移动机器人技术研究现状与未来
2024年智能移动机器人市场分析报告
2024年智能移动机器人市场分析报告摘要本报告旨在对智能移动机器人市场进行深入分析。
首先，我们介绍了智能移动机器人的定义和分类，并提供了市场规模和增长趋势的概述。
接下来，我们对智能移动机器人市场的竞争格局进行了研究，包括主要参与者和其市场份额的分析。
然后，我们重点研究了智能移动机器人的应用领域和市场前景。
最后，我们总结了市场存在的机会和挑战，并给出了未来几年内智能移动机器人市场的预测。
1. 引言智能移动机器人是指集成了人工智能和自主移动能力的机器人。
它们可以执行一系列任务，包括巡逻、清洁和物流等。
智能移动机器人市场呈现出快速增长的趋势，这主要受到数字化转型和自动化需求的推动。
本报告将对智能移动机器人市场进行综合分析，以帮助读者更好地理解市场的现状和未来发展趋势。
2. 市场规模与增长趋势智能移动机器人市场在过去几年里快速发展，预计未来几年内将继续保持高速增长。
从2019年到2024年，全球智能移动机器人市场的年复合增长率预计将超过15%。
这一增长主要受到自动化需求增加以及人工智能技术的快速发展的推动。
3. 市场竞争格局目前，智能移动机器人市场竞争激烈，主要参与者包括ABB、KUKA、Yaskawa Electric和Fanuc等。
这些公司通过不断改进现有产品和开发新产品来提高市场竞争力。
根据市场份额数据，ABB是全球领先的智能移动机器人供应商，其市场份额超过20%。
4. 应用领域与市场前景智能移动机器人在多个领域有广泛应用，包括工业、物流、医疗和服务等。
在工业领域，智能移动机器人可帮助实现自动化生产线和仓储管理。
在物流领域，智能移动机器人能够提高仓库操作效率并减少人力成本。
在医疗领域，智能移动机器人可用于手术辅助和患者护理等任务。
随着人工智能和机器学习的快速发展，智能移动机器人市场的前景非常广阔。
5. 市场机会与挑战智能移动机器人市场存在着许多机会和挑战。
在机会方面，数字化转型和自动化需求的增加将推动市场的进一步发展。
机器人研究现状及发展趋势
机器人发展历史、现状、应用、及发展趋势院系：信息工程学院专业：电子信息工程姓名：王炳乾机器人发展历史、现状、应用、及发展趋势摘要：随着计算机技术不断向智能化方向发展,机器人应用领域的不断扩展和深化,机器人已成为一种高新技术产业,为工业自动化发挥了巨大作用,将对未来生产和社会发展起越来越重要的作用。
文章介绍了机器人的国内国外的发展历史、状况、应用、并对机器人的发展趋势作了预测。
关键词：机器人;发展；现状；应用；发展趋势。
1．机器人的发展史1662年，日本的竹田近江利用钟表技术发明了自动机器玩偶并公开表演。
1738年，法国技师杰克·戴·瓦克逊发明了机器鸭，它会嘎嘎叫、进食和游泳。
1773年，瑞士钟表匠杰克·道罗斯发明了能书写、演奏的玩偶，其体内全是齿轮和发条。
它们手执画笔、颜料、墨水瓶，在欧洲很受青睐。
保存至今的、最早的机器人是瑞士的努萨蒂尔历史博物馆里少女形象的玩偶，有200年历史。
她可以用风琴演奏。
1893年，在机械实物制造方面，发明家摩尔制造了“蒸汽人”，它靠蒸汽驱动行走。
20世纪以后，机器人的研究与开发情况更好，实用机器人问世。
1927年，美国西屋公司工程师温兹利制造了第一个机器人“电报箱”。
它是电动机器人，装有无线电发报机。
1959年第一台可以编程、画坐标的工业机器人在美国诞生。
现代机器人有关现代机器人的研究始于20世纪中期，计算机以及自动化技术的发展、原子能的开发利用是前提条件。
1946年，第一台数字电子计算机问世。
随后，计算机大批量生产的需要推动了自动化技术的发展。
1952年，数控机床诞生，随后相关研究不断深入；同时，各国原子能实验室需要代替人类处理放射性物质的机械。
