导航机器人的设计与研究

侯晟乾5120309547

【摘要】机器人已有三千多年的历史。20世纪，机器人技术得到迅速的发展并在工业中得到广泛应用。机器人学已发展为综合了机械学、电子学、计算机科学等多个学科的综合性科学，代表了机电一体化的最高成就，是当今世界科学技术发展最活跃的领域之一。本次研究中，我们以“宝贝车”为研究对象，研究基础的导航知识。

【关键词】机器人车导航

移动机器人是一种在复杂的环境下工作的具有自规划、自组织、自适应能力的机器人。在移动机器人的相关技术研究中，导航技术可以说是其核心技术，也是其实现真正的智能化和完全的自主移动的关键技术[7,8]。导航研究的目标就是没有人的干预下使机器人有目的地移动并完成特定任务，进行特定操作。机器人通过装配的信息获取手段，获得外部环境信息，实现自我定位，判定自身状态，规划并执行下一步的动作。

一、研究目的

现阶段移动机器人技术发展迅速，也有很大的实际应用价值。上海交通大学校园的占地面积约6000亩，有效的导航设备对于外来参观人员是很有必要的。所以，我们小组希望设计出一款导航机器人车，作为上海交通校园的“导游”。

二、研究过程

（一）相关知识学习

移动机器人的导航方式很多，主要有基于传感器数据导航，卫星导航等。

1、基于传感器数据导航

一般机器人都安装了一些非视觉传感器，如超声传感器、红外传感器、接触传感器等。机器人能够在动态非结构化环境中实现自主导

航。

2、卫星导航

GPS全球定位系统是以距离作为基本的观测量，通过对四颗GPS 卫星同时进行伪距离测量计算出用户(接收机)的位置。机器人通过安

装卫星信号接收装置，可以实现自身定位以及导航的功能。

（二）对导航车的设计

1、定位、导航与路线设计

该目标的实现主要基于现有的GPS全球定位系统。所以为完成该目标应完成以下两项任务：

●安装合适的GPS导航设备

我们需要安装含有GPS导航系统的插入式芯片。之后运用该系统为机器人导入交大校园的地图，并且在游客输入起点与终

点信息后，设计出一条合适的路线。

●实现交大校园全网络覆盖

进一步完善校园网络设备、器材。为GPS卫星定位系统提供平台。

2、机器人避障设计

机器人在行走时，应根据路面状况做出机动，因此需要超声波传感器将路面信息反馈。

●超声波测距原理

通过超声波发射器向某一方向发射超声波,在发射时刻的同时开始计时,超声波在空气中传播时碰到障碍物就立即返回来,超

声波接收器收到反射波就立即停止计时。超声波在空气中的传播

速度为v ,而根据计时器记录的测出发射和接收回波的时间差△t ,

就可以计算出发射点距障碍物的距离S ,即:

S = v·△t /2

●算法设计

机器人运动时，信号发射器每隔一定时间发出等距的信号。

如果在该距离中有障碍物，接收器会接收到反射超声波，发亏信

息为高电压（1），否则为低电压。因此，当反馈信息为1时，小

车做“向后”，“向左”，“向右”，“向前”的机动动作。代码实现通过Basic

语言完成。

3、外观设计

●履带设计

履带是由主动轮驱动、围绕着主动轮、负重轮、诱导轮和托带轮的柔性链环。履带板的两端有孔，与主动轮啮合，中部有诱

导齿，用来规正履带，并防止机器人转向或侧倾行驶时履带脱落，

在与地面接触的一面有加强防滑筋（简称花纹），以提高履带板的

坚固性和履带与地面的附着力。所以采用履带设计可以有效地提

高机器人的稳定性。

●载人设计

为了增加导航机器人的实用性，我们小组希望机器人能拥有载人的功能。所以，在原有技术基础之上，需要完成：机器人动

力装置的改造；机器人外形扩大改装。当然，这一目标仅为初步

设想，具体实现依然需要进一步探究。

三、问题与解决方案

本次试验运用了基本的编程语言，基础的机器人知识。但是，本次试验与探究仍然存在不少缺陷。以下为主要的问题:

●本次探究实验主要停留在策划的阶段，还未做大量、广泛的市场

调研，所以机器人的实现还需要一定时间。

●实验的理论基础是该学期所学到的机器人理论，虽然能完成一些

基础的功能，但是知识架构仍然不够全面，某些构想可能不够合

理。

●由于时间仓促，机器人设计也不是很全面。

若解决以上问题，需要进一步学习计算机编程，机器人理论等相关知识。需要进行全面、广泛的市场调研，探究导航机器人的市场运用价值。除此之外，进一步完善最初设计，形成具有可操作性的策划。

四、学习收获

近一个月的机器人编程实践课程是我首次将编程知识运用到现实操作过程当中，收获颇多。

之前对于编程的认识仅仅停留在编写代码，学习语法阶段。并且，对于编程的运用以及设计领域的认识也都比较粗浅。当完成“机器人编程综合实践”课程的学习，了解编程知识在机器人、机械自动化等领域的重要作用。

课程学习的过程也是收获很多的过程。从最初简单的尝试到最后较为高级的自己探索，的确学习到了很多。本次课程涉及很多编程知识，所以探究过程中不免有反复的纠错与研究。这也是对自身知识水平的提升，以及学习精神的磨练。当最终目标的实现适度自身努力的肯定。

