机器人路径规划演示平台设计
移动机器人路径规划(共19张PPT)
路径(lùj或由直线段
序列组成 • 路径平滑：依据机器人运动学或动力学约
束形成机器人可跟踪执行的运动轨迹 • 如果(rúguǒ)考虑机器人运动学约束，则路
径轨迹的一阶导数应连续 • 如果(rúguǒ)考虑动力学约束，则路径轨迹
的二阶导数应连续
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路径(lùjìng)规划
• 基于地图(dìtú)的全局路径规划 • 环境已知的离线全局路径规划 • 环境未知的在线规划 • 基于进化算法 • 基于广义预测控制 • 基于传感器的局部路径规划 • 增量式构造当前可视区域路径图的规划方
法 • 基于近似单元分解的局部路径规划方法 • 基于微分平坦系统理论的运动规划方法
Brooks R, Robis A. Layered Control System for a Mobile Robot. IEEE Trans on Robotics & Automation. 1986, 2(1):14-23
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路径(lùjìng)规划
• 以C表示机器人的位形空间，以F表示无碰 撞的自由位形空间。给定机器人初始位形 qinit和目标位形qgoal，在F中寻找一条连接 这两点的连续曲线，满足某些性能指标， 如路径最短、行走时间最短、工作 (gōngzuò)代价最小等。
• Dijkstra算法：通过枚举求解两点间距离最 短
• A*算法：通过代价评估加快搜索(sōu suǒ)
• 梯度法：由起点到目标点距离下降最大梯 度方向搜索(sōu suǒ)，不能保证全局最短， 可能陷入局部最小点
• 距离变换法：逆向的梯度法，保证全局最 短，但搜索(sōu suǒ)效率随栅格和障碍物
• 衍生算法：退火遗传算法、改进遗传算子等
工业机器人路径规划与动态避障控制系统设计
工业机器人路径规划与动态避障控制系统设计工业机器人是现代工业生产的重要组成部分，它们在工厂中扮演着自动化生产的关键角色。
工业机器人路径规划与动态避障控制系统设计是一项关键技术，它能够保证机器人在执行任务时能够高效、安全地移动和避开障碍物。
本文将介绍工业机器人路径规划和动态避障控制系统的设计原理和方法。
工业机器人路径规划是指确定机器人从起点到达目标点所经过的路径。
路径规划的目标是使机器人在给定的工作空间内以最短的时间或最短的路径达到目标，并且避开障碍物。
常见的路径规划方法有基于图搜索算法的方法（如A*算法、Dijkstra算法）、基于采样的方法（如RRT算法、PRM算法）等。
这些算法根据机器人的运动学模型和环境地图，通过搜索和优化的方式找到全局最优或局部最优的路径。
在路径规划的基础上，动态避障控制系统设计能够帮助机器人在动态环境中避开动态障碍物。
动态避障可以通过传感器（如激光雷达、摄像头）实时感知环境中的障碍物，然后将这些信息集成到路径规划算法中，使机器人能够及时调整路径以规避障碍物。
常用的动态避障策略包括规避、绕行和停止等。
规避策略是用来避免直接碰撞障碍物，绕行策略是通过选择其他路径绕过障碍物，停止策略是在无法避让时停止机器人的移动。
为了实现工业机器人路径规划与动态避障控制系统的设计，以下是一些关键技术和方法：1. 机器人建模和运动学分析：首先需要对机器人进行建模，并分析其运动学特性。
这将有助于制定合适的路径规划算法和避障策略。
2. 环境感知和障碍物检测：利用激光雷达、摄像头等传感器实时感知机器人周围的环境，并识别出障碍物。
常用的障碍物检测方法包括基于滤波的方法、基于特征的方法等。
3. 路径规划算法选择和优化：根据机器人的运动学特性和任务需求，选择合适的路径规划算法。
同时，可以利用启发式搜索、优化算法等方法对路径进行进一步优化，以提高路径规划的效率和质量。
4. 动态障碍物预测和避让策略：利用预测算法和机器学习方法对动态障碍物进行预测，并制定相应的避让策略。
巡检机器人三维实景智能平台建设方案
巡检机器人三维实景智能平台建设方案随着科技的不断发展，巡检工作的智能化需求日益增长。
巡检机器人作为一种高效、准确的巡检手段，正逐渐得到广泛应用。
为了进一步提升巡检机器人的性能和工作效率，构建一个三维实景智能平台成为了关键。
本文将详细阐述巡检机器人三维实景智能平台的建设方案。
一、需求分析（一）提高巡检的准确性和全面性传统的巡检方式可能存在人为疏忽、检测不全面等问题，而巡检机器人搭载三维实景智能平台能够实现全方位、无死角的检测，提高检测的准确性。
（二）实时监测与远程控制能够实时获取巡检机器人的位置、状态和检测数据，并实现远程控制，以便及时应对突发情况。
（三）数据分析与处理对大量的巡检数据进行快速分析和处理，提取有价值的信息，为决策提供支持。
（四）适应复杂环境能够在各种复杂的环境中稳定运行，如高温、高湿、强电磁干扰等。
二、平台架构设计（一）硬件设施1、巡检机器人本体具备灵活的移动能力、高精度的传感器和强大的计算能力，能够适应不同的巡检场景。
2、传感器模块包括激光雷达、摄像头、温度传感器、湿度传感器等，用于采集环境和设备的信息。
3、通信模块确保巡检机器人与控制中心之间的稳定通信，实现数据的实时传输。
（二）软件系统1、操作系统选择稳定、高效的操作系统，为平台的运行提供基础支持。
2、数据采集与处理软件负责采集传感器的数据，并进行初步的处理和分析。
3、三维建模软件构建巡检区域的三维实景模型，为机器人的路径规划和检测提供参考。
4、远程控制软件实现对巡检机器人的远程操作和监控。
（三）数据库建立专门的数据库，用于存储巡检数据、设备信息、历史故障记录等，以便后续的查询和分析。
三、三维实景模型构建（一）数据采集利用激光雷达、摄像头等设备对巡检区域进行扫描和拍摄，获取大量的点云数据和图像信息。
（二）数据预处理对采集到的数据进行去噪、配准、融合等处理，提高数据的质量和准确性。
（三）模型构建使用专业的三维建模软件，根据预处理后的数据构建出巡检区域的三维实景模型，包括建筑物、设备、管道等。
机器人路径规划与控制系统设计
