基于路径规划的智能机器人控制实验
智能化仓储物流系统中的自动化机器人分拣与路径规划研究
智能化仓储物流系统中的自动化机器人分拣与路径规划研究引言：随着物流业务的不断发展和智能化的兴起，自动化机器人在仓储物流系统中扮演着越来越重要的角色。
自动化机器人分拣与路径规划作为智能化仓储物流系统的核心内容，对提高效率、降低成本、确保货物安全具有关键意义。
本文将探讨智能化仓储物流系统中自动化机器人分拣与路径规划的研究。
一、自动化机器人分拣研究1. 背景介绍随着电子商务的快速发展，大量的商品需要进行分拣。
传统的人工分拣方式效率低下，而自动化机器人的出现改变了这一局面。
自动化机器人分拣系统通过使用计算机视觉、传感器技术和机器学习算法，能够准确、高效地完成商品的分拣任务。
2. 分拣算法研究分拣算法是自动化机器人分拣的核心内容，其目的是实现自动化机器人对不同形状、大小和重量的商品的准确分拣。
当前常用的分拣算法包括机器学习算法、深度学习算法和图像处理算法。
机器学习算法通过对已有数据进行训练和学习，实现对商品的分类和识别。
深度学习算法则基于神经网络的原理，能够通过大量的训练数据提高分类和识别的准确性。
而图像处理算法则通过对商品图像进行处理，提取特征并实现分类和识别。
3. 分拣精度与速度研究自动化机器人分拣的关键指标包括分拣精度和分拣速度。
分拣精度是指自动化机器人分拣准确率以及误差率的评估，可以通过与人工分拣进行对比来进行验证。
分拣速度则是指自动化机器人完成分拣任务所需的时间，它受到机器人的运动速度、计算速度和分拣算法的影响。
提高分拣精度和速度是自动化机器人分拣研究的重要课题。
二、路径规划研究1. 背景介绍在智能化仓储物流系统中，自动化机器人需要从货架上取货，然后按照指定的路径将货物送到指定的位置。
合理的路径规划能够提高机器人的效率和减少运动过程中可能发生的事故风险。
2. 路径规划算法研究路径规划算法的目标是寻找一条最优路径，使得机器人在运动过程中能够避开障碍物、尽量减少路径长度以及满足特定的约束条件。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和遗传算法。
智能机器人系统中的路径规划算法
智能机器人系统中的路径规划算法随着人工智能和机器人技术的日益发展，智能机器人在日常生活、工业生产、医疗保健等领域中的应用越来越广泛。
在实际应用中，路径规划是智能机器人系统中的一个重要问题。
路径规划算法可以帮助机器人在复杂环境中自主运动，避开障碍物，实现精准定位和运动控制。
本文将介绍智能机器人系统中的路径规划算法，包括基本原理、分类、应用场景等方面。
一、基本原理路径规划算法是指在给定地图和起止点的情况下，计算出从起点到终点的一条合法路径的过程。
其中，合法路径指的是路径上不出现障碍物、不违反运动规则、不撞墙等合法条件的路径。
路径规划算法需要考虑地图信息、机器人行动方式和运动规则等因素。
路径规划算法可以通过不同的路径搜索方法来计算合法路径。
其中，常见的路径搜索方法有深度优先搜索、广度优先搜索、A*搜索、D*搜索等。
这些方法都可以通过搜索算法对地图进行遍历，找到合法路径。
不同的算法有不同的优缺点，需要根据具体应用场景来选择合适的算法。
二、分类根据机器人的运动方式和工作环境，路径规划算法可以分为点到点规划和全局规划两种。
1. 点到点规划点到点规划是指在给定起始点和结束点的情况下，计算出两点之间的一条路径的过程。
这种规划方法适用于机器人在静态环境下的自主移动。
常见的点到点规划算法有最短路径算法、避障路径算法等。
最短路径算法可以通过Dijkstra算法或A*算法来计算最短路径。
这种算法适用于平面地图和简单的路线规划。
避障路径算法则更加复杂，需要考虑避障、规划动态路径等不同因素。
基于避障路径算法的路径规划算法有Rapidly-Exploring Random Trees算法、Potential Field算法等。
2. 全局规划全局规划是指在给定的环境地图信息中，计算出从起点到终点的所有可能的路径。
这种规划方法适用于动态环境下的机器人运动。
常见的全局规划算法有图搜索算法、自组织映射算法、蚁群算法等。
图搜索算法可以通过Dijkstra算法、BFS算法、DFS算法、A*算法等多种不同方法进行。
智能机器人系统的控制策略与路径规划技巧
智能机器人系统的控制策略与路径规划技巧智能机器人系统的控制策略与路径规划技巧是实现机器人自主运动和智能决策的关键。
随着科技的不断发展，智能机器人系统在各行各业的应用越来越广泛，因此控制策略和路径规划技巧的优化显得尤为重要。