美国原子能委员会的阿尔贡研究所1947年研制了遥控机械手，1948年开发了机械式主从机械手。
1954年，美国的戴沃尔最早提出工业机器人的概念并申请了一项专利。
他通过控制机器人的关节使之行动，可以对机器人示教。
履带式移动机器人研究现状
自２ ０世纪 ６ ０年代 以来 ， 关节式机器人就 已成为制
造 业不 可缺少 的核 心装备 。关 节式机 器人操作 手的机
座是 固定 的 ， 因此其 工作空 间受到 限制 ， 了突破关节 为 式 机器人操作 空 间的限制 ， 可为其装备 移动机构 ， 这样 就成 为 了移动式 机器人 。移 动式机器 人 的可移 动性大 大扩展 了机器人 的工作空 间 ，并能使机 器人手臂更 好 定 位 以高效 地完成任 务 。移动 式机器人应 用范 围要 比
中图分类号 ：Ｐ ４ Ｔ ２２ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：０ ５ ２ ５ （０ ２ １ — ０ ７ ０ ２ ９ — ９ ３ ２ １ ）０ ａ ｋ－ ｙ ｅ Ｍ ｏ ｌ ｂｏ ｓ ｓ ａ ｃ ｔ ｔ ｆＴｒ ｃ ｔ ｐ ｂｉｅＲｏ ｔ
关 节式机器 人广泛 ，因此现代 工业上 多采 用移动 式机
器人 。
移动机 器人需要 有运动机 构 ，运动机 构是移 动式 机 器人 的重要执行 部件 ，并且 能够使机器 人进行 无约 束 运动 。运 动机构一 方面支撑 机器人 的机身 、 手臂 ， 另
收 稿 日期 ：０ ２ ０ — ０ ２ １— ５ ３
一
１ 机 器 人概 述
机器 人是 自动执行工作 的机器装 置 。它既 可 以接 受人类 指挥 ， 可 以运行 预先编排 的程 序 ， 又 还可 以根据 以人工智 能技术制 定 的原则 纲领行动 。机器人 的任务
方面还可 以根据 工作任务 的要 求 ，带动其在广 阔的
空间运动 。运动有多种途径 ， 因此机器人运动方式的选
Ｊ ｎ ． ＨＵｏ ａ ｇ ｑ ｎ ＩＹａ ｇ Ｇｕ ｎ － ｉ ｇ
（ｃ ｏｌ ｆ ｅｈｏｏｙ Ｂ ｒｎ ｏｅｔ ｎｖｒ ｔ， ｅ ｉ ０ ０ ３ ｈｎ ） Ｓｈｏ ｏ Ｔ ｃｎｌｇ， ｅ ｉ Ｆ ｒｓ ｙＵ ｉ ｓｙ Ｂｉｎ １０ ８，Ｃ ｉａ ｇ ｒ ｅｉ ｊｇ
数据驱动的移动机器人鲁棒高效定位
对提取的特征进行变换，以便更好地适应 模型训练和优化。
鲁棒模型构建与优化
利用训练数据集对模型进行训练， 优化模型参数以提高性能。
根据评估结果对模型进行调整，如 调整模型参数、增加或减少特征等 ，以提高定位精度和鲁棒性。
模型选择
模型训练
模型评估
模型调整
选择适合的机器学习或深度学习模 型，如随机森林、支持向量机、神 经网络等。
结果分析
根据实验结果分析算法的性能指标，如 定位精度、鲁棒性、实时性等，并对算 法进行优化调整。
04
基于数据驱动的高效定位 算法
算法设计思路与目标
思路
数据驱动的定位算法利用历史数据和机器学习技术对机器人定位，以鲁棒性 和高效性为目标。
目标
通过设计高效的数据驱动定位算法，提高机器人在复杂环境中的定位精度和 鲁棒性，同时降低计算资源和能源消耗。
05
总结与展望
研究成果与贡献
提出了一种基于数据驱动的移动机器人鲁棒高效定位方法，能够有效地提高定位 精度和鲁棒性。
通过实验验证，所提出的方法在各种复杂环境下均能实现较好的定位效果，为解 决移动机器人定位问题提供了一种新的思路和方法。
与现有方法相比，所提出的方法具有更高的定位效率和鲁棒性，同时能够自适应 地处理各种复杂的动态环境。
境信息。
因此，需要研究一种鲁棒且高效的定位方法 ，以提高移动机器人的性能。
基于激光雷达（LiDAR）的定位方法是目前 最常用的方法之一，它通过测量机器人与周 围物体之间的距离来实现定位。