机器人路径规划与控制系统设计机器人技术的快速发展使得机器人应用领域越来越广泛，其中路径规划与控制系统设计是机器人应用的关键环节之一。
本文将围绕机器人路径规划和控制系统设计展开讨论，并重点探讨在该领域中的关键技术与应用。
一、机器人路径规划机器人路径规划是指在给定的环境下，通过寻找最优路径实现机器人从起点到终点的自动导航。
路径规划的目标是在满足一定约束条件的前提下，选择一条线路使得机器人能够避开障碍物，同时满足运动优化的要求。
以下是机器人路径规划中常用的算法和方法：1.1 基于图搜索算法的路径规划基于图搜索算法的路径规划方法是其中的经典方法之一。
该方法将环境表示为一个图，机器人在图上搜索路径，并根据特定的算法选择最优路径。
常见的图搜索算法包括Dijkstra算法、A*算法和D*算法等。
这些算法在考虑了目标距离和障碍物等因素的基础上，找到最优路径以实现机器人的导航。
1.2 其他路径规划方法除了基于图搜索的算法，还有一些其他的路径规划方法，如模拟退火算法、遗传算法、人工势场法等。
这些方法根据不同的问题特点和需要进行选择，可以提供更多的选择和更好的效果。
二、机器人控制系统设计机器人控制系统设计是指制定控制策略以实现机器人的运动控制和动作执行。
控制系统设计通常包括以下几个步骤：2.1 传感器数据采集与处理机器人的控制系统首先需要采集与环境和自身状态相关的传感器数据，如图像、声音、距离等。
采集到的数据需要经过处理和滤波，提取出有用的信息作为控制器的输入。
2.2 控制器设计与优化根据机器人的任务需求，设计控制器来实现所需的动作。
控制器可以是基于传统控制理论的PID控制器，也可以是基于机器学习的控制器，如神经网络或强化学习。
控制器的设计需要考虑系统的稳定性和鲁棒性，并且可能需要进行优化来提高控制性能。
2.3 动作执行与运动控制控制器生成的控制信号将用于控制机器人的执行机构，如电机或液压系统。
通过动作执行机构实现机器人的运动，包括移动、旋转和其他特定的操作。
工业机器人路径规划与控制系统设计
工业机器人路径规划与控制系统设计工业机器人是一种广泛应用于制造业中的自动化设备，能够准确、高效地执行各种重复性的操作任务。
在实际应用中，工业机器人的路径规划与控制系统设计是至关重要的一步。
本文将从路径规划和控制系统设计两个方面对工业机器人进行深入探讨。
一、路径规划路径规划是指确定机器人从起始位置到目标位置的最佳路径的过程。
在工业机器人的路径规划中，最常用的方法是基于几何模型的方法和基于规则的方法。
基于几何模型的方法是指根据机器人的运动学模型和环境的几何信息来寻找最佳路径。
这种方法通常包括离散化、逆运动学求解、步进运动和碰撞检测等步骤。
其中，离散化将工作空间分成有限个小块，逆运动学求解求解机器人关节角，步进运动对路径进行逐步优化，碰撞检测避免机器人与障碍物的碰撞。
这种方法的优点是精度高、路径规划效果好，但计算量较大。
基于规则的方法是指利用经验规则和启发式算法来制定路径规划策略。
这种方法通常包括顺序规则、随机规则和遗传算法等。
其中，顺序规则按照特定的优先级顺序选择路径，随机规则根据随机数选择路径，遗传算法通过模拟生物进化的方式搜索最佳路径。
这种方法的优点是计算量小、速度快，但路径规划效果相对较差。
二、控制系统设计控制系统设计是指为工业机器人设计一个合适的控制系统，使其能够按照路径规划的要求精确执行任务。
在工业机器人的控制系统设计中，常见的方法包括关节空间控制、工具空间控制和混合控制。
关节空间控制是指通过控制机器人各个关节的角度来实现运动控制。
这种方法通常包括PID控制、反馈控制和前馈控制等。
其中，PID控制是常用的运动控制方法，通过调整比例、积分和微分参数来实现控制精度和稳定性的平衡。
反馈控制通过测量机器人当前位置和速度进行实时控制，前馈控制通过预测目标位置来提前调整控制信号。
关节空间控制的优点是控制精度高、响应速度快，但需要较为复杂的运动学模型。
工具空间控制是指直接控制机器人末端执行器的位置和姿态来实现运动控制。
基于人工智能的机器人路径规划与导航系统设计与实现
基于人工智能的机器人路径规划与导航系统设计与实现人工智能（AI）在机器人技术中的应用越来越广泛。
机器人的路径规划与导航系统设计与实现是利用AI技术，使机器人能够按照预定的目标，自主地规划路径并导航到目的地。
本文将介绍基于人工智能的机器人路径规划与导航系统的设计与实现。
一、引言机器人路径规划与导航系统是机器人技术中的重要组成部分。
它使机器人能够利用自身的传感器数据和环境信息，智能地决策如何规划路径并导航到目标位置。
基于人工智能的机器人路径规划与导航系统在自主导航、物流、工业生产等领域具有广泛的应用前景。
二、路径规划算法介绍1. A*算法A*算法是一种常用的启发式搜索算法，基于“估值函数”优化搜索路径。
它通过计算启发式估计值，综合考虑路程和目标之间的距离，选择最优路径。
A*算法在路径规划中有较好的性能和效果。
2. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种无向图最短路径算法，其基本思想是从出发节点出发，遍历所有节点，并计算出到达每个节点的最短路径。
Dijkstra算法适用于没有负权边的情况下，能够找到最短路径。
3. RRT算法快速随机树（Rapidly-Exploring Random Trees，简称RRT）算法是一种在大样本空间中快速搜索路径的算法。
它通过随机采样生成树状的搜索结构，逐渐优化生成的树，找到最短路径。
三、机器人路径规划与导航系统设计1. 环境感知机器人路径规划与导航系统的设计首先需要机器人对其周围环境进行感知。
环境感知可以通过激光雷达、摄像头等传感器实现。
传感器收集到的数据可以用于地图构建、障碍物检测等环境建模工作。
2. 地图构建机器人路径规划与导航系统需要建立环境地图，包括静态地图和动态地图。
静态地图指的是环境中的固定障碍物，而动态地图指的是环境中可能移动的物体，如其他机器人或人类。
地图的构建可以通过SLAM技术（Simultaneous Localization and Mapping）或者其他相关技术实现。