本文将探讨一些常见的控制策略和路径规划技巧，并分析其优缺点。
一、控制策略1. 解耦控制策略解耦控制策略是指将机器人的不同自由度分开进行控制，以达到提高运动效果和增强控制精度的目的。
一种常见的解耦控制策略是基于PID（比例、积分、微分）控制的方法。
PID控制器根据目标位置和当前位置之间的差异进行调整，通过不断修正机器人的位置和姿态，实现精确控制。
2. 协调控制策略协调控制策略是指将机器人的多个自由度进行协同控制，以实现复杂任务的完成。
一种常见的协调控制策略是基于反馈控制的方法。
通过传感器获取环境信息和机器人状态，将其作为反馈信号，并根据特定的控制算法进行实时调整，从而使机器人能够适应复杂的环境和任务需求。
3. 强化学习控制策略强化学习控制策略是近年来兴起的一种基于智能算法的控制方法。
该方法通过让机器人与环境进行交互，根据不同动作的结果进行反馈优化，从而使机器人能够逐步学习并提高自己的控制能力。
强化学习控制策略在复杂任务和动态环境下表现出色，但也存在训练时间长、对初始状态敏感等问题。
二、路径规划技巧1. 规划算法选择路径规划是指在给定起点和终点的情况下，确定机器人在空间中的具体路径。
常见的路径规划算法包括A*算法、D*算法和遗传算法等。
在选择路径规划算法时，需要根据具体的任务需求和环境条件进行权衡。
如A*算法适用于静态环境下的最短路径规划，而D*算法适用于动态环境下的在线路径规划。
2. 环境建模和感知在路径规划过程中，准确的环境建模和感知是关键。
机器人需要通过传感器获取周围环境的信息，如障碍物的位置、形状和大小等。
然后将这些信息以合适的方式表示出来，建立环境地图。
基于环境地图，机器人可以进行路径规划，并避开障碍物，安全到达目标位置。
基于机器人的室内导航与路径规划设计
基于机器人的室内导航与路径规划设计室内导航与路径规划是指利用机器人技术来实现室内环境中位置定位和路径规划的一项技术。
随着科技的不断进步和人们对便捷生活的需求，基于机器人的室内导航与路径规划设计成为了人们关注的焦点。
本文将从基本概念、技术原理、应用场景和未来发展等方面来探讨基于机器人的室内导航与路径规划设计。
首先，基于机器人的室内导航与路径规划是指利用机器人系统中的定位和导航功能，通过感知环境、规划路径和执行动作的方式，实现室内环境中机器人的导航和路径规划。
它的基本原理是通过机器人内置的各种传感器（如激光雷达、摄像头等）和自主定位系统，获取室内环境的信息，再利用算法对信息进行处理和分析，最终确定机器人的位置和规划可行的路径。
其次，基于机器人的室内导航与路径规划设计凭借着先进的定位技术和智能算法，可以广泛应用于各种场景。
例如，在商场、医院、机场等公共场所中，机器人可以用于引导来访者的路径，提供信息查询和服务指引；在仓储和物流行业中，机器人可以协助人员实现货物的自动搬运和配送；在居家智能化领域中，机器人可以为老年人和行动不便的人提供日常生活的帮助和护理服务。
通过机器人的导航和路径规划，人们可以更加高效、准确地实现目标。
这些技术的发展离不开深度学习、运动规划和感知融合等关键技术的支持。
深度学习可以对大量的室内地图和环境数据进行学习和建模，使机器人可以更加准确地感知和理解环境，提高路径规划的精度和鲁棒性。
运动规划则是根据机器人的运动能力和环境约束，为机器人制定高效的路径规划策略。
感知融合技术可以将多个传感器的数据进行融合和处理，提高机器人定位和路径规划的可靠性和稳定性。
未来，基于机器人的室内导航与路径规划设计将会继续取得更大的突破和发展。
一方面，随着机器人技术的进一步发展和成熟，机器人的导航和路径规划将更加高效、智能化，能够应对更加复杂多变的室内环境。
另一方面，随着5G技术和物联网技术的广泛应用，室内导航和路径规划将与其他智能设备进行深度融合，进一步提升用户体验和便利性。
智能水下机器人中的目标检测与路径规划算法研究
智能水下机器人中的目标检测与路径规划算法研究智能水下机器人是一种具有自主控制能力的机器人，能够在水下环境中执行各种任务，如海洋勘探、水下资源开发以及环境监测等。
其中，目标检测和路径规划算法是智能水下机器人实现自主导航和任务执行的关键技术。
本文将重点研究智能水下机器人中的目标检测与路径规划算法，以提高其在水下任务中的效能和准确性。
一、智能水下机器人中的目标检测算法研究目标检测是智能水下机器人实施任务的基础。
在水下环境中，目标的特征信息可能会被水流、污浊的水质以及海洋生物的遮挡所打乱和干扰。
因此，如何在复杂条件下准确地检测目标是一个具有挑战性的问题。
首先，基于深度学习的目标检测算法被广泛应用于智能水下机器人。
