机器人路径规划
机器人路径规划
机器人路径规划在当今科技飞速发展的时代，机器人已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
从工业生产中的自动化装配线，到家庭服务中的智能清洁机器人，再到医疗领域的手术机器人，它们的身影无处不在。
而机器人能够高效、准确地完成各种任务，离不开一个关键技术——路径规划。
什么是机器人路径规划呢？简单来说，就是为机器人找到一条从起始点到目标点的最优或可行路径，同时要避开各种障碍物。
这就好比我们出门旅行，需要规划一条最佳的路线，既能快速到达目的地，又能避开拥堵和危险的路段。
机器人路径规划的重要性不言而喻。
一个好的路径规划算法可以大大提高机器人的工作效率，减少能量消耗，降低碰撞风险，从而延长机器人的使用寿命。
想象一下，如果一个工业机器人在搬运货物时总是走弯路或者撞到其他物体，不仅会浪费时间和资源，还可能造成设备损坏和生产延误。
那么，机器人是如何进行路径规划的呢？这就涉及到多种方法和技术。
其中一种常见的方法是基于地图的规划。
首先，需要构建一个环境地图，这个地图可以是二维的，也可以是三维的，它描述了机器人所处环境的各种信息，比如障碍物的位置、形状和大小。
然后，根据这个地图，利用各种算法来计算出最优路径。
另一种方法是基于传感器的规划。
机器人通过自身携带的各种传感器，如激光雷达、摄像头等，实时感知周围环境的变化。
然后，根据这些感知信息，及时调整自己的运动轨迹。
这种方法具有较强的适应性，可以应对环境中的动态变化，但对传感器的精度和数据处理能力要求较高。
在实际应用中，机器人路径规划面临着许多挑战。
首先是环境的复杂性。
现实中的环境往往非常复杂，充满了各种形状和大小不一的障碍物，而且这些障碍物可能是动态的，会随时移动或出现。
其次是不确定性。
传感器可能会受到噪声的干扰，导致感知信息不准确；机器人的运动模型也可能存在误差，这些都会影响路径规划的效果。
此外，还有计算效率的问题。
对于大规模的环境和复杂的任务，路径规划算法需要在短时间内计算出可行的路径，这对计算资源和算法效率提出了很高的要求。
机器人路径规划
机器人路径规划在当今科技飞速发展的时代，机器人的应用越来越广泛，从工业生产中的自动化装配线到家庭服务中的智能扫地机器人，从医疗领域的手术机器人到物流配送中的无人驾驶车辆，机器人已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
而机器人能够高效、准确地完成各种任务，其中一个关键的技术就是路径规划。
那么，什么是机器人路径规划呢？简单来说，就是为机器人找到一条从起始点到目标点的最优路径，同时要避开各种障碍物，满足一定的约束条件。
这就好比我们出门去一个陌生的地方，需要选择一条最合适的路线，既要走得快，又要避免遇到堵车或者道路封闭等情况。
机器人路径规划面临着诸多挑战。
首先，环境通常是复杂多变的。
比如在工厂车间里，可能有各种形状和位置不定的机器设备、货物堆放；在室外环境中，地形起伏、道路状况、天气变化等都会对机器人的行动产生影响。
其次，机器人自身的运动特性也需要考虑。
不同类型的机器人，比如轮式机器人、履带式机器人、飞行机器人等，它们的运动方式和能力是不同的，这就决定了它们能够通过的空间和所能采取的行动有所差异。
再者，路径规划还需要满足一些性能指标，比如路径长度最短、时间最快、能耗最低等，有时还需要综合考虑多个指标，使得问题更加复杂。
为了实现机器人路径规划，研究人员提出了各种各样的方法。
其中一种常见的方法是基于图搜索的算法。
想象一下，把机器人所处的环境看作一个由节点和边组成的图，节点代表机器人可能到达的位置，边代表从一个位置到另一个位置的可行路径。
然后，通过搜索这个图，找到从起始节点到目标节点的最优路径。
