏｐｔｉｍａｌｃｌｅａｎｉｎｇｒｏｕｔｅ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