这些算法通过从大量的水下图像数据中学习特征，能够自动地、高效地检测水下目标。
其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一。
通过训练大规模的水下图像数据集，可以提高目标检测的准确性。
其次，传统的计算机视觉方法也可以用于水下目标检测。
例如，基于模板匹配的目标检测方法可以通过与已知目标模板的相似度计算来判断水下目标。
此外，基于图像分割和边缘检测的方法也可以用于提取目标的形状和轮廓信息。
最后，多传感器融合技术可以进一步提高智能水下机器人的目标检测效果。
通过融合来自多个传感器的数据，如摄像机、声纳和激光雷达等，可以获得更全面、准确的目标信息。
例如，将图像和声纳数据融合可提高在低能见度条件下的目标检测。
二、智能水下机器人中的路径规划算法研究路径规划是智能水下机器人实现导航和避障的关键技术。
在水下环境中，机器人需要根据目标位置和环境信息选择最佳路径，避免障碍物、优化能源消耗等。
首先，基于图搜索的路径规划算法是最常用的方法之一。
例如，A*算法可以在有限时间内找到最优路径。
该算法通过评估每个可能路径的代价函数，并根据评估结果选择最佳路径。
另外，Dijkstra算法、深度优先搜索算法和广度优先搜索算法也可以应用于水下机器人的路径规划。
基于人工智能的智能机器人导航与路径规划系统设计
基于人工智能的智能机器人导航与路径规划系统设计概述在人工智能（AI）和机器人技术快速发展的今天，智能机器人已经广泛应用于日常生活和工业领域。
智能机器人导航与路径规划系统是其中的重要组成部分，它能够使机器人自主地规划出最优路径并导航至目标位置。
本文将介绍基于人工智能的智能机器人导航与路径规划系统的设计原理、技术和应用。
一、导航与路径规划系统的基本原理智能机器人导航与路径规划系统的基本原理是将环境信息输入到系统中，机器人利用图像识别、传感器数据等信息感知环境，然后使用路径规划算法生成最优路径，并通过驱动系统实现导航。
下面将分别介绍这些环节的主要内容。
1. 环境感知和建模在导航和路径规划过程中，机器人需要对环境进行感知和建模。
传感器技术是其中的关键，包括摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
机器人通过这些传感器获取环境信息，例如物体位置、障碍物、墙壁等，然后将这些信息转化为计算机能够理解的数字化数据，建立环境模型。
2. 路径规划算法路径规划算法是智能机器人导航与路径规划系统的核心。
常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等。
这些算法会考虑机器人的起点和目标位置，以及环境的障碍物和限制条件，计算出最优路径。
优秀的路径规划算法需要在保证路径最优的前提下考虑时间效率和实时性。
3. 导航控制系统导航控制系统是实现智能机器人导航的关键。
它负责根据规划出的路径生成控制信号，驱动机器人执行行动。
导航控制系统需要考虑机器人的动力学模型、机械结构和控制器设计等方面的问题，以保证机器人可以正确地按照规划路径导航。
二、基于人工智能的智能机器人导航与路径规划系统设计在现代智能机器人的导航与路径规划系统中，人工智能技术发挥着重要作用。
下面将介绍几种常用的人工智能技术在智能机器人导航与路径规划系统中的应用。
1. 机器视觉机器视觉是一种应用广泛的人工智能技术，用于智能机器人感知环境的图像信息。
通过计算机视觉算法和图像处理技术，机器人可以识别环境中的物体、地标和障碍物，从而生成准确的环境模型。
智能机器人的路径规划技巧
智能机器人的路径规划技巧智能机器人在实现自主导航和路径规划方面起到了至关重要的作用。
路径规划是指机器人在确定目标位置后，通过分析环境信息和考虑机器人自身的能力，选择一条最优路径来达到目标位置。
为了实现高效、安全的路径规划，智能机器人需要掌握一些关键技巧。
1. 环境感知与地图构建在路径规划过程中，机器人需要准确感知周围环境，并构建一个地图。
为了实现准确的环境感知，智能机器人通常使用多种传感器，如摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
通过这些传感器获取到的环境信息，可以生成基于格网的地图或者拓扑地图。
这些地图为机器人路径规划提供了重要的基础数据。
2. 路径搜索算法路径搜索是路径规划的核心问题之一，常见的路径搜索算法包括A*算法、Dijkstra算法和广度优先搜索算法等。
A*算法是一种广泛应用的启发式搜索算法，通过估算每个节点到目标节点的代价，并考虑已走过的路径代价，确定最优路径。