参考资料

[1]《导航机器人公共物流配置平台》

[2]《机器人设计与实现》

移动机器人导航技术总结

移动机器人的关键技术分为以下三种: (1)导航技术导航技术是移动机器人的一项核心技术之一[3,4]"它是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态,实现在有障碍的环境中面向目标的自主运动"目前,移动机器人主要的导航方式包括:磁导航,惯性导航,视觉导航等"其中,视觉导航15一7]通过摄像头对障碍物和路标信息拍摄,获取图像信息,然后对图像信息进行探测和识别实现导航"它具有信号探测范围广,获取信息完整等优点,是移动机器人导航的一个主要发展方向,而基于非结构化环境视觉导航是移动机器人导航的研究重点。 (2)多传感器信息融合技术多传感器信息融合技术是移动机器人的关键技术之一,其研究始于20世纪80年代18,9]"信息融合是指将多个传感器所提供的环境信息进行集成处理,形成对外部环境的统一表示"它融合了信息的互补性,信息的冗余性,信息的实时性和信息的低成本性"因而能比较完整地,精确地反映环境特征,从而做出正确的判断和决策,保证了机器人系统快速性,准确性和稳定性"目前移动机器人的多传感器融合技术的研究方法主要有:加权平均法,卡尔曼滤波,贝叶斯估计,D-S证据理论推理,产生规则,模糊逻辑,人工神经网络等"例如文献[10]介绍了名为Xavier的机器人,在机器人上装有多种传感器,如激光探测器!声纳、车轮编码器和彩色摄像机等,该机器人具有很高的自主导航能力。 (3)机器人控制器作为机器人的核心部分,机器人控制器是影响机器人性能的关键部分之一"目前,国内外机器人小车的控制系统的核心处理器,己经由MCS-51、80C196等8位、16位微控制器为主,逐渐演变为DSP、高性能32位微控制器为核心构成"由于模块化系统具有良好的前景,开发具有开放式结构的模块化、标准化机器人控制器也成为当前机器人控制器的一个研究热点"近几年,日本!美国和欧洲一些国家都在开发具有开放式结构的机器人控制器,如日本安川公司基于PC开发的具有开放式结构!网络功能的机器人控制器"我国863计划智能机器人主题也已对这方面的研究立项视觉导航技术分类机器人视觉被认为是机器人重要的感觉能力，机器人视觉系统正如人的眼睛一样,是机器人感知局部环境的重要“器官”,同时依此感知的环境信息实现对机器人的导航。机器人视觉信息主要指二维彩色CCD摄像机信息,在有些系统中还包括三维激光雷达采集的信息。视觉信息能否正确、实时地处理直接关系到机器人行驶速度、路径跟踪以及对障碍物的避碰,对系统的实时性和鲁棒性具有决定性的作用。视觉信息处理技术是移动机器人研究中最为关键的技术之一。

基于GPS的机器人导航系统

基于GPS的机器人导航系统一、课题的来源及意义随着社会经济的飞速发展和科学技术的全面进步,以及人口老龄化、年青一代知识化、农林、水产、建筑、电力矿业、医疗等非制造领域中的熟练工人将日益短缺，智能机器人的出现成为不可阻挡的历史潮流。但是如何实现机器人的高精度位移和动作成了当今时代的一大课题。新一代智能机器人的研发在国内外已经受到越来越多的重视。在工业发达的美、日等国，已研制出用于手工业、医疗、服务等领域的微小型机器人，如日本安川电机公司的SCORBOTER-V个人机器人，具有高轻度、高性能、高安全、高通用性的特点。机器人的研究范畴将更加宽广，研究方法更加多样，研究对象更加复杂，与材料、物理、生物、信息等学科领域的交叉与融合更加深入。二、方案设计及选择 1. 总体方案设计本设计以新华龙公司的C8051F330单片机为控制核心，通过GPS模块C3-370C实现机器人的精确导航定位。GPS模块实时接收卫星发射的时间、日期、经度、纬度、高度等信息，并通过RS232发送给单片机，单片机接收到信息后，根据GPS的NMEA-0183协议对接收到的卫星信息进行提取，获得所需要的时间、经度、纬度等有用信息，通过与当前所处位置坐标的比对计算，控制机器人的运行方向，从而实现机器人的精确导航。由于卫星是不停地发送信息的，所以GPS 模块转发给单片机的数据量也是非常庞大的，所以，本设计采用外部扩展SRAM 来存储接收到的卫星信息。并用LCD显示模块实时显示机器人当前所处的位置坐标和时间等信息，并给系统留有4 x 4的矩阵键盘接口，可以通过手动输入自行设定机器人的下一站位置坐标，实现机器人的灵活运动和控制功能。冷启动时，系统启动时间1分钟以内，精度可达30米左右；热启动时，系统启动时间30秒以内，若上电发送定位修正信息，精度可达10米左右。其系统框图如图1-1所示