比如，A算法就是一种常用的图搜索算法，它通过评估每个节点的代价，选择最有可能通向目标的节点进行扩展，从而逐步找到最优路径。
另一种方法是基于采样的算法。
这类算法不是对整个环境进行精确的建模和搜索，而是随机生成一些样本点，然后在这些样本点中寻找可行的路径。
比如，快速随机树（RRT）算法就是通过不断随机扩展树的分支，直到找到一条连接起始点和目标点的路径。
《2024年多移动机器人路径规划算法及实验研究》范文
《多移动机器人路径规划算法及实验研究》篇一一、引言随着机器人技术的快速发展，多移动机器人系统在许多领域得到了广泛应用，如物流运输、环境监测、军事侦查等。
然而，多移动机器人的有效路径规划是一个复杂的挑战。
该挑战不仅涉及单个机器人的自主导航，还需考虑多个机器人之间的协同作业与信息交互。
因此，开发高效且可靠的多移动机器人路径规划算法具有重要的现实意义。
本文旨在探讨多移动机器人路径规划算法，并对其进行实验研究。
二、多移动机器人路径规划算法1. 问题定义多移动机器人路径规划是指在给定的环境条件下，为多个机器人找到从起点到终点的最优或次优路径，同时考虑机器人的运动能力、环境因素以及与其他机器人的协同作业。
2. 算法分类（1）基于全局路径规划算法：如基于地图构建的Dijkstra算法、A算法等。
（2）基于局部路径规划算法：如基于传感器信息的动态窗口法、人工势场法等。
（3）协同路径规划算法：如基于多智能体的协同策略、分布式决策算法等。
3. 常用算法介绍（1）A算法：一种启发式搜索算法，通过评估每个节点的代价来选择最优路径。
（2）人工势场法：通过模拟物理势场引导机器人运动，适用于局部环境下的路径规划。
（3）分布式决策算法：通过分布式信息交互和局部决策，实现多机器人协同作业。
三、实验研究1. 实验环境与设置本文设计了一个包含多个机器人的模拟实验环境，模拟实际环境中的复杂情况。
通过编程实现多移动机器人系统的模拟与实验平台，进行多种算法的实验研究。
2. 实验方法与步骤（1）设置不同规模的机器人系统，包括单个机器人和多个机器人系统。
（2）运用不同路径规划算法进行实验，比较各算法的性能和效果。
（3）在不同环境下进行实验，如静态环境、动态环境等，评估算法的鲁棒性。
（4）通过实验数据对比分析各算法的优缺点及适用场景。
3. 实验结果与分析（1）A算法在静态环境下表现良好，但在动态环境中存在局限性。
（2）人工势场法在局部环境下具有良好的实时性，但易陷入局部最优解。
机器人运动规划和路径规划算法分析设计整理
机器人运动规划和路径规划算法分析设计整理在现代自动化领域中，机器人已经成为各个产业的重要组成部分。
无论是在制造业、物流业还是服务业中，机器人的运动规划和路径规划算法都起着至关重要的作用。
本文将对机器人运动规划和路径规划算法进行深入分析和设计整理。
一、机器人运动规划算法分析设计整理机器人的运动规划算法主要是指如何使机器人在给定的环境中找到一条最优路径，以到达指定的目标点。
下面将介绍几种常用的机器人运动规划算法。
1.1 图搜索算法图搜索算法是一种基于图论的方法，将机器人的运动环境表示为一个图，每个位置都是图的一个节点，连接的边表示两个位置之间的可达性。
常用的图搜索算法有广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）和A*算法。
BFS和DFS适用于无权图的搜索，适用于简单的运动环境。
而A*算法将节点的代价函数综合考虑了节点的代价和距离，能够在复杂的运动环境中找到最优路径。
1.2 动态规划算法动态规划算法通过将问题分解为相互重叠的子问题，从而找到最优解。
在机器人运动规划中，动态规划算法可以将整个运动路径划分为一系列子路径，逐步求解子路径的最优解，然后将这些最优解组成整个路径的最优解。
动态规划算法的优点是对于复杂的运动环境能够找到全局最优解，但是由于需要存储中间结果，消耗的内存较大。