Dijkstra算法是一种贪婪算法，通过不断选择最短路径的节点来实现路径搜索。
广度优先搜索算法则按照层次逐层扩展，以找到最短路径。
机器人需要根据实际情况选择适合的路径搜索算法，以获得最佳路径规划效果。
3. 避障与路径优化在实际导航中，机器人需要避免障碍物，以确保路径的安全性和有效性。
为了实现避障功能，智能机器人通常使用障碍物检测和避障算法。
障碍物检测包括基于传感器的实时障碍物检测和预测障碍物检测等技术。
机器人根据检测到的障碍物信息，通过路径重规划或调整运动轨迹来避免碰撞。
路径优化则可以通过改变路径的选择或调整运动速度等方式，以实现更高效的路径规划。
4. 动态环境适应动态环境下的路径规划是一项具有挑战性的任务。
在人流密集的环境中，机器人需要及时调整路径，以避免与行人发生碰撞。
为了实现动态环境适应，智能机器人可以采用实时感知技术，并结合机器学习算法进行路径规划。
机器人通过实时感知周围的环境变化，并根据已有的经验或学习到的规律，迅速做出决策，以避免碰撞和实现高效路径规划。
工业机器人的路径规划算法研究与优化
工业机器人的路径规划算法研究与优化摘要：工业机器人的路径规划算法对于机器人的运动轨迹和效率具有重要意义。
本文将就工业机器人路径规划算法的研究与优化进行探讨，分析了传统的路径规划算法，介绍了目前常见的优化方法，并进一步展望了未来的发展趋势。
引言：工业机器人是自动化生产中不可或缺的重要设备，路径规划是机器人控制与运动的基础。
合理的路径规划不仅可以提高生产效率，减少碰撞风险，还可以节约能源，延长机械设备的使用寿命。
本文将探讨工业机器人路径规划算法的研究和优化，以期提供有关领域的研究者和工程师们参考。
一、路径规划算法的研究1.1 传统路径规划算法传统的路径规划算法主要有四种：直线插补法、圆弧插补法、样条插补法和螺旋插补法。
这些算法主要基于机器人的几何模型，通过计算运动轨迹的起止点、运动速度和加减速度等参数来实现路径规划。
然而，传统算法存在计算复杂度高、存在运动过程中的冲突以及路径规划方案的局限性等问题。
1.2 最短路径规划算法最短路径规划算法是一种常用的寻找机器人运动路径的方法。
通过对工作环境进行建模，将机器人的位置和目标位置作为起点和终点，利用图论的最短路径算法，如Dijkstra算法、A*算法等，来寻找最优路径。
这些算法具有计算效率高、路径规划精确等优点，但仍然存在局限性，如对于复杂环境的路径规划，算法可能会陷入局部最优解。
二、路径规划算法的优化2.1 人工智能算法人工智能算法是近年来在工业机器人路径规划领域广泛应用的方法之一。
例如，遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等基于优化的算法，可以通过模拟自然界的进化过程来寻找最优解。
这些算法可以对工作环境进行自适应建模，并根据约束条件和优化目标进行路径规划，取得了较好的效果。
2.2 机器学习算法机器学习算法是一种通过训练数据来提高机器性能的方法。
在工业机器人路径规划中，可以通过机器学习算法，如深度学习、强化学习等，从大量的样本数据中学习规律，进而实现路径规划的优化。
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I SSN CN 1 0 - 0 2 - 3 4 9 / 5 6 实验技术与管理 第27卷第12期201年12月 1 1 2 0 4 T
E x p e r i m e n t a l T e c h n o l o g ya n dMa n a g e m e n t Vol.27No.12Dec.201
基于路径规划的智能机器人控制实验 张佳,陈杰,窦丽华 ( 北京理工大学自动化学院,北京1081)
摘 验教学平台。在此平台上设计并开发了分别适用于本科生及硕士研究生的系列实验 规划、全区域覆盖路径规划以及多机器人队形控制等项实验内容。该实验能够让学生接触到先进的智能机 器人增强学生对自动化专业的学习兴趣提高了学生的动手能力和创新能力。 关键词智能机器人路径规划全区域覆盖队形控制 文献标志码文章编号
要 : 针对自动化专业学生 , 以 P i o n e e r 3 A T 系列的机器人为对象 , 搭建了基于路径规划的智能机器人实 , , 包括基于模型的路径 3 , , : ; ; ; 中图分类号 : T P 2 4 2 3 3 : A : 1 0 0 2 4 9 5 6 ( 2 0 1 0 ) 1 2 0 0 4 4 0 4