六自由度工业机器人设计

六自由度工业机器人对于工业机器人的设计与大多数机械设计过程相同;首先要知道为什么要设计机器人机器人能实现哪些功能活动空间（有效工作范围）有多大了解基本的要求后，接下来的工作就好作了。首先是根据基本要求确定机器人的种类，是行走的提升（举升）机械臂、还是三轴的坐标机器人、还是六轴的机器人等。选定了机器人的种类也就确定了控制方式，也就有了在有限的空间内进行设计的指导方向。接下来的要做的就是设计任务的确定。这是一个相对复杂的过程，在实现这一复杂过程的第一步是将设计要求明确的规定下来;第二步是按照设计要求制作机械传动简图，分析简图，制定动作流程表（图），初步确定传动功率、控制流程和方式;第三步是明确设计内容，设计步骤、攻克点、设计计算书、草图绘制，材料、加工工艺、控制程序、电路图绘制;第四步是综合审核各方面的内容，确认生产。下面我将以六轴工业机器人作为设计对象来阐明这一设计过程：在介绍机器人设计之前我先说一下机器人的应用领域。机器人的应用领域可以说是非常广泛的，在自动化生产线上的就有很多例子，如垛码机器人、包装机器人、转线机器人;在焊接方面也有很例子，如汽车生产线上的焊接机器人等等;现在机器人的发展是非常的迅速，机器人的应用也在民用企业的各个行业得以延伸。机器人的设计人才需求也越来越大。六轴机器人的应用范筹不同，设计形式也各不相同。现在世界上生产机器人的公司也很多，结构各有特色。在中国应用最多的如：ABB、Panasonic、FANUK、莫托曼等国外进口的机器人。既然机器人的应用那么广泛，在我国却没有知名的生产公司。对于作为中国机械工程技术人员来说是一个值得思考的问题！有关机器人技术方面探讨太少了从业人员还不能成群体虽然在很多地方可以看到机器的论术，可是却没有真正形成普及的东西。即然是要说设计，那我就从头一点一点的说起。力求讲的通俗简明一些，讲得不对的地方还请各位指正！六轴机器人是多关节、多自由度的机器人，动作多，变化灵活;是一种柔性技术较高的工业机器人，应用面也最广泛。那么怎样去从头开始的设计它呢工作范围又怎样去确定动作怎样去编排呢位姿怎样去控制呢各部位的关节又是有怎么样的要求呢等等。。。。。。让我们带着众多的疑问慢慢的往下走吧！首先我们设定：机器人是六轴多自由度的机器人，手爪夹持二氧气体保护焊标准焊枪;完成点焊、连续焊等不同要求的焊接部件，工艺要求、工艺路线变化快的自动生线上。最大伸长量：1700mm;转动270度;底座与地平线水平固定;全电机驱动。好了，有了这样的基本要求我们就可以做初步的方案的思考了。首先是全电机驱动的，那么我们在考虑方案的时候就不要去考虑液压和气压的各种结构了，也就是传动机构只能用齿轮齿条、连杆机构等机械机构了。机器人是用于焊接方面的，那么我们就去考察有人工行为下的各种焊接手法和方法。这里就有一个很复杂的东西在里面，那就是焊接工艺;即然焊艺定不下来，我们就给它区分一下，在常用焊接里有单点点焊、连续断点点焊、连续平缝焊接、填角焊接、立缝焊接、仰焊、环缝焊等等。。。。。。搞清了各种焊方法，也就明白了要实现这些复杂的动作就要有一套可行的控制方式才行;在机械没有完全设计出来之前可以不做太多的控制方案思考，有一个大概的轮廓概念就行了，待机械结构做完，各方面的驱动功率确定下来之后再做详细的程序。焊枪是用常用的标准的焊枪，也就是说焊枪是随时可以更换下来的，也就要求我们要做到对焊枪的夹持部分进行快速锁定与松开。

移动机器人视觉导航

移动机器人视觉导航。 0504311 19 刘天庆一、引言智能自主移动机器人系统能够通过传感器感知外界环境和自身状态，实现在有障碍物环境中面向目标的自主运动，从而完成一定作业功能。其本身能够认识工作环境和工作对象，能够根据人给予的指令和“自身”认识外界来独立地工作，能够利用操作机构和移动机构完成复杂的操作任务。因此，要使智能移动机器人具有特定智能，其首先就须具有多种感知功能，进而进行复杂的逻辑推理、规划和决策，在作业环境中自主行动。机器人在行走过程中通常会碰到并且要解决如下三个问题：（1）我（机器人）现在何处？（2）我要往何处走？（3）我要如何到达该处？其中第一个问题是其导航系统中的定位及其跟踪问题，第二、三个是导航系统的路径规划问题。移动机器人导航与定位技术的任务就是解决上面的三个问题。移动机器人通过传感器感知环境和自身状态，进而实现在有障碍物的环境中面向目标自主运动，这就是通常所说的智能自主移动机器人的导航技术。而定位则是确定移动机器人在工作环境中相对于全局坐标的位置及其本身的姿态，是移动机器人导航的基本环节。目前，应用于自主移动机器人的导航定位技术有很多，归纳起来主要有：安装CCD 摄像头的视觉导航定位、光反射导航定位、全球定位系统GPS(Global Positioning System)、声音导航定位以及电磁导航定位等。下面分别对这几种方法进行简单介绍和分析。 1、视觉导航定位在视觉导航定位系统中，目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的导航方式。在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。视觉导航定位系统主要包括：摄像机（或CCD 图像传感器）、视频信号数字化设备、基于DSP 的快速信号处理器、计算机及其外设等。现在有很多机器人系统采用CCD 图像传感器，其基本元件是一行硅成像元素，在一个衬底上配置光敏元件和电荷转移器件，通过电荷的依次转移，将多个象素的视频信号分时、顺序地取出来，如面阵CCD传感器采集的图像的分辨率可以从32×32 到1024×1024 像素等。视觉导航定位系统的工作原理简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理，先用摄像头进行图像信息采集，将采集的信息进行压缩，然后将它反馈到一个由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际位置联系起来，完成机器人的自主导航定位功能。视觉导航定位中，图像处理计算量大，计算机实时处理的速度要达到576MOPS~5.76BOPS，这样的运算速度在一般计算机上难以实现，因此实时性差这一瓶颈问题有待解决；另外，对于要求在黑暗环境中作业的机器人来说，这种导航定位方式因为受光线条件限制也不太适应。当今国内外广泛研制的竞赛足球机器人通常都采用上面所说的视觉导航定位方式，在机器人小车子系统中安装摄像头，配置图像采集板等硬件设备和图像处理软件等组成机器人视觉系统。通过这个视觉系统，足球机器人就可以实现对球的监测，机器人自身的定位，作出相应动作和预测球的走向等功能

移动机器人视觉导航系统研究

北京交通大学硕士学位论文移动机器人视觉导航系统研究姓名:王红波申请学位级别:硕士专业:信号与信息处理指导教师:阮秋琦 20080601 中文摘要中文摘要摘要:基于视觉的移动机器人导航是近年发展起来的一种先进导航技术。与其它的非视觉传感器导航相比,它具有信息丰富、探测范围宽、目标信息完整等优点。本文结合实际应用,提出了一个完整的移动机器人视觉导航系统解决方案。研究内容主要包括四个部分:摄像机标定、目标识别、单目测距和运动控制。分别阐述如下: 第一,摄像机标定,基于张正友的平面标定算法对摄像头进行精确标定,针对摄像头的自动变焦特性,提出了一个新的离线离散标定策略,并获得多个状态下的摄像头内外参数。第二,目标识别,传统分割方法存在多分割问题,影响到目标物提取的精度, 这罩提出一个改进了的基于HSI模型的彩色图像分割算法,在多通道阈值分割的基础上,融入了连通区域标记和形念学开闭运算。第三,单目测距,基于摄影测量学和立体几何理论,建立了单目视觉测距模型,并推导了基于地平面约束的单目测距算法。针对多种误差因素,在测距算法中加入了误差校币,使移动机器人能够更加准确地定位目标物体。第四,运动控制,控制摄像机云台实现日标物搜索,调整移动机器人位姿和对夹持器的动作控制。