基于Adams的Delta机器人路径规划设计与仿真
50 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering【关键词】Delta 机器人 正弦修正梯形曲线 路径规划 Adams 仿真1 引言Delta 机器人以其重量轻、体积小、运动速度快、定位精确、成本低、效率高等特点，正在市场上被广泛应用于食品、药品和电子产品的加工装配。
由于Delta 机器人末端件惯性小、逆运动学简单、工作空间大等一系列优点，已成为机器人研究者的主要研究热点之一。
Delta 机器人在工作中需要频繁进行升降抓放的操作，因此Delta 机器人的轨迹规划十分重要，优化机器人的运动路径，能有效减少机器人在运行过程中的刚性冲击，降低故障风险，延长工作寿命，提高工作效率。
国内外许多学者对最优时间轨迹规划进行了深入研究。
赵杰等人巧妙地将Delta 机构正运动学问题最终等效为求解三棱锥定点坐标问题，直接获得了满足运动连续性的合理解；宫赤坤等人基于运动学分析了Delta 机器人的雅可比矩阵最小奇异值与条件数，对Delta 机器人结构进行了优化设计；李云辉优化了Delta 机器人抓放轨迹，使运行周期内跃度曲线变得连续，消除了系统的柔性冲击；梁香宁等人在Delta 机器人正逆运动学的基础上分析了其工作空间，陈统书等人则在MATLAB 里进行了仿真分析，并将工作空间以空间三维图形的形式直观地表示出来；王林军等人基于Matlab 和Adams 将门字形轨迹进行了仿真模拟，虽然得到了相对连续的运动数据，但是路径约束点处的导数不连续，因此主动臂在对应的这两个时刻受到冲击和振动。
本文在Solidworks 中建立模型，结合Matlab 和Adams 联合仿真，针对典型的圆角门形轨迹，以降低工作时的在转角路径点的冲基于Adams 的Delta 机器人路径规划设计与仿真文/胡睿 李宏胜击和振动，通过Matlab 工具完成计算和生成数据，并导入Adams 软件进行仿真和分析。
工业机器人路径规划系统设计研究
工业机器人路径规划系统设计研究一、引言工业机器人是目前工业生产中的重要设备之一，其主要用于完成一些重复性、繁琐的工作任务，提高生产效率、降低劳动强度。
而机器人的路径规划是实现机器人自主运动的关键技术之一、本文将针对工业机器人路径规划系统的设计进行研究。
二、路径规划概述路径规划是指确定机器人从起始点到目标点的“最佳”路径，以使机器人能够规避障碍物、避免碰撞、节约能量并优化运动效果。
路径规划系统设计的目标是使机器人能够以最快的速度、最短的距离、最小的能量消耗完成任务。
三、路径规划算法1.基于图的算法基于图的算法是最常用的路径规划算法之一、它将目标空间划分为一个网格，然后使用图算法（如A*算法、Dijkstra算法）在网格中最佳路径。
2.基于模型的算法基于模型的算法通过建立机器人和环境的数学模型，计算机仿真机器人运动轨迹并进行规划。
这种算法能够考虑机器人的物理约束和动力学特性。
3.遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化的优化算法，可以用于解决路径规划问题。
它通过不断演化和优化路径解，找到最优或次优的路径规划。
四、路径规划系统设计1.传感器系统路径规划需要获取环境中的障碍物和机器人的状态信息。
因此，需要设计一个传感器系统，包括激光测距仪、摄像头等传感器，用于实时获取环境信息。
2.地图构建路径规划系统需要实时构建环境地图，以便进行路径规划。
传感器系统获取的环境信息可以通过算法进行处理，生成环境地图。
3.路径规划算法选择合适的路径规划算法，根据机器人和环境的特性进行调整和优化，提高路径规划的效果和速度。
4.路径执行将计算得到的规划路径传递给机器人控制系统，控制机器人按照规划路径进行运动。
五、实验与结果分析设计一套工业机器人路径规划系统，并进行实验验证。
通过与传统路径规划方法进行比较，评估系统的优劣和性能。
六、结论本文对工业机器人路径规划系统进行了设计研究。
通过合理的传感器系统、路径规划算法和路径执行，可以实现机器人的自主导航和路径规划，提高生产效率和降低人力成本。
机器人路径规划系统的设计与实现
机器人路径规划系统的设计与实现在当今的高科技时代，机器人正在被越来越广泛地运用在生产、医疗、教育、安防等各个领域。
机器人能够自主工作、运用感知、运动控制技术，提高生产效率和智能化水平，为我们带来了极大的便利和价值。
然而，机器人的行动和运动需要一定的规划和控制，特别是在狭小的环境中。
这就需要一个可靠的路径规划系统来解决这个问题。
本文将基于此，详细讨论机器人路径规划系统的设计和实现。
一、机器人的路径规划概述机器人的路径规划是指在机器人活动区域内，通过建立地图、感知环境、评价选路和运动控制等技术手段，使机器人能够自动计算出到达指定目标点的最优路径，并按照该路径进行运动控制。
机器人的路径规划主要包括以下几个方面的问题：1、感知环境：机器人需要通过高精度的传感器获取当前环境的相关信息，例如周围物体的位置、形状、大小和距离等相关外在因素。
2、地图建立：通过传感器、激光雷达或其他扫描设备等硬件设备对当前环境进行扫描，建立地图，并构建地图的拓扑结构。
该地图既可以是二维的，也可以是三维的。
3、路径搜索：基于地图信息，从起点到终点中找出一条最短或最优的路径进行导航。
路径搜索是整个路径规划中最核心的技术环节，很难实现最优路径的计算。
4、运动控制：机器人需要通过自主操作、跟踪设备以及地图等信息开展行动控制，并沿着规划好的路径进行运动。
可采用传统运动控制方法，也可以借助机器人学、深度学习等领域的技术手段。
二、机器人路径规划算法机器人路径规划算法是整个系统的核心，其性能直接影响到机器人在环境中移动的效果和效率。
目前主流的机器人路径规划算法可分为三类：1、离线计算路径规划：通过事先计算路径坐标，实现机器人对路径的实时控制。
该方法的优点是计算量小、精度高、结果稳定，适用于静态环境，但缺点是不适用于动态环境，更新低效。
2、在线计算路径规划：每次机器人行驶时，都通过实时感知和计算环境信息，并实时计算最新的路径，然后控制机器人沿着路径行驶。