1.3 其他算法除了图搜索算法和动态规划算法外，机器人运动规划还可以采用其他一些算法。
例如，弗洛伊德算法可以用于解决带有负权边的最短路径问题，适用于一些复杂的运动环境。
此外，遗传算法和模拟退火算法等进化算法也可以用于机器人的运动规划，通过模拟生物进化的过程来找到最优解。
这些算法在不同的运动环境和问题中具有各自的优势和适用性。
二、机器人路径规划算法分析设计整理路径规划算法是指在机器人的运动规划基础上，通过考虑机器人的动力学约束，生成机器人的具体轨迹。
下面将介绍几种常用的机器人路径规划算法。
2.1 轨迹插值算法轨迹插值算法是一种基于多项式插补的方法，通过控制机器人的位置、速度和加速度等参数，生成平滑的轨迹。
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。
机器人轨迹、路径的定义
机器人轨迹、路径的定义一、路径规划路径规划是机器人轨迹生成的核心环节，它根据机器人的目标位置和初始位置，结合各种约束条件（如速度、加速度、运动时间等），规划出一条从起始点到目标点的最优路径。
路径规划通常采用基于图论的方法、基于搜索的方法、基于插值的方法等。
二、速度规划速度规划是机器人轨迹生成的另一个重要环节，它根据机器人的运动状态和目标位置，结合各种约束条件（如最大速度、最大加速度、运动时间等），规划出一条合理的速度曲线，使得机器人能够以最优的速度到达目标位置。
速度规划通常采用基于函数插值的方法、基于搜索的方法等。
三、姿态规划姿态规划是机器人轨迹生成的重要环节之一，它根据机器人的运动状态和目标位置，结合各种约束条件（如姿态稳定性、最小能量消耗等），规划出一条合理的姿态曲线，使得机器人能够以最优的姿态到达目标位置。
姿态规划通常采用基于函数插值的方法、基于优化算法的方法等。
四、动力学模型动力学模型是机器人轨迹生成的基础，它描述了机器人运动过程中的力学特性，包括机器人质心位置、惯性参数、关节阻尼系数等。
通过建立动力学模型，可以实现对机器人运动过程的精确描述，从而为轨迹生成提供依据。
五、传感器信息传感器信息是机器人轨迹生成的另一个重要环节，它包括机器人自身携带的传感器信息（如陀螺仪、加速度计等）和外部传感器信息（如激光雷达、摄像头等）。
通过获取传感器信息，可以实现对机器人周围环境的感知和理解，从而为轨迹生成提供更多的信息和依据。
六、控制策略控制策略是机器人轨迹生成的重要环节之一，它根据机器人的运动状态和目标位置，结合各种约束条件（如控制精度、稳定性等），采用合适的控制算法实现对机器人的控制。
常用的控制算法包括PID控制算法、模糊控制算法、神经网络控制算法等。
七、反馈机制反馈机制是机器人轨迹生成的重要环节之一，它根据机器人的实际运动状态和目标位置的差异，对机器人的运动过程进行调整和修正，以保证机器人能够精确地按照预设的轨迹运动。
机器人路径规划方法
机器人路径规划方法
机器人路径规划方法是指为机器人在给定环境中找到一条最优或次优路径的方法。
常用的机器人路径规划方法有以下几种：
1. 图搜索算法：如广度优先搜索(BFS)、深度优先搜索(DFS)和A*算法等。
这些算法通过遍历环境中的图或者有向图，找到一条或多条路径。
2. 迪杰斯特拉算法：也称为单源最短路径算法，用于求解带权重的有向图中从一个节点到其他所有节点的最短路径。
3. Floyd-Warshall算法：用于求解带权重图中任意两个节点之间的最短路径。
4. 人工势场法：将机器人所在位置看作电荷，障碍物看作障碍物，通过模拟吸引力和斥力来引导机器人找到目标。
5. RRT(Rapidly-exploring Random Trees)算法：基于随机采样和选择最近邻节点的方式，建立一棵搜索树，从而在大规模空间中快速找到路径。
6. 动态规划方法：将路径规划问题转化为最优化问题，通过递归或迭代的方式，从起点到终点寻找最优路径。