实验结果表明:即使在恶劣光照条件下,提出的Hs工分割算法能够对向光、背光、近处、远处物体实现快速有效提取;提出的单目测距模型和算法能够对目标物体进行精确的测距;当把这些算法集成到实验平台上时,能够快速实现移动机器人的导航控制,并成功完成物体抓取操作。关键词:摄像机标定、彩色目标识别、单目视觉测距、移动机器人分类号:TP 391.41 ABSTRACI' ABSTRACT ABS。I’RAC’1.. In recent years,vision attracts a lot of attention for navigating a mobile robot in dynamic https://www.360docs.net/doc/be5472913.html,pared with other sensing systems,visual navigation is excellent and effective.With a visual sensing system,wider view of field,rich and intensive data Can be obtained for a mobile robot moving in a changing environment.In this study,a visual navigation scheme is proposed for a mobile robot to realize object collection,and it comprises of camera calibration,object recognition,monocular measurement and motion control,as stated in the following. Firstly,the technique of camera calibration is presented on the basis of Zhang’S algorithm.Since a PTZ calTlera is used here,it is controlled to move up and down,from left to right,to extend the view of field.Therefore,calibration in different positions is needed,and a new discrete method is proposed here. Secondly,a

基于机器人操作系统的机器人定位导航系统实现

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/be5472913.html, 基于机器人操作系统的机器人定位导航系统实现作者：姜楚乔孙焜范光宇张鹏飞来源：《科学大众》2019年第09期摘 ; 要：轮式机器人的定位导航技术是当前业界的研究热点。目前，大多机器人是在室内进行工作，定位导航是保证机器人能在室内正常工作的关键技术之一。文章采用当前流行的机器人操作系统，通过激光雷达等传感器对环境进行扫描，并基于扫描点云数据匹配实现室内定位和导航，通过ROS和程序实现结果验证该系统具有良好的定位导航效果。关键词：轮式机器人;机器人操作系统;激光雷达;SLAM;最短路径自1959年世界第一台机器人诞生至今，机器人在市场上占有越来越重要的地位。从最初大型工厂的工业机器人，到现今走入千家万户的扫地机器人，机器人越来越贴近人类的日常生活。在众多种类的机器人中，轮式机器人占有较大份额。2014—2019年的全球機器人市场规模平均增长率约为12.3%，在机器人市场结构中，服务机器人占比约为1/3。在我国，由于国家对公共基础建设投资力度强，所以服务机器人的市场需求尤为显著。2019年，我国服务机器人市场规模有望达到22亿美元，高于全球服务机器人市场增速[1]。在服务机器人的开发中，为达到自由移动、服务于多数人的目的，大多采用轮式机器人，且多属于室内服务机器人。场景多用于仓库搬运、室内引导、室内物品采集传递等。为保证机器人在一定空间内可以顺利地完成各项工作，机器人的精准定位和导航成为研究轮式机器人首要攻克难点。机器人操作系统（Robot Operating System，ROS）是当前流行的机器人开发环境平台，该平台采用分布式架构，集成了底层驱动程序管理、程序发行包管理、程序间传递消息、硬件描述等相关服务[2]。由于该操作系统是开源操作系统，采用分布式架构，可扩展性高，因而可单独设计每个运行程序，同时运行程序又具有松散耦合性。因此，自2010年正式发布以来，ROS操作系统受到众多机器人开发者的喜爱。目前，机器人主要采用激光雷达作为定位导航的主要硬件，常见的激光雷达主要采用斜射式激光三角测距技术，雷达通过激光器扫描周围物体，当扫描到目标检测物体时，激光会发生反射和散射，反射光线经过接收器的透镜汇聚为光斑，光斑成像在感光耦合组件（Charge-coupled Device，CCD）的位置传感器上，机器人能更快速、精确地建图。当目标物体移动时，雷达内部嵌入式芯片，通过接收到的角度信息和距离信息，结合光斑的移动来计算目标物体的移动。

工业机器人设计方案

工业机器人设计方案工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人。工业机器人是自动执行工作的机器装置，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。在现代工业中，生产过程中的自动化已成为突出的主题。各行各业的自动化水平越来越高，现代化加工车间，常配有机械手，以提高生产效率，完成工人难以完成的或者危险的工作。工业机器人机械手是工业自动控制领域中经常遇到的一种控制对象。工业机器人机械手可以完成许多工作，如搬物、装配、切割、喷染等等，应用非常广泛。目录 1.工业机器人特点有以下几个 2. 工业机器组成结构及工作原理 3.工业机器人有哪些 1.工业机器人特点有以下几个

(1)可编程。生产自动化的进一步发展是柔性启动化。工业机器人可随其工作环境变化的需要而再编程，因此它在小批量多品种具有均衡高效率的柔性制造过程中能发挥很好的功用，是柔性制造系统中的一个重要组成部分。(2)拟人化。工业机器人在机械结构上有类似人的行走、腰转、大臂、小臂、手腕、手爪等部分，在控制上有电脑。此外，智能化工业机器人还有许多类似人类的“生物传感器”，如皮肤型接触传感器、力传感器、负载传感器、视觉传感器、声觉传感器、语言功能等。传感器提高了工业机器人对周围环境的自适应能力。(3)通用性。除了专门设计的专用的工业机器人外，一般工业机器人在执行不同的作业任务时具有较好的通用性。比如，更换工业机器人手部末端操作器(手爪、工具等)便可执行不同的作业任务。(4)工业机器技术涉及的学科相当广泛，归纳起来是机械学和微电子学的结合-机电一体化技术。第三代智能机器人不仅具有获取外部环境信息的各种传感器，而且还具有记忆能力、语言理解能力、图像识别能力、推理判断能力等人工智能，这些都是微电子技术的应用，特别是计算机技术的应用密切相关。因此，机器人技术的发展必将带动其他技术的发展，机器人技术的发展和应用水平也可以验证一个国家科学技术和工业技术的发展水平。