尽管这些方法都有一定的效果，但它们都存 在一些挑战，例如对环境变化的适应性、计 算资源的消耗等。
研究目标与内容
研究目标
实时性
机器人运动控制技术研究及应用
机器人运动控制技术研究及应用一、引言随着科学技术的不断发展和人们对生产效率的要求越来越高，机器人技术作为一种新型的生产力越来越受到人们的关注和重视。
机器人是一种能够根据程序自主运动的智能机器，其应用领域广泛，包括智能制造、航天、医疗、军事及危险区域探测等，机器人运动控制技术是机器人技术中的一项重要研究内容，也是机器人性能优化和应用实现的关键。
二、机器人运动控制技术的研究现状机器人运动控制技术研究是现代机器人技术中的重要研究方向，其目标是实现机器人在复杂环境下进行准确、灵活和高效的运动控制。
目前已经取得了一系列的技术突破，主要表现在以下几个方面：1.人机交互控制人机交互控制是使机器人能够理解人类语言和动作，根据人类的指令和行动来实现运动控制的技术。
该技术的发展使得实现机器人操作更加自然、高效和普通，有利于提高机器人的使用效率和降低使用门槛。
2. 轨迹规划和优化轨迹规划和优化是对机器人移动轨迹进行规划和优化，以实现在复杂环境中精确和高效的运动控制。
该技术的目的是优化机器人的运动路径，提高机器人的速度和准确性，从而提高机器人的生产效率和使用效率。
3.机器人动态控制机器人动态控制是一种通过控制机器人的外部输入，来控制机器人的运动状态的技术。
该技术可以实现机器人的运动平衡，提高机器人的稳定性和精度，为机器人在不稳定环境下的运动控制提供支持。
三、机器人运动控制技术的应用机器人运动控制技术的应用非常广泛，具体如下：1. 智能制造领域机器人运动控制技术在智能制造领域中的应用越来越广泛。
机器人作为最熟悉的可编程自动化设备之一，可以在制造工艺中实现高度灵活性、高瞬时响应性和高过程质量，提高制造效率和产品的精度和质量。
2. 医疗和康复领域机器人运动控制技术在医疗和康复领域的应用，已经开始形成一种新趋势。
通过机器人运动控制技术，可以开发出一系列辅助治疗装置，如针对缺血性偏瘫，运用机器人控制手臂进行康复训练，有效促进神经再生并提高肢体功能。
机器人运动控制技术研究及应用
机器人运动控制技术研究及应用随着科技的不断进步，机器人正在越来越多地应用于各种行业。
而机器人的运动控制技术则是机器人功能实现的关键。
本文将探讨机器人运动控制技术的研究现状、发展动态以及应用现状。
一、机器人运动控制技术的研究现状机器人的运动控制技术发展可以追溯到上世纪六十年代。
那个时代，机器人的运动控制技术还十分简陋，只能用于一些简单的工业生产，而且成本也很高。
经过多年发展，机器人运动控制技术逐渐成熟，可应用领域也因此不断拓展。
现今，机器人运动控制技术研究中最重要的问题之一是机器人的实时控制问题。
随着机器人广泛的应用于高精尖领域，机器人的实时控制问题显得越来越突出，只有在机器人的实时控制技术研究上不断创新，才能更好地将机器人应用到前沿的控制领域。
此外，控制稳定性也是机器人运动控制技术研究的重中之重。
由于机器人在工作过程中出现一定的偏差，导致控制系统的稳定性容易受到影响。
因此，在机器人运动控制技术研究中，如何提高控制稳定性也是非常重要的一个问题。
二、机器人运动控制技术的发展动态随着机器人应用领域的不断拓展，机器人运动控制技术的研究也不断有新的发展动态。
1、深度学习在机器人运动控制技术中的应用近年来，深度学习在机器人运动控制技术中发挥了不可忽视的作用。
深度学习可以通过学习运动的模式和规律，快速准确地预测机器人的运动轨迹，自动完成复杂的机器人动作，提高机器人的运动效率与精度。
2、机器人虚拟仿真技术的应用机器人虚拟仿真技术是将机器人放在虚拟的场景中，让它在虚拟环境下进行行动与反应，用来预测其在实际情况下的运动轨迹。
