《移动机器人原理与设计》第七章导航
《移动机器人原理与设计》第六章移动机器人感知
汇报人： 202X-01-05
目录
• 移动机器人感知概述 • 移动机器人感知技术 • 移动机器人感知应用 • 移动机器人感知面临的挑战与解决方案
移动机器人感知概
01
述
感知的定义与重要性
感知定义
感知是移动机器人通过传感器获取周 围环境信息，并对这些信息进行处理 和理解的过程。
移动机器人感知面
04
临的挑战与解决方
案
感知精度与实时性的挑战与解决方案
总结词
感知精度和实时性是移动机器人感知中的关键问题，直接影响到机器人的导航 、避障和任务执行。
详细描述
为了提高感知精度，可以采用高分辨率传感器和算法优化。同时，可以采用并 行处理和云计算技术来提高感知的实时性。
感知系统稳定性的挑战与解决方案
军事机器人感知应用
01 02 03 04
军事机器人需要具备高精度的感知能力，以便在战场环境中准确完成 各项任务。
军事机器人需要能够识别敌人和武器，以便更好地进行侦察、打击和 防御等任务。
军事机器人需要具备声呐感知能力，以便在水下环境中进行探测和攻 击等任务。
军事机器人需要具备红外感知能力，以便在夜间和恶劣天气条件下进 行侦察和攻击等任务。
磁场感知技术
地磁感应器
利用地球的磁场来检测方向和位置信息。
磁场特征分析
通过分析磁场的变化来识别物体或环境特征。
多模态感知融合技术
数据融合 以提高感知的准确性和可靠性。
多传感器协同工作
利用多个传感器同时工作，以实现更 全面的环境感知和信息获取。
移动机器人感知应
感知重要性
感知对于移动机器人的导航、避障、 目标识别等任务至关重要，是实现自 主移动的关键环节。
移动机器人的导航与运动控制算法研究
移动机器人的导航与运动控制算法研究随着科技的快速发展，移动机器人已经成为现实生活中的一部分。
移动机器人的导航与运动控制算法的研究，对于实现机器人智能化、自主化以及高效性具有重要意义。
本文将对移动机器人导航与运动控制算法的研究进行探讨，并介绍目前主流的几种算法。
移动机器人的导航算法主要包括路径规划、环境感知和定位。
路径规划是机器人从当前位置到目标位置的路径选择，环境感知则是机器人通过传感器获取周围环境信息，以便更好地进行路径规划和避障，而定位则是机器人获取自身位置信息的过程。
在路径规划方面，A*算法是一种常用的搜索算法，它通过建立搜索树来找到最短路径。
A*算法的核心思想是同时考虑启发式函数和实际代价函数，以选择最佳路径。
此外，Dijkstra算法和D*算法也常用于路径规划。
Dijkstra算法通过计算节点之间的最短距离来确定路径，而D*算法则是在遇到环境变化时，可以通过增量式的方式进行路径更新。
在环境感知方面，移动机器人通常会配备各种传感器，如摄像头、激光雷达和超声波传感器等。
这些传感器可以帮助机器人感知周围的障碍物、地图等环境信息。
通过对环境信息的获取和处理，机器人可以根据目标位置和现实环境进行综合考虑，以便找到最佳路径。
定位是移动机器人导航算法的重要一环。
目前常用的定位方法包括惯性导航系统（INS）、全局定位系统（GPS）和视觉定位等。
INS通过测量机器人的线性加速度和角速度来估计其位置和姿态，而GPS则是通过接收卫星信号来获取机器人的经纬度信息。
视觉定位则是利用摄像头获取环境图像，通过图像处理和特征匹配来确定机器人的位置。
在运动控制方面，控制算法的设计主要涉及机器人的轨迹跟踪和姿态控制。
轨迹跟踪是指机器人按照指定的路径进行运动，并通过不断调整控制参数，使机器人能够更好地跟踪预定轨迹。
姿态控制则是指机器人根据期望姿态和当前实际姿态之间的差距，通过控制器进行调整，以使机器人能够保持稳定。
常见的轨迹跟踪算法包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等。
移动机器人导航技术研究
移动机器人导航技术研究移动机器人是一种能够自主运动，完成各种任务的机器人。
它们可以进行自主探索、清洁、输送、巡逻等工作。