移动机器人的研究现状与趋势

移动机器人的研究现状与趋势１１５【４３】ＳｈｅｎｇＬ＇Ｇｏｌｄｅｎｂｅ唱ＡＡ．Ｒｏｂｕｓｔｄａｍｐｉｎｇｃｏｎ们１ｏｆｍｏｂｉｌｅｍａｌｌｊｐｕｌａｔｏｒｓ嘲．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＳｙｓｔｅｍｓ，ＭａｎａｎｄＣｙｂｅｍｅｔｉｃｓＰａｎＢ，２００２，３２（１）：１２６．１３２．【４４】ＳｈｅｎｇＬ，Ｇ０１ｄｅｎｂｅ唱ＡＡ．Ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｃｏｎ乜Ｄｌｏｆｍｏｂｉｌｅｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｓ【Ｊ】．ＩＥＥＥ１ｈｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，２００ｌ，１２（５）：１１２１．１１３３．【４５】李磊，叶涛，谭民，等．移动机器人技术研究现状与未来【Ｊ】．机器人，２００２，２４（５）：４７５—４８０．【４６】徐国华，谭民．移动机器人的发展现状及其趋势【Ｊ】．机器人技术与应用，２００１，（３）：７—１４．［４７】Ｌ硼ｎｅＥＰａｒｋｅｒ．ＣｏｏｐｅｒａｔｉｖｅＲｏｂｏｔｉｃｓｆｏｒＭｕｌｔｉ＿Ｔａｒｇｅｔ０ｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＡｕｔｏｍａｔｉｏｎａｎｄＳｏｆｔＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ｓｐｅｃｉａｌｉｓｓｕｃｏｎＲｏｂｏｔｉｃｓＲｅｓｅａｒｃｈａｔＯａｋＲｉｄｇｅＮａｔｉｏｎａｌＬａｂｏｍｔｏｒｙ，１９９９，５（１）：５—１９．［４８】ＭａｍｒｉｃＭＪ．ＬｅａｍｉｎｇｔｏＢｅｈａｖｅＳｏｃｉａｌｌｙ【Ａ】．ＦｒｏｍＡｎｉｍａｌｓｔ０Ａｎｉｍａｔｓ：ＩｎｔｅｍａｔｉｏｎａｌｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆＡｄａｐｔｉｖｅＢｅｈａｖｉｏｒ【ｃ］．１９９４．４５３－４６２．［４９］ｕｅｙａｍａＴ，Ｆｕｌ（ＩｌｄａＴ．ｓｅｌｆ－ｏ唱ａＩｌｉｚａｔｉｏｎｏｆＣｅｌｌｕｌａｒＲｏｂｏｔｓｕｓｉｎｇＲａｎｄｏｍｗａｌｌ【ｗｉｍｓｉｍｐｌｅＲｕｌｅｓ【Ａ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＩＥＥＥＩ—ＣＲＡ【ｃ】．１９９３５９５—６００．［５０】王越超．多机器人协作系统研究［Ｄ】．哈尔滨：哈尔滨工业大学，１９９９．ＰｒｅｓｅｎｔＳｉｔｕａｔｉｏｎａｎｄＦｕｔｕｒｅＤｅＶｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆＭｏｂｉｌｅＲｏｂｏｔＲｅｓｅａｒｃｈｚＨＡＮＧＭｉｎｇ?１ｕ，ＤＩＮＧＣｈｅｎｇ－ｊｕｎ，ＤＵＡＮＰｉｎｇ（ｓｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈ锄ｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎ舀ＨｅｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓ时ｏｆＴｅｃｌｌｎｏｌｏ鼢Ｔｉ柚ｊｉｎ３００１３０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｉｓａｎａｌｙｚｅｄａｎｄｓｕｌ砌ａｒｉｚｅｄｉｎｃｌｕｄｉｎｇｉｔｓｃｏｍｐｕｔｅｒｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ，ｉｎｆｂｍｌａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ－ｓｅｎｓｏｒｓ，ｅｎｖｉｒｏｍｅｎｔｒｅｃｏｇＩｌｉｔｉｏｎ，ｒｏｂｏｔＶｉｓｉｏｎ，ｒｏａｄｆｏｌｌｏｗｉｎｇａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎ仃Ｄ１．ＩｎｔｈｅｅｎｄｔｈｅｓｔｕｄｙｔｒｅｎｄｏｆＩＩｍｌｔｉ—ｒｏｂｏｔｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎａｎｄｍｏｂｉｌｅｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｉｓｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔ；ｉｎｆｂｍａｔｉｏｎｍｓｉｏｎ；ｒｏａｄｆｏｌｌｏｗｉｎｇ；曲ｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎ仃０１；ｍｕｌｔｉ—ｒｏｂｏｔ作者简介：张明路，工学博士、教授，博士生导师．１９９７年，毕业于天津大学机械学专业，获博士学位．现任河北工业大学机械工程学院院长，全国高校机器人及自动化学会常务理事，河北省振动工程学会副理事长，“中国机械工程’杂志社编委会理事，天津市自动化技术及应用研究会副秘书长，天津市机械工程学会理事，中国机械工程教育协会高校机电类学科教学委员会委员．近年来承担了国家８６３计划等科研项目多项，发表学术论文３０余篇，其中ｓｃＩ收录３篇，ＥＩ收录１１篇．主页：ｈｔｔｐ：／／ｍｅｓ．ｈｅｂｕｔ．ｅｄｕ．ｃｌｌ／ｉｎｍｅｃｈｊＶｅｂ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔＩＩｌ联系电话：０２２—２６５“５０６；Ｅ．ｍａｎ：ｚｈａｎｇｍｌ＠ｈｅｂｕｔ．ｅｄｕ．ｃｎ