这种技术除了对自主机器人进行测试之外，还可以节省实际上的一些物资费用，降低了研究成本。
3、控制网络对机器人运动控制技术的影响如果机器人要进行控制操作，则需要依赖网络，控制网络的建设影响着机器人的运动控制技术。
因此，随着网络技术的发展，网络控制技术也日益成熟，提高了机器人的控制运动精度与准确度。
三、机器人运动控制技术的应用现状机器人运动控制技术目前主要应用在以下领域：1、智能制造随着工业4.0的到来和人机协作的需求不断加大，越来越多的智能制造厂商将机器人技术引入生产制造线，提高了制造线的精度和效率。
苹果采摘机器人关键技术研究现状与发展趋势
苹果采摘机器人关键技术研究现状与发展
趋势
苹果采摘机器人是一种应用于农业领域的自动化设备，目的是提高采摘效率和减轻劳动负担。
以下是苹果采摘机器人关键技术的研究现状和发展趋势：（1）视觉识别技术：通过图像识别、深度学习等技术，使采摘机器人能够准确识别成熟的苹果，并确定最佳的采摘位置和角度。
（2）机械臂技术：采摘机器人需要具备精准的机械臂动作，以实现对苹果的准确抓取和采摘。
机械臂的设计要考虑到灵活性、力量控制以及对树干和果实的轻柔处理。
（3）智能路径规划：采摘机器人需要能够有效地规划采摘路径，以覆盖果园中所有苹果树并最小化移动距离。
智能路径规划可以借助传感器、地图导航和算法等技术实现。
（4）环境感知技术：为了适应复杂多变的果园环境，采摘机器人需要能够感知和适应不同的地形、光线条件以及天气变化。
传感器技术在实现环境感知方面发挥重要作用。
（5）数据分析与优化：通过对果园数据的收集和分析，可以优化采摘机器人的工作效率和苹果品质。
数据分析可以帮助农民进行农业管理决策，从而提高果园的产量和质量。
未来，随着技术的不断进步和创新，苹果采摘机器人有望实现更高效的采摘速度和更精确的操作。
同时，通过与大数据、人工智能等技术的结合，可以进一步提升机器人的智能化水平，使其更好地适应不同果树品种和果园环境的需求。
机器人自主导航技术发展与应用现状调研
机器人自主导航技术发展与应用现状调研近年来，随着人工智能技术的快速发展，机器人自主导航技术也逐渐成为人们关注的热点。
机器人自主导航技术是指机器人在未知环境中依靠自身感知、决策和规划的能力进行移动和导航。
本文将对机器人自主导航技术的发展与应用现状进行调研和总结。
1. 技术发展现状1.1 传感技术的进步机器人自主导航技术离不开各种传感器的支持，包括激光雷达、视觉传感器、超声波等。
传感技术的进步使得机器人能够更加准确地感知周围环境，从而提高导航的精准度和安全性。
1.2 地图构建与定位技术地图构建与定位技术是机器人实现自主导航的基础。
SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）算法的发展使得机器人能够在未知环境中实时地构建地图，并准确确定自身的位置。
1.3 路径规划与决策算法路径规划与决策算法是机器人自主导航的核心。
通过规划最优路径，并结合环境感知信息和动态障碍物检测，机器人能够根据当前环境状况做出决策，避开障碍物并快速到达目标位置。
2. 应用现状2.1 工业自动化机器人自主导航技术在工业自动化领域得到广泛应用。
传统的生产线需要人工操作和控制的任务，如物料搬运、装配等，现在可以由导航能力强大的机器人来完成，提高生产效率和人力资源利用率。
2.2 服务机器人服务机器人是应用最广泛的机器人类型之一，如家庭服务机器人、导航机器人等。
机器人自主导航技术使得服务机器人能够在家庭环境中实现快速、准确的导航，为人们提供各种日常生活服务。
2.3 物流与仓储随着电商的兴起，物流行业面临着巨大的挑战与机遇。
机器人自主导航技术可以应用于物流和仓储领域，实现物料的自动搬运、仓库的智能管理和自动化配送，提高物流效率和准确性。