目前，移动机器人在各种场合中都发挥着越来越重要的作用，如工业、医疗、物流等领域。
移动机器人的导航技术是其实现自主运动的重要技术之一。
1. 基础导航技术移动机器人的基础导航技术包括定位和轨迹跟踪。
定位是指确定机器人在空间中的位置，轨迹跟踪是指机器人按照预先设定的轨迹行走并进行控制。
常用的定位技术有全球定位系统（GPS）、激光雷达（Lidar）和视觉导航。
其中，GPS精度高，但在室内或山谷等信号或地形复杂的环境中工作受到限制；Lidar定位精度也较高，但成本较高且易受到光线影响，视觉导航虽然成本较低，但需要具备强的计算能力和复杂的算法。
在实际的应用中，一般会使用多种不同的定位技术进行协同定位，以提高定位的精度和可靠性。
轨迹跟踪技术分为开环控制和闭环控制。
开环控制是指指令信号直接控制机器人的动作，不考虑外部干扰。
闭环控制是指通过传感器和控制系统反馈实际情况，根据误差信号校正机器人的动作。
闭环控制可以提高轨迹跟踪的精度和鲁棒性，但需要更强的传感器和控制系统。
2. 原理和算法移动机器人导航的原理和算法复杂多样。
掌握移动机器人导航原理和算法是进行导航系统设计的基础。
移动机器人导航的核心问题是如何实现环境感知和路径规划。
在环境感知方面，需要获取机器人周围环境的信息，例如地图和障碍物位置、大小等；在路径规划方面，需要根据环境信息规划机器人的运动路线。
目前，移动机器人导航技术主要使用的算法包括基于图的算法、A*算法、强化学习算法等。
基于图的算法将环境信息建模成图结构，通过搜索算法寻找最优路径；A*算法则利用启发式算法，在搜索中保持路径的最短性；强化学习算法则是一种基于学习的方法，通过试错探索优化路径规划。
3. 应用移动机器人导航技术的应用范围广泛，对于工业、医疗、物流等领域都有重要意义。
在工业领域，移动机器人可以用于自动化物流和生产线作业。
移动机器人原理与设计
移动机器人原理与设计
移动机器人的原理与设计
移动机器人是一种能够自动执行特定任务的机器人，它能够在无人监督的情况下移动、导航和完成指定的工作。
为了实现这一目标，移动机器人通常借助多种传感器和智能控制系统。
移动机器人的基本原理是通过传感器获取环境信息，经过处理与分析后，控制机器人的运动和动作。
常用的传感器包括摄像头、超声波传感器、红外线传感器、激光雷达等。
这些传感器能够帮助机器人感知周围的障碍物、地形、光线等信息，从而实现导航和避障。
在设计移动机器人时，需要考虑机器人的结构和动力系统。
机器人的结构应该能够适应不同的环境和任务要求，同时具备稳定性和灵活性。
例如，一些机器人会采用四足或六足的结构，以便在不同地形上移动。
动力系统则决定了机器人的运动模式和工作持续时间，可以使用电池、燃料电池或者其他能源。
智能控制系统是移动机器人的核心部分，它负责处理传感器信息、制定运动策略、计算路径规划和执行动作。
这个系统通常使用嵌入式计算设备，如微处理器、单片机或者嵌入式系统。
控制系统需要结合自主导航算法、运动规划算法和决策算法，以最优的方式完成任务。
在实际应用中，移动机器人可以用于各种任务，例如巡检、清洁、货物搬运、协助手术等。
它们可以在医院、工厂、仓库、
公共场所等不同的环境中发挥作用，提高生产效率、减少人力成本，并且可以应对一些危险或繁重的工作。
总体来说，移动机器人的原理与设计是基于传感器、结构和控制系统的综合应用，通过智能控制和导航实现自主移动和任务执行。
通过不断的技术创新和应用探索，移动机器人将在未来的各个领域中发挥更重要的作用。
移动机器人智能导航与路径规划系统设计
移动机器人智能导航与路径规划系统设计智能导航与路径规划系统是现代移动机器人领域中至关重要的技术之一。
它使得移动机器人能够在复杂环境中自主导航，并规划合适的路径以完成特定任务。
本文将深入探讨移动机器人智能导航与路径规划系统的设计原理和关键技术。
一、智能导航系统的设计智能导航系统旨在通过传感器、定位系统和环境地图等组件，使移动机器人能够了解自身位置和周围环境，并根据其目标进行自主导航。