一种基于单目视觉的移动机器人室内导航方法

第32卷第4期2006年7月光学技术 OPTICAL TECHN IQU E Vol.32No.4 J uly　2006 文章编号:1002-1582(2006)04-0591-03 一种基于单目视觉的移动机器人室内导航方法Ξ 付梦印,谭国悦,王美玲 (北京理工大学信息科学技术学院自动控制系,北京　100081) 摘　要:针对室内导航的环境特点,提出了一种简单快速的、以踢脚线为参考目标的移动机器人室内导航方法。该方法从图像中提取踢脚线作为参考直线,通过两条直线在图像中的成像特征,提取角度和横向偏离距离作为移动机器人的状态控制输入,从而实现移动机器人的横向运动控制。该方法无需进行摄像机的外部参数标定,大大简化了计算过程,提高了视觉导航的实时性。关键词:视觉导航;直线提取;Hough变换;移动机器人;踢脚线中图分类号:TP242.6+2;TP391 文献标识码:A An indoor navigation algorithm for mobile robot based on monocular vision FU Meng-yin,T AN G uo-yue,WANG Mei-ling (Department of Automatic Control,School of Information and Science Technolo gy, Beijing Institute of Technology,Beijing　100081,China) Abstract:Considered the features of indoor environment,a sim ple fast indoor navigation algorithm for vision-guide mobile robot was presented,which used skirting lines as the reference objects to locate the mobile robot.This algorithm detected skirt2 ing lines using monocular images and analyzed the lines’parameters to provide angle and distance of the robot as in puts of robot control.Without calibrating camera parameters,this algorithm greatly reduces computation time and improves the real-time a2 bility of vision navigation. K ey w ords:vision navigation;line detection;Hough transform;mobile robot;skirt line 1　引　言近年来,机器视觉因其含有丰富的环境信息而受到普遍的关注。随着视觉传感器价格的不断下降,视觉导航已成为导航领域研究的热点。在室外进行视觉导航时,采用视觉传感器可获取车道信息,通过摄像机的标定来实现坐标转换,通过确定车辆当前的状态来实现导航。绝大部分智能车辆都是应用视觉来完成车道检测的[1,2],例如意大利的AR2 GO[3]项目就是通过使用逆投射投影的方法[4]来确定车辆状态的,并获得了良好的实验效果。在室内进行视觉导航时,利用视觉提取室内环境特征,例如一些预先设置的引导标志就是通过图像处理进行识别并理解这些标志来完成导航任务的[5,6]。这些都需要在图像中进行大量的搜索运算来提取标志,并通过一系列的图像理解算法来理解标志的信息,因而计算量很大。当然也可以通过视觉计算室内环境,例如通过走廊中的角点特征来获取状态信息[7],以此减少图像搜索时的计算量。但这些角点信息易受移动机器人运动的影响,会模糊角点信息,为了提高计算精度需要通过光流法对背景信息进行运动补偿,计算复杂,实时性不理想。当移动机器人在实验室走廊环境下进行导航控制时,需要视觉传感器为其提供偏航角和横向偏离距离这两个参数。通过对单目视觉图像进行处理来获取这两个参数,完成移动机器人的横向运动控制。 2　摄像机成像模型与视觉系统 2.1　摄像机成像模型使用视觉传感器首先要考虑的是其成像模型,它是指三维空间中场景到图像平面的投影关系,不同的视觉传感器有不同的成像模型。本文采用高分辨率CCD摄像机作为视觉传感器,其成像模型为针孔模型,空间中任意一点P在图像上的成像位置可以用针孔模型近似表示。如图1所示,P点投影位置为p,它是光心O同P点的连线O P与图像平面的交点,这种关系叫投射投影。图中标出的坐标系定义如下[8]: (1)图像坐标系I(u,v)是以图像平面的左上角为坐标原点所定义的直角坐标系,以像素为单位表示图像中点的位置。 (2)像平面坐标(x,y)指的是CCD成像靶面 195 Ξ收稿日期:2005-07-12 E-m ail:guoyuetan@https://www.360docs.net/doc/be5472913.html, 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60453001) 作者简介:付梦印(1964-),男,北京理工大学信息科学技术学院自动控制系教授,博士,主要从事导航制导、控制组合导航及智能导航技术的研究。

工业机器人毕业设计

工业机器人摘要在当今大规模制造业中，企业为提高生产率，保障产品质量，普遍重视生产过程的自动化程度，工业机器人作为自动化生产线上重要的成员，逐渐被企业所认同并采用。工业机器人的技术水平和应用程度在一定程度上反映了一个国家工业自动化的水平。目前，工业机器人主要承担着焊接、喷涂、搬运以及堆垛等重复性并且劳动程度极大的工作，工作方式一般采取示教在线的方式。本文将设计一台圆柱坐标型的工业机器人，用于给冲压设备运送物料。首先，本文将设计机器人的大臂、小臂、底座和机械手的结构，然后选择合适的传动方式、驱动方式，搭建机器人的结构平台：在此基础上，本文将设计该机器人的控制系统，包括数据采集卡和伺服放大器的选择、反馈方式和反馈元件的选择、以及控制元件的设计，重点加强控制软件的可靠性和机器人运行过程的安全性，最终实现的目标包括：关节的伺服控制和制动问题、实时监测机器人的各个关节的运动情况、机器人的示教编程和在线修改程序、设置参考点和回参考点。