以上是常见的机器人路径规划方法，不同的方法适用于不同的场景和问题，根据
具体情况选择合适的方法可以提高机器人路径规划的效率和准确性。
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机器人路径规划冯赟:机器人路径规划方法研究1绪论1.1机器人简介1.1.1什么是机器人机器人一词不仅会在科幻小说、动画片等上看到和听到，有时也会在电视上看到在工厂进行作业的机器人，在实际中也有机会看到机器人的展示。
今天，说不定机器人就在我们的身过，但这里我们要讨论的是什么是机器人学研究的机器人。
robot)一词来源下1920年捷克作家卡雷尔 . 查培克(Kapel Capek)机器人( 所编写的戏剧中的人造劳动者，在那里机器人被描写成像奴隶那样进行劳动的机器。
后来作为一种虚构的机械出现在许多作品中，代替人们去完成某些工作。
20世纪60年代出现了作为可实用机械的机器人。
为了反这种机器人同虚构的机器人及玩具机器人加以区别，称其为工业机器人。
工业机器人的兴起促进了大学及研究所开展机器人的研究。
随着计算机的普及，又积极地开展了带有智能的机器人的研究。
到70年代，机器人作为工程对象已经被确认，机器人一词也受到公认。
目前，机器人学的研究对象已不仅仅是工业机器人了。
即便是实际存在的机器人，也很难把它定义为机器人，而且其定义也随着时代在变化。
这里简单地反具有下述性质的机械看作是机器人:1. 代替人进行工作:机器人能像人那样使用工具和机械，因此，数控机床和汽车不是机器人。
2. 有通有性:既可简单地变换所进行的作为，又能按照工作状况的变化相应地进行工作。
一般的玩具机器人不能说有通用性。
3. 直接对个界作工作:不仅是像计算机那样进行计算，而且能依据计算结果对外界结果对外界产生作用。
机器人学把这样定义的机器人作为研究对象。
- 1 -郑州大学电气工程学院毕业设计(论文)1.1.2机器人的分类机器人的分类方法很多，这里我们依据三个有代表性的分类方法列举机器人的种类。
首先，由天机器人要代替人进行作业，因此可根据代替人的哪一个器官来分类: 操作机器人(手):利用相当于手臂的机械手、相当于手指的手爪来使物体协作。
移动机器人(腿):虽然已开发出了2足步行和4足步行机器人，但实用的却是用车轮进行移动的机器人。
(本文以轮式移动机器人作为研究对象) 视觉机器人(眼):通过外观检查来除掉残次品，观看人的面孔认出是谁。
虽然还有使用触觉的机器人，但由于它不是为了操作，所以不能说是触觉机器人。
也还有不仅代替单一器官的机器人，例如进行移动操作，或进行视觉和操作的机器人。
其次，按机器人的应用来分类:工业机器人:可分为搬送、焊接、装配、喷漆、检查等机器人，主要用于工厂内。
极限作业器人:主要用在人们难以进入的核电站、海底、宇宙空间等进行作为的机器人。
也包括建筑、农业机器人等。
娱乐机器人:有弹奏乐器的机器人、舞蹈机器人、宠物机器人等，具有某种程度的通用性。
也有适应环境面改变行动的宠物机器人。
最后则是按照基于什么样的信息进行动作来分类:表1基于动作信息的机器人分类机器人的种类特征操纵机器人(operating robot) 人在一定距离处直接操作机器人时行作业程序机器人(sequence control robot) 机器人按预先给定的程序、条件、位置进行作业示教再现机器人(playback robot) 由人操作机器人进行示教后，机器人就重复进行这个作业数值控制机器人(numerical control 通过数字和语言给定作为的顺序、条件、位置robot) 等信息，机器人依据这一信息进行作业智能机器人(intelligent robot) 机器人依据智能(感觉信息的识别、作业规划、学习等能力)确定作业- 2 -冯赟:机器人路径规划方法研究本文主要以室内轮式移动机器人作为研究对象，从安照的信处进进行动作上来分类属于程序机器人。