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。
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本科毕业论文题目：机器人路径规划演示平台设计院（部）：信息与电气工程学院专业：班级：学生姓名：学生学号：指导教师：完成日期：2013年6月14日目录摘要 (II)ABSTRACT (III)1 绪论..................................................................................................................................... - 0 -1.1 机器人路径规划演示平台设计的产生及背景........................................................... - 0 -1.2 选题背景和意义........................................................................................................... - 1 -1.3 机器人路径规划演示平台设计的研究现状............................................................... - 1 -1.4 课题应用与前景........................................................................................................... - 3 -2 机器人路径规划演示平台设计的理论基础......................................................................... - 5 -2.1 机器人路径规划问题的表达、分类和特点............................................................... - 5 -2.2 机器人路径规划理论................................................................................................... - 6 -2.3 栅格法........................................................................................................................... - 7 -2.3.1 栅格法简介......................................................................................................... - 7 -2.3.2 栅格法算法原理简介......................................................................................... - 8 -2.3.3路径选择概率................................................................................................... - 10 -2.3.4 栅格法优缺点分析........................................................................................... - 10 -2.4 人工势场法................................................................................................................. - 10 -2.4.1 人工势场法原理............................................................................................... - 10 -2.4.2 势函数的确定................................................................................................... - 12 -2.4.3 人工势场法的优缺点分析............................................................................... - 13 -2.5 人工神经网络算法..................................................................................................... - 14 -2.5.1 人工神经网络算法概念................................................................................... - 14 -2.5.2 人工神经网络算法理论基础........................................................................... - 15 -2.6 蚁群算法..................................................................................................................... - 17 -2.6.1 