1. 传感器传感器是智能导航系统中的关键组件之一。
常用的传感器包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达可以通过测量回波时间来准确探测出障碍物的距离和形状，摄像头则可以用于图像识别和目标跟踪，超声波传感器则适用于近距离障碍物的检测。
2. 定位系统定位系统用于确定移动机器人当前的位置。
常见的定位系统包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和视觉定位系统。
GPS可以提供全球性的位置信息，但在室内环境下会受到信号遮挡的影响。
INS可以通过测量加速度和角速度来估计位置，但存在误差积累的问题。
视觉定位系统则依靠计算机视觉算法来识别环境中的特征点和物体，从而进行定位。
3. 环境地图环境地图是智能导航系统中的核心组成部分。
它包含了地图的拓扑结构、障碍物的位置和特征等信息。
常用的环境地图表示方法包括栅格地图、拓扑图和语义地图。
栅格地图将环境划分为一系列网格，拓扑图则是通过节点和边来表示环境的连通性，语义地图则融合了语义信息，使得机器人可以理解环境中的语义概念。
二、路径规划系统的设计路径规划系统旨在为移动机器人提供合适的路径，使其能够安全高效地到达目标点。
路径规划可以基于环境地图、机器人能力和任务需求等因素进行。
1. 单目标路径规划单目标路径规划是最基础的路径规划问题，即机器人在环境中寻找一条最短路径或最快路径到达目标点。
常用的算法包括A*算法、最短路径算法和Dijkstra算法等。
这些算法根据环境地图中的障碍物和机器人的运动能力，通过权衡路径的代价和可行性，寻找出最优的路径。
移动机器人导航与控制系统设计
移动机器人导航与控制系统设计引言随着机器人技术的不断发展，移动机器人在工业、医疗、服务、教育等领域都受到越来越广泛的应用。
而机器人成为一个高级的自动化系统，机器人的控制和导航技术的发展成为机器人应用的重要保证。
因此，提高移动机器人导航与控制系统的自主性和智能性，是机器人技术研究的重要方向之一。
导航技术导航技术是移动机器人实现路径规划与自主定位的核心技术，它的关键就在于如何在不可预测的环境中准确地定位机器人的位置，并且规划出最优路径。
目前，广泛使用的导航技术主要包括惯性导航、视觉导航、激光导航与GPS导航等。
激光导航是一种常用的导航方法。
它通过激光扫描仪实时获取环境信息，再结合机器人自身的轨迹信息，构建出机器人运动的地图。
这种方法在实现精准定位时表现非常出色。
视觉导航是引入了机器视觉技术的导航方法。
它通过视觉传感器获取环境信息，通过视觉检测技术实现对目标物体的识别和跟踪等任务，在环境不复杂的情况下可以实现较高的导航精度。
惯性导航是利用惯性导航仪（IMU）来进行机器人定位。
惯性导航仪能够测量机器人的线性加速度和角速度，从而实现位置和姿态的估计。
但是，由于惯性测量单元（IMU）的积分误差，随着时间的推移会导致定位误差的逐渐增大。
GPS导航是一种全球卫星导航定位系统。
它通过GPS接收器获取卫星的定位信号，实现机器人的全球定位。
此方法在户外环境下表现良好，但在室内环境下会受到建筑结构物的遮挡干扰。
针对不同的导航应用场景，我们可以选择不同的导航技术与之对应的导航算法，以实现机器人的实时位置定位、路径规划与导航控制。
控制系统设计机器人的导航算法只是机器人掌握自身位置与环境信息的过程，如果不通过控制算法将其转化为对机器人运动的控制，就无法实现自主移动。
在机器人控制系统设计中，我们需要考虑到控制算法的稳定性、精度、鲁棒性等因素。
对于移动机器人的控制算法，运动模型是一个非常关键的问题。
常见的运动模型有点模型、整体模型与混合模型等。
《移动机器人》课件-第7章 移动机器人路径规划
问题是研究者需要重点研究的问题。
移动机器人
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7.2 全局路径规划