3. 应用挑战与展望3.1 复杂环境下的导航机器人在复杂环境中的导航仍然存在一定的挑战，如狭窄空间、不规则地形、动态障碍物等。
如何提高机器人在复杂环境中的导航能力，是未来需要解决的问题之一。
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第２４卷第５期 ２００２年９月 机器人ＲＯＢＯＴ Ｖ０１．２４，Ｎｏ．５ Ｓ
ｅｐｔ．，２００２
文章编号：１００２—０４４６（２００２）０５—０４７５—０６
移动机器人技术研究现状与未来 李 磊 叶 涛 谭 民 陈细军 （中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学试验室北京ｌＯＯＯ８Ｏ）
摘 要：本文综述了智能移动机器人技术的历史、研究现状及未来展望．对移动机器人的导航和定位、多传感 器融合等技术进行了较为详细的分析，指出了优点与不足．同时对仿生机器人、多机器人系统与机器人足球等移动 机器人技术，做了进一步的分析． 关键词：导航与定位；路径规划；多传感器融合；多机器人系统与机器人足球 中图分类号：ＴＰ２４ 文献标识码：Ｂ
ＰＲＥＳＥＮＴ ＳＴＡＴＥ ＡＮＤ ＦＵＴＵＲＥ ＤＥＶＥＬｏＰＭＥＮＴ ｏＦ ＭｏＢＩＬＥ ＲｏＢｏＴ ＴＥＣＨＮｏＬｏＧＹ ＲＥＳＥＡＲＣＨ
ＬＩ Ｌｅｉ ＹＥ Ｔａｏ ＴＡＮ Ｍｉｎ ＣＨＥＮ Ｘｉ－ｊｕｎ （Ｌａｂ．ｆｏｒ Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ．１ Ｏ００８０）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｔｈｅ ｈｉｓｔｏｒｙ，ｐｒｅｓｅｎｔ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ａｎｄ ｆｕｔｕｒｅ ｏｆ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔｓ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｒｅ ｓｕｍ－ ｍａｒｉｚｅｄ．Ｗｅ ａｎａｌｙｚｅ ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｏｆ ｒｏｂｏｔ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ａｎｄ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ，ｍｕｈｉｓｅｎｓｏｒ ｆｕｓｉｏｎ ｅｔｃ．Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎ， ｐｏｉｎｔ ｏｕｔ ｔｈｅ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ａｎｄ ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ｔｈｅｓｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ．ｗｅ ａｌｓｏ ｆｕｒｔｈｅｒ ｄｅｓｃｒｉｂｅ ｔｈｅ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ｔｅｃｈ—— ｎｏｌｏｇｉｅｓ ｃｏｎｃｅｒｎｉｎｇ ｂｉｏｍｉｍｅｔｉｃ ｒｏｂｏｔ，ｍｕｌｔｉ－ｒｏｂｏｔ ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ｒｏｂｏｃｕｐ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ａｎｄ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ；ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ；ｍｕｌｔｉｓｅｎｓｏｒ ｆｕｓｉｏｎ；ｍｕｌｔｉ—ｒｏｂｏｔ ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ｒｏｈｏｃｕｐ