1.2 移动机器人1.2.1移动机器人的发展概述移动机器人技术自上世纪60年代以来，经历40年的发展已经取得了长足的进步。
60年代末期，斯坦福研究院(SRI)的 Ni1SNi1SSen和 CharleSRosen等人以研究在复杂环境下，应用人工智能技术实现机器人系统的自主推理、规划和控制为目的，在1966年至1972年期间制造出了取名Shakey的自主移动机器人;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;80年代中期，设计和制造机器人的浪潮席卷了全世界;90年代以来，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。
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。
移动机器人按工作环境可分为:室内移动机器人、室外移动机器人和特殊环境下的机器人;按移动方式可分为: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;按控制体系结构可分为: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;按功能和用途可分为:医疗机器人、军用机器人、助残机器人、清洁机器人、地下管道检测移动机器人、行星探测机器人等;按作业空间可分为:陆地移动机器人、水下机器人、无人飞机和空间机器人。
移动机器人的研究涉及许多方面，首先，要考虑移动方式，可以是轮式的、履带式、腿式的;对于水下机器人，则是推进器。
其次，必需考虑驱动器的控制，以使机器人达到期望的行为。
再次，必需考虑导航或路径规划，对于后者，有更多的方面要考虑，如传感器的融合、特征提取、避碰及环境映射。
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。
对移动机器人的研究，提出了许多新的或挑战性的理论与工程技术课题，引起越来越多的专家学者和工程技术人员的兴趣，更由于它在军事侦察、防核化污染、扫雷排险等危险与恶劣环境以及民用中的物料搬运上具有广阔的应用前景，使得对它的研究在世界各国受到普遍关注。
目前，移动机器人特别是自主移动机器人的研究是一个十分活跃、具有广泛应用前景的前沿研究领域。
- 3 -郑州大学电气工程学院毕业设计(论文)1.2.2移动机器人的国外发展概况上世纪80年代开始，美国国防高级研究计划局(DA即A)专门立项，制定了地面天人作战平台的战略计划。
从此，室外移动机器人的研究在全世界拉开了序幕，如日本通产省组织的极限环境下作业的机器人计划;DARPA的“战略计算机”计划中的自主地面车辆(ALV)计划;欧洲尤里卡中的机器人计划等。
初期的研究，主要从学术角度研究室外机器人的体系结构和信息处理，并建立实验系统进行验证。
随着技术的进步，移动机器人的研究开始转向实用化，机器人技术被应用到各个领域，如美国NASA研制的火星探测机器人索杰那于1997年登上火星;美国NASA资助研制的“丹蒂H”八足行走机器人;德国研制了一种轮椅机器人，并在乌尔姆市中心车站的客流高峰期的环境和1998年汉诺威工业商品博览会的展览大厅环境中进行了实地现场表演，获得了巨大的成功。
机器人正在从工厂的结构化环境进入人们日常的生活环境—医院、办公室、家庭、建筑工地和其它杂乱及不可控环境。
机器人不仅要能自主完成工作，而且要能与其他机器人或者与人共同协作完成任务或在人的指导下完成任务。
美国DARPA的战术移动机器人计划是从1998年开始的一个为期4年研究计划。
该计划研究的是一个多机器人系统，研究分为技术开发和系统设计两个阶段;美国的MDARS项目是在著名的保安机器人ROBART的基础上建立的一个多移动机器人平台，用来在指定地面执行随机巡逻任务;美国的FETCH计划是在