• 全局路径规划是指机器人在障碍环境下，按照一种或多种性能指
标（如：最短路径等），寻找一条起点到终点的最优无碰撞路径。
全局规划首先要建立环境模型，在环境模型里进行路径规划。环
划。
• 行为执行层：结合上层发送的指令以及路径规划，给出移动机器人的当前行
为。
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7.1 引言
• 作为移动机器人研究的一个重点领域，移动机器人路径规划算法
的优劣很大程度上决定了机器人的工作效率。随着机器人路径规
划研究的不断深入，路径规划算法也越来越成熟，并且朝着下面
的趋势不断发展中：
• 从单一机器人移动路径规划算法向多种算法相结合的方向发展。目前的路径
资源。除栅格法外，还有构型空间法、拓扑法、Dijkstra算法、
A*算法等。下面将着重介绍一下Dijkstra算法和A*算法。
移动机器人
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7.2 全局路径规划
• 7.2.1 Dijkstra算法
Dijkstra 算法是由荷兰计算机科学家 E.W.Dijkstra 于 1956 年提出。
Dijkstra 算法是一种贪心算法，使用宽度优先搜索解决权有向图的
解决方案。而启发式算法能在较短的时间内寻找高质量的解决方案。
• 地图知识：移动机器人路径规划基本上是依靠现有的地图作为参考，来确定
初始位置和目标位置以及它们之间的联系。地图的信息量对路径规划算法的
设计起着重要的作用。根据对环境的了解情况，路径规划可以分为全局路径
规划和局部路径规划。其中，全局路径规划需要知道关于环境的所有信息，
agv移动机器人原理与设计
agv移动机器人原理与设计AGV（Automated Guided Vehicle），即自动引导车，是一种智能型的移动机器人。
它基于红外线、激光和视觉等多种传感器技术，利用计算机控制系统，实现自主的导航和运输。
AGV移动机器人的运行原理主要包括三个主要的部分：导航、位置确定和运动控制。
1. 导航：AGV移动机器人通过激光或红外线等传感器根据设定的导航路径进行自主导航。
2. 位置确定：AGV移动机器人利用位置传感器、编码器和激光器等装置实时获取其位置信息。
3. 运动控制：AGV移动机器人的运动控制主要包括速度控制、方向控制和转向控制等。
AGV移动机器人的设计1. 硬件设计：AGV移动机器人的硬件设计包括机械结构、控制系统和传感器等。
a) 机械结构：机械结构设计决定了AGV移动机器人的形状和外观，同时也影响着机器人的负载能力和稳定性。
因此，机械结构设计需要考虑机器人的运输任务，以便更好地满足用户的需求。
b) 控制系统：控制系统是AGV移动机器人的核心部分，它主要由控制板和电机等组成。
在设计控制系统时需要考虑以下要素：控制方式、控制精度和刹车系统等。
c) 传感器：传感器在AGV移动机器人的自主导航和定位中扮演着重要角色。
常用的传感器有：红外传感器、激光传感器和编码器等。
a) 系统架构：系统架构包括软硬件的分层、模块化和接口定义等。
良好的系统架构有利于程序的设计、开发和维护。
b) 导航规划：导航规划是AGV移动机器人的基础，通过对机器人的移动任务的分析，确定最优的路径。
导航规划通过机器人的传感器信息获取、对环境的感知来选择适当的路径，以实现更高程度的自主导航。
c) 运动控制：运动控制主要是通过控制软件实现AGV移动机器人的速度、方向和转向等，同时控制机器人的动力、制动和倒车等功能，提高机器人的运动精度和稳定性。
通过编写特定的控制算法，避免机器人过度或轻微摆动。
总之，AGV移动机器人原理和设计均涉及到硬件和软件两个方面，其中，硬件方面包括机械结构、控制系统和传感器等组成部分，软件方面则包括系统架构、导航规划和运动控制等。