１ 引言（Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ） 移动机器人的研究始于６Ｏ年代末期．斯坦福研 究院（ＳＲＩ）的Ｎｉｌｓ Ｎｉｌｓｓｅｎ和Ｃｈａｒｌｅｓ Ｒｏｓｅｎ等人，在 １９６６年至１９７２年中研造出了取名Ｓｈａｋｅｙ［１Ｊ的自主 移动机器人．目的是研究应用人工智能技术，在复杂 环境下机器人系统的自主推理、规划和控制．与此同 时，最早的操作式步行机器人也研制成功，从而开始 了机器人步行机构方面的研究，以解决机器人在不 平整地域内的运动问题，设计并研制出了多足步行 机器人．其中最著名是名为Ｇｅｎｅｒａｌ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｑｕａｄｒｕｐｅｄｃ ］的步行机器人．７０年代末，随着计算机 的应用和传感技术的发展，移动机器人研究又出现 了新的高潮．特别是在８０年代中期，设计和制造机 器人的浪潮席卷全世界．一大批世界著名的公司开 始研制移动机器人平台，这些移动机器人主要作为 大学实验室及研究机构的移动机器人实验平台，从 而促进了移动机器人学多种研究方向的出现．９０年
收稿日期ｊ２００１一Ｏ８—２５
代以来，以研制高水平的环境信息传感器和信息处 理技术，高适应性的移动机器人控制技术，真实环境 下的规划技术为标志‘，开展了移动机器人更高层次 的研究．
２移动机器人分类（Ｔｈｅ ｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ）
移动机器人从工作环境来分，可分为室内移动 机器人和室外移动机器人；按移动方式来分：轮式移 动机器人、步行移动机器人、蛇形机器人、履带式移 动机器人、爬行机器人等；按控制体系结构来分：功 能式（水平式）结构机器人、行为式（垂直式）结构机 器人和混合式机器人；按功能和用途来分：医疗机器 人、军用机器人、助残机器人、清洁机器人等．按作业 空间来分：陆地移动机器人、水下机器人、无人飞机 和空间机器人．本文仅论述陆地移动机器人．
维普资讯 http://www.cqvip.com ４７６ 机器人 ２００２年９月 ３ 移动机器人技术的主要研究方向（Ｔｈｅ ｍａｉｎ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）
３．１导航和定位 导航和定位是移动机器人研究的两个重要问 题．移动机器人的导航方式可分为：基于环境信息的 地图模型匹配导航；基于各种导航信号的陆标导航、 视觉导航和味觉导航等． 环境地图模型匹配导航是机器人通过自身的各 种传感器，探测周围环境，利用感知到的局部环境信 息进行局部地图构造，并与其内部事先存储的完整 地图进行匹配．如两模型相互匹配，机器人可确定自 身的位置，并根据预先规划的一条全局路线，采用路 径跟踪和避障技术，实现导航．它涉及环境地图模型 建造和模型匹配两大问题［３ ］． 陆标导航是事先将环境中的一些特殊景物作为 陆标，机器人在知道这些陆标在环境中的坐标、形状 等特征的前提下，通过对陆标的探测来确定自身的 位置．同时将全局路线分解成为陆标与陆标间的片 段，不断地对陆标探测来完成导航．