目录摘要 1绪论 (1) 1.1 工业机器人研究的目的和意义 (1) 1.2 工业机器人在国内外的发展现状与趋势…………………….. 1.3 工业机器人的分类 1.4 本课题研究的主要内容 2 总体方案的确定 2.1 结构设计概述 2.2 基本设计参数 2.3 工作空间的分析 2.4 驱动方式 2.5 传动方式确定 3 搬运机器人的结构设计 3.1 驱动和传动系统的总体结构设计 3.2 手爪驱动气缸设计计算 3.3 进给丝杠的设计计算 3.4 驱动电机的选型计算

3.5 手臂强度校核 4 搬运机器人的控制系统 4.1 机器人控制系统分类 4.2 控制系统方案分析 4.3 机器人的控制系统方案确定 4.4 PLC及运动控制单元选型 5 结论与展望致谢

基于视觉导航的轮式移动机器人设计方案

基于视觉导航的轮式移动机器人设计方案第一章移动机器人 §1.1移动机器人的研究历史机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器)。1962年，美国Unimation公司的第一台机器人Unimate。在美国通用汽车公司(GM)投入使用，标志着第一代机器人的诞生。智能移动机器人更加强调了机器人具有的移动能力，从而面临比固定式机器人更为复杂的不确定性环境，也增加了智能系统的设计复杂度。1968年到1972年间，美国斯坦福国际研究所(Stanford Research Institute, SRI)研制了移动式机器人Shaky,这是首台采用了人工智能学的移动机器人。Shaky具备一定人工智能，能够自主进行感知、环境建模、行为规划并执行任务(如寻找木箱并将其推到指定目的位置)。它装备了电视摄像机、三角法测距仪、碰撞传感器、驱动电机以及编码器，并通过无线通讯系统由二台计算机控制。当时计算机的体积庞大，但运算速度缓慢，导致Shaky往往需要数小时的时间来分析环境并规划行动路径。 1970年前联月球17号探测器把世界第一个无人驾驶的月球车送七月球，月球车行驶0.5公里，考察了8万平方米的月面。后来的月球车行驶37公里，向地球发回88幅月面全景图。在同一时代，美国喷气推进实验室也研制了月球车(Lunar rover),应用于行星探测的研究。采用了摄像机，激光测距仪以及触觉传感器。机器人能够把环境区分为可通行、不可通行以及未知等类型区域。 1973年到1979年，斯坦福大学人工智能实验室研制了CART移动机器人，CART可以自主地在办公室环境运行。CART每移动1米，就停下来通过摄像机的图片对环境进行分析，规划下一步的运行路径。由于当时计算机性能的限制，CART每一次规划都需要耗时约15分钟。CMU Rover由卡耐基梅隆大学机

AUV水下机器人运动控制系统设计方案(李思乐)

中国海洋大学工程学院机械电子工程研究生课程考核论文题目： AUV水下机器人运动控制系统研究报告课程名称：运动控制技术姓名：李思乐学号： 21100933077 院系：工程学院机电工程系专业：机械电子工程时间：2010-12-26 课程成绩：任课老师：谭俊哲

AUV水下机器人运动控制系统设计摘要：以主推加舵控制的小型自治水下机器人为研究对象，建立了水下机器人的数学模型并进行了分析。根据机器人结构的特点，对模型进行了必要的简化。设计了机器人的运动控制系统。以成功研制的无缆自治水下机器人(AUV) 为基础，对其航行控制和定位控制方法进行了较详细的分析. 同时介绍了它的推进器布置、控制系统结构、推力分配等方法。最后展示了它的运行实验结果。关键词：水下机器人；总体设计方案；运动控制系统；电机仿真 1 引言近年来国外水下机器人技术发展迅速，技术水平较高。其中，具有代表性的产品有：美国Video Ray 公司开发出的Scout、Explorer、Pro 等系列遥控式水下机器人，美国Seabotix公司研发的LBV-ROV 系列，英国AC-CESS 公司的AC-ROV系列。随着海洋开发、探测的需求越来越强，水下机器人成为全世界研究的热门课题。小型自治水下机器人具有低成本、小型化、操作灵活等特点成为近年来国内外研究的热点。自治水下机器人（Autonomous Underwater Vehicles, AUV）,载体采用模块化设计思想, 可根据需要适当增减作业或传感器模块, 载体采用鱼雷状流线外形, 总长约2 m, 外径25 cm, 基本模块包括推进器模块、能源模块、电子舱模块、传感器模块以及GPS、无线电通讯模块, 基本传感器有姿态传感器、高度计、深度计和视觉传感器, 支持光纤通讯, 载体可外挂声学设备, 通过光纤系统进行遥控操作可实现其半自主作业, 也可在预编程指令下实现自主作业。系统基本模块组成设计如图1-1所示[1]。它具有开放式、模块化的体系结构和多种控制方式（自主/半自主/遥控），自带能源。这种小型水下机器人可在大范围、大深度和复杂海洋环境下进行海洋科学研究和深海资源调查，具有更广泛的应用前景。在控制系统的设计过程中充分考虑了系统的稳定性和操纵性。控制器具有足够的鲁棒性来克服建模误差，以及水动力参数变化。图1-1 系统基本模块组成设计 2机器人物理模型 2.1 AUV 物理模型为了研究AUV 的运动规律，确定运行过程中AUV 的位置和姿态，需要建立AUV 的动力学模型。为了便于分析，建立适合于描述AUV 运动的两种参考坐标系，即固定坐标系Eξηζ 和运动坐标系Oxyz，如图2-1 所示：包含5 个推进器，分别是艉部的2 个主推进器、艉部的1 个垂向推进器和艏部的2 个垂向推进器。左右对称于纵中

工业机器人视觉系统

工业机器人及机器人视觉系统人类想要实现一系列的基本活动，如生活、工作、学习就必须依靠自身的器官，除脑以外，最重要的就是我们的眼睛了，（工业）机器人也不例外，要完成正常的生产任务，没有一套完善的，先进的视觉系统是很难想象的。机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。机器视觉系统的应用在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的