I n t e l l i g e n t r o b o t c o n t r o l e x p e r i m e n t s b ase d o n p at hp l an n i n g Zha n g J i a , Che n J i e , D ouL i hua ( S c h o o l o f A u t o m r a t i za t i o n , B e i e ji n g I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y , B e i j ir n g 1 0 0 0 8 1 r , Ch i n a )
A b s t r a c t : A i e m t i n g a t s t r ud e n n n i T t m o t t t s o fau t o e m a t i za m t e i o n m ajo r i , t h p i s p a p e m r t ak e s r o b n o o t s o r o f P i o n e e n 3 A T S e r i n e e sas o b p je c t t a n d m c o n s t r u c sa n i x n t e l l i m g e o b o t x p o e r o e i n n t t o e a c h n e g l a t f or , b as e d o p at h p l a n t n i g .Bas ud e d e o n t h i s l a f or b , as e r n i s e o x f p e p t e i e swh i c ha p p i n t d t u n d r p g r adua t i e t s c t ud e n t sa n d g adua e s t e n t s r g s p c t i v e l l ya r o n e d e s t i g n e da d l o e i r e m d. I t t n c l ud e s m d e l b as e d r p a t h p l p a o n n i n g o m p l t e t e c n v e a g e p a t h p t l a n n i n a e d m u l t c i r e b o f t or m at i e o n e x n p i e n . h e e x p e r i m t o ff esa n o r t u n yf o r s ud e t s t w o r kw i hadva n c d i n t t e l i g t r b K o o s. I t n ha c e ss t t ud e n i s i n t e r e s t s t o l e a r n au t o m a t i za t i o n m ajo r . A l s o , s t ud e n t s i n n o va t i o n a b i l i y o u l d e i m p r o v e d b y e t h e e x p e o r e n t p . e y w o r d s : i n t l l i g e n r b t ; a t h p l a n n i n g ; c o m p l e t e c o v e r a g e ; f or m a t i o n
自动化技术是一门涉及学科较多、应用广泛的综 1 实验平台的搭（智械科技） 合性科学技术。实验教学是自动化专业教学过程中
[1] 非常重要的一环。随着目前机器人技术的不断发展, 本课程选用的机器人是美国先锋(Pioner3AT)
系列机器人[。该系列机器人是目前世界上最成熟的 4]
机器人控制实验已逐步进入各个高校。机器人教学对
于培养和提高学生的创新精神和动手能力具有极其重 轮式移动机器人研究平台之一。通常科研人员对此系
要的作用[。在自动化专业开设机器人控制实验课 2 ]
列机器人的开发与研究都在控制台程序上运行,但需
要对vMa机器人技术应用接口a有较 深的了解因此需要花费大量时间阅读繁多的程序代 熟悉研究环境。由于实验学时有限为了能让学生 在最短的时间内最大程度地掌握机器人的有关知识 首先搭建了一个简单实用的实验平台。该平台的建立 能使学生在最短时间内熟悉各种底层动作在实验课 程中掌握基础理论和系统深入的专门知识。 整个平台系统包括个功能模块用户操作管理 模块、通信模块、控制模块、数据分析处理模块和显示