根据陆标的不 同，可分为人工陆标导航和自然陆标导航．人工陆标 导航［５］是机器人通过对人为放置的特殊标志的识别 实现导航，虽然比较容易实现，但它人为地改变了机 器人工作的环境．自然陆标导航不改变工作环境，是 机器人通过对工作环境中的自然特征的识别完成导 航，但陆标探测的稳定性和鲁棒性是研究的主要问 题 引． 视觉导航主要完成障碍物和陆标的探测及识 别．ＴｒａｈａｎｉａｓＣ ］利用视觉探测陆标来完成机器人导 航．其中陆标不是事先定义的人工陆标，而是在学习 阶段自动抽取的自然陆标．视觉导航中边缘锐化、特 征提取等图像处理方法计算量大，实时性差始终是
一个瓶颈问题．解决该问题的关键在于设计一种快 速的图像处理方法．ＳｔａｎｌｅｙＥ８］提出了基于神经网络 的机器人视觉导航技术．该技术中估算逆雅可比矩 阵是基于视觉导航的一个关键问题．它将图像特征 的变化与机器人的位置变化对应起来，通过神经网 络训练来近似特征雅可比矩阵的逆阵．该技术，通过 提取几何特征、平均压缩、向量量化和主成分提取来 简化图像处理，实现实时视觉导航． 味觉导航［９ 是通过机器人配备的化学传感器 感知气味的浓度，根据气味的浓度和气流的方向来 控制机器人的运动．由于气味传感器具有灵敏度高、
响应速度快以及鲁棒性好等优点，近年来许多研究 人员在气味导航技术上做了许多研究工作．但该项 技术能够真正应用到实际环境中的却很少，仍处于 试验研究阶段．Ｆｉｇａｒｏ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｉｎｃ．公司研制的 氧化锡气味传感器，被广泛用于气味导航试验．石英 晶体微平衡气味传感器、导电聚合物气味传感器和 一种模仿哺乳动物鼻子功能的电子鼻等用于移动机 器人味觉导航的传感器都处于试验阶段．目前的味 觉导航试验多采用将机器人起始点和目标点之间用 特殊的化学药品，如酒精和樟脑丸等，引导出一条无 碰气味路径，机器人根据不同的道路跟踪算法，用气 味传感器感知气味的浓淡和气味源的方向进行机器 人导航试验．味觉导航的研究具有很好的研究价值， 该种移动机器人可用来寻找化学药品泄露源． ３．１．１定位 作为移动机器人导航最基本环节，定位是确定 机器人在二维工作环境中相对于全局坐标的位姿． 定位方法根据机器人工作环境复杂性，配备传感器 的种类和数量等不同有多种方法．主要方法有：惯性 定位、陆标定位和声音定位等．惯性定位是在移动机 器人的车轮上装有光电编码器，通过对车轮转动的 记录来粗略地确定位置和姿态．该方法虽然简单，但 是由于车轮与地面存在打滑现象，产生的累积误差 随路径的增加而增大，定位误差会逐渐累积，引起更 大的误差．Ｙａｍａｕｃｈｉ［１１３使用推测航行法和证据栅格 来实现动态环境中的机器人位置．该方法把在不同 时段建立的证据栅格匹配起来，使用一种爬山算法 搜索可能的平移与转动空间，来消除推测航行法的 误差累积；陆标定位［５］在移动机器人工作的环境里， 人为地设置一些坐标已知的陆标，如超声波发射器、 激光反射板等，通过对陆标的探测来确定自身的位 姿． 三角测量法是陆标定位常用的方法，机器人在 同一点探测到三个陆标，并通过三角几何运算，可确 定机器人在工作环境中的坐标．陆标定位是普遍采 用的方法，可获得较高的定位精度且计算量小，可用 于实际的生产中．但该法需要对环境作一些改造，不 太符合真正意义的自主导航；声音定位 用于物体 超出视野之外或光线很暗时，视觉导航和定位失效 的情况之下．基于声音的无方向性和时间分辨率高 等优点，采用最大似然法、时空梯度法和ＭＵＳＩＣ法 等方法可实现机器人的精确定位． ３．１．２路径规划 不论采用何种导航方式，智能移动机器人主要
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