处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分工作过程 ?一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下： ?1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。 ?2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。 ?3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。 ?4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。

移动机器人的自主导航控制

移动机器人的自主导航控制一、研究的背景移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。它集中了传感器技术、计算机技术、机械工程、电子工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。随着机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围大为扩展，不仅在工业、农业、国防、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在排雷、搜捕、救援、辐射和空间领域等有害与危险场合都得到很好的应用。因此，移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。在自主式移动机器人相关技术的研究中，导航技术是其研究核心，同时也是移动机器人实现智能化及完全自主的关键技术。导航是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态，实现在有障碍的环境中面向目标的自主运动。导航主要解决以下三方面的问题:(l)通过移动机器人的传感器系统获取环境信息;(2)用一定的算法对所获信息进行处理并构建环境地图;(3)根据地图实现移动机器人的路径规划及运动控制。二、相关技术移动机器人定位是指确定机器人在工作环境中相对于全局坐标的位置，是移动机器人导航的基本环节。定位方法根据机器人工作环境的复杂性、配备传感器种类和数量等方面的不同而采用多种方法。主要方法有惯性定位、标记定位、GPS定位、基于地图的定位等，它们都不同程度地适用于各种不同的环境，括室内和室外环境，结构化环境与非结构化环境。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移动机器人位置。该方法虽然简单，但是由于车轮与地面存在打滑现象，生的累积误差随路径的增加而增大，导致定位误差的逐渐累积，从而引起更大的差。标记定位法是在移动机器人工作的环境里人为地设置一些坐标已知的标记，超声波发射器、激光反射板等，通过机器人的传感器系统对标记的探测来确定机器人在全局地图中的位置坐标。三角测量法是标记定位中常用的方法，机器人在同一点探测到三个陆标，并通过三角几何运算，由此可确定机器人在工作环境中的坐标。标记定位是移动机器人定位中普遍采用的方法，其可获得较高的定位精度且计量小，但是在实际应用中需要对环境作一些改造，添加相应的标记，不太符合真正意义的自主导航。 GPS定位是利用环绕地球的24颗卫星，准确计算使用者所在位置的庞大卫星网定位系统。GPS定位技术应用已经非常广泛，除了最初的军事领域外，在民用方面也得到了广泛的应用，但是因为在移动导航中，移动GPS接收机定位精度受到卫星信号状况和道路环境的影响，同时还受到时钟误差、传播误差、接收机噪声

基于路径识别的移动机器人视觉导航

第9卷　第7期2004年7月中国图象图形学报Journal of Image and G raphics V ol.9,N o.7July 2004 基金项目:国家“863”计划资助项目(编号:2001AA422200)收稿日期:2004201213;改回日期:2004204206 基于路径识别的移动机器人视觉导航张海波　原　魁　周庆瑞 (中国科学院自动化研究所高技术创新中心,北京　100080) 摘　要　跟随路径导引是自主式移动机器人广泛采用的一种导航方式,其中视觉导航具有其他传感器导航方式所无法比拟的优点,是移动机器人智能导航的主要发展方向。为了提高移动机器人视觉导航的实时性和准确性,提出了一个基于路径识别的视觉导航系统,其基本思想是首先用基于变分辨率的采样二值化和形态学去噪方法从原始场景图像中提取出目标支持点集,然后用一种改进的哈夫变化检测出场景中的路径,最后由路径跟踪模块分直行和转弯两种情况进行导航计算。实验结果表明,该视觉导航系统具有较好的实时性和准确性。关键词　自主式移动机器人　视觉导航　路径识别中图法分类号:TP242.62 文献标识码:A 文章编号:100628961(2004)0720853205 Visual N avigation of a Mobile R obot B ased on P ath R ecognition ZH ANG Hai 2bo ,Y UAN K ui ,ZH OU Qing 2rui (Hi 2tech Innovation Centre ,Institute o f Automation ,Chinese Academy o f Sciences ,Beijing 100080) Abctract G uidance using path following is widely applied in the field of autonom ous m obile robots.C om pared with the navigation system without vision ,visual navigation has obvious advantages as rich in formation ,low cost ,quietness ,innocuity ,etc.This pa 2per describes a navigation system which uses the visual in formation provided by guide lines and color signs.In our approach ,the visual navigation is com posed of three main m odules :image 2preprocessing ,path 2recognition and path 2tracking.First ,image 2pre 2processing m odule formulates color m odels of all kinds of objects ,and establishes each object ’s support through adaptive subsam 2pling 2based binarization and mathematical m orphology.Second ,path 2recognition m odule detects the guide lines through an im 2proved H ough trans form alg orithm ,and the detected results including guide lines and color signs integrate the path in formation.Fi 2nally ,calling different functions according to the m ovement of straight 2g oing or turning ,path 2tracking m odule provides required in 2put parameters to m otor controller and steering controller.The experimental results dem onstrate the effectiveness and the robustness of our approach. K eyw ords com puter perception ,autonom ous m obile robot ,visual navigation ,path recognition 1　引　言导航技术是移动机器人的一项核心技术,其难度远远超出人们最初的设想,其主要原因有:一是环境的动态变化和不可预测;二是机器人感知手段的不完备,即很多情况下传感器给出的数据是不完全、不连续、不可靠的[1]。这些原因使得机器人系统在复杂度、成本和可靠性方面很难满足要求。目前广泛应用的一种导航方式是“跟随路径导引”,即机器人通过对能敏感到的某些外部的连续路径参照线作出相应反应来进行导航[2]。这种方法和传统的“硬”自动化相比大大增加了系统的灵活性,其具有代表性的系统有:C ontrol Engineering 公司安装的导线引导系统,它是通过检测埋在地下的引导导线来控制行进方向,其线路分岔则通过在导线上加载不同频率的电流来实现[3];Egemin Automation 公司生产的Mailm obile 机器人则安装有主动式紫外光源,并通过3个光电探头来跟随由受激化学物质构成的发光引导路径[4];Macome 公司为自动驾驶车