程, 不仅可以让学生接触到国际先进的机器人们的眼界还可以让学生学习先进的控制方法 些方法运用于机器人的实际控制上 提高学生的创新能力和动手能力 域的继续发展奠定坚实的基础。为此 重点实验室项目中购买了数台机器人 , , 开阔他 并将这 A c t i e di A r i
, , ,扩展他们的思维, 码, , [ 3 ] , 为将来在控制领 ,
, 本校在北京市 , 针对自动化专 ,
业的教学内容及要求,开设了机器人控制实验,取得了 良好的教学效果。 5 :
收稿日期 : 2 0 0 9 1 2 2 1 修改日期 : 2 0 1 0 0 3 1 5
管理模块。各模块所组成的功能结构如图
们之间通过数据信号和控制信号联系在一起 个统一的整体。在控制模块中为学生的实验操作 留有接口所有的控制程序都可以在算法设计完成后
1 所示,它 基金项目 : 北京市教育委员会共建重点实验室资助项目 (CSYS
,构成一 1 0 0 0 (70417)
作者简介 : 张佳 1 9 8 0 ) , 女 ,北京市人 , 硕士 ,实验师 , 研究方向为机器 [ 5 ] ,
人控制、智能控制和图像处理. , 张 佳,等:基于路径规划的智能机器人控制实验 4 5
添加到控制模块中, 通过本平台进行验证。 智能搜索算法,如A算法和A算法等,并将其应用于 * 机器人的路径规划。机器人运动的切线图如图
其中为机器人的起点为终点块阴影覆盖 区域为障碍物。图中的各节点表示切点连接 点的路径以及障碍物的切线表示为弧。将弧上两端点 间的欧几里德距离作为费用由此可以选择从起始节 点到目标节点的最佳最短路径。
2 所 示, S , G , 2
2 , 2切
, ( )
图 2 机器人运动的切线图
图1教学平台的功能结构图 学生应用 A * 算法求出从起始点 。进而使点机器人沿着路径 和继续路径控制把移动机器 是某学生所完成的实验结果。 条可选路径的情况他选择了一条 从起点到终点最短的路径。通过本实验学生可以掌 为今后进行更为复杂的智能 S 到目标点 G 的
最佳 (最短路径 ) P P进行
2 实验项目
点到点控制( P T P ) ( C P ) ,
为了保持课程的多样性 学生掌握更多的知识点智能机器人实验课针对不同 阶段的学生提出了多项实验内容。目前包括基于模 型的路径规划、全区域覆盖路径规划和多机器人队形 控制等项实验内容。其中基于模型的路径规划和全 区域覆盖路径规划项实验是针对本科生提出的 为实验内容相对简单并且所使用的控制算法是确定 的。多机器人队形控制实验是针对硕士研究生提出 本实验包括多个实验部分每个部分需要一名学生 完成另外本实验的控制算法不定由学生自己在可 行的算法中进行选择这样既考查了学生的实验能力 又有助于提高他们的团队合作精神。 在实验过程中学生并不直接在实物机器人上进 行算法设计、编程和调试而是首先使用机器 人自带的M模拟器快速开发和检验所完成 的实验内容。当实验内容在M上验证无误 再将其加载到实物机器人中在真实环境里进行对 机器人的控制。 基于模型的路径规划（智械科技）
,激发学生的学习热情,让 人引导到目的地。图 3
, 对于个障碍物、 2 4 ,
: ,
握基本的智能搜索算法搜索奠定了基础。 ,
3 2 ,因 ,
的 ,,
; , , , ,
, 图3某学生的实验结果图示 , P i o ne e r
o bileSim 2 . 2 全区域覆盖路径规划
o bileSim 全区域覆盖路径规划法是在满足某种性能评价指
后 ,,
标最优的前提下寻找一条在设定区域内从始点到终点
且经过所有可达点的路径规划。设为某闭合曲线所 即机器人运动的整个范围。如果将平面移 遍历就是该质点能够连续移动且
s 2 . 1 包围的点,
移动机器人的路径规划就是给定机器人的工作环
境信息按照某种优化指标在起始点和目标点之间规 划出一条与障碍物无碰撞的最优路径。地图由机器人 和障碍物的模型组成有地图时的路径规划称为基于 模型的路径规划。本实验给出了机器人运动环境的 地图要求学生用最短路径到达目的地的切线图方法 来完成给定机器人的路径规划任务旨在让学生掌握
动机器人看作质点,
, 经过可达区域中所有点的一条连续路径可行遍历轨迹。可行遍历轨迹不止一条, , 称该路径为
所有可行遍 , 历轨迹称为可行遍历轨迹丛,由下式表示:
[6] L = { l i ( x x , , y , x,y)}(i=12!,n)
sG , 其中 x , y , y 分别为机器人起点和终点坐标值,