蚁群算法概述................................................................................................... - 17 -2.6.2 蚁群算法理论基础........................................................................................... - 17 -2.7 本章小结..................................................................................................................... - 19 -3 机器人路径规划演示平台设计系统的VC++实现.............................................................. - 20 -3.1 软件介绍..................................................................................................................... - 20 -3.1.1 VC简介 ............................................................................................................. - 20 -3.1.2 VC安装使用 ..................................................................................................... - 20 -3.1.3 VC功能优势 ..................................................................................................... - 20 -3.2 机器人路径规划演示平台系统的总体设计............................................................. - 21 -3.2.1 设计名称........................................................................................................... - 21 -3.2.2 设计说明........................................................................................................... - 21 -3.2.3 设计目的........................................................................................................... - 21 -3.2.4 设计内容........................................................................................................... - 21 -3.3 算法论述..................................................................................................................... - 22 -3.3.1界面的设计运行................................................................................................ - 22 -3.3.2 机器人路径规划的VC++实现........................................................................ - 30 -3.3.3 程序仿真结果................................................................................................... - 39 -3.4 小结............................................................................................................................. - 40 -4 结论................................................................................................................................... - 41 - 致谢....................................................................................................................................... - 42 - 参考文献................................................................................................................................... - 43 -摘要机器人路径规划就是在具有障碍物的环境中，按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态到达目标状态的无碰路径。