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5．激光雷达 发出激光束到接收到被测物反射光束的时间间隔来计算被测 物的距离信息。此时间间隔称为飞行时间（Time of Flight， TOF） 二维和三维激光雷达 LMS511型激光雷达采用时间飞行法及多重回波技术
激光的反射率与反射表面的颜色和粗糙程度有关 距离增加，发射激光的光斑会逐渐发散
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定位是机器人实现自主移动的条件 并发定位与环境建图SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）
3
定位描述方法
（1）基于拓扑地图的自定位方法
（2）基于几何地图的全局定位方法
① 几何推理法 ② 蒙特卡洛定位法
（3）基于几何地图的局部定位方法
（4）同步定位与地图构建（SLAM）
① 主动SLAM ② 动态环境下SLAM ③ 多智能体协作同步定位与地图构建
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定位用的传感器
检测自身状态，，检测环境状态 1．精密电位器 测量位置或角度的变化 2．里程计 一般用光电编码器
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3．光纤陀螺仪 干涉式光纤陀螺仪、谐振式光纤陀 螺仪以及受激布里渊散射光纤陀螺仪 。 萨格纳克效应 光程差 ΔS=4πR2ω/C 4．倾角传感器 实际是一种加速度传感器 固体摆式、液体摆式、气体摆 测量重力垂直轴与加速度 传感器灵敏轴之间的夹角， 就得到倾斜角
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立体视觉
视差原理
两台摄像机从不同的位置获取被测物体的 两幅图像，通过计算图像对应点间的位置 偏差，可以获取物体的三维几何信息
基于视觉的运动目标跟踪自定位
多目系统、双目系统、单目系统 静态场景和动态场景 静态算法：相减法、帧差法、光流法和运动能量法
动态算法：Hough变换
卫星定位
空间部分、地面控制部分、用户设备部分
7.2移动机器人导航技术
传统的导航方法
1）自由空间法
2）图搜索法
3）栅格解耦法 4）人工势场法
智能导航方法
1）基于模糊逻辑的机器人导航
2）基于人工神经网络方法的机器人路径规划
3）基于遗传算法的机器人路径规划 4）基于混合方法的机器人导航
习题
1．说明移动机器人定位的常用方法及其原理。 2．同步定位与地图构建是怎样完成的？ 3．解释光纤陀螺仪的基本原理。 4．智能导航方法有什么优点？ 5．查阅资料，描述两种基于视觉的运动目标跟踪定 位方法。
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基于激光雷达的地图匹配自定位
地图匹配是绝对定位方法 。 用当前建立的局部地图与当前的全局地图匹配比较，获得它们的对 应关系。 地图的匹配是基于图标或基于特征的匹配，主要用模糊理论或概率 算法实现 。
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基于视觉的运动目标跟不重叠的、有意义的区域或部分的图 像处理技术。 基于阈值的分割方法 基于区域的分割方法 基于边缘的分割方法 基于特定理论的分割方法
第七章 移动机器人导航
移动机器人定位的基本方法 定位用的传感器 移动机器人导航技术
传统导航方法 智能导航方法
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7.1 移动机器人定位
定位的基本方法
（1）相对定位法：也称航迹推测法。在初始位姿确定的情 况下，机器人利用检测运动过程中相对于初始位姿的变化 情况，获知当前位姿。 （2）绝对定位法：通过检测或通信的方式获得位置标志信 息，用位置匹配计算方法得 出机器人的位置坐标。 （3）组合定位方法：相对 定位方法与绝对定位方法结 合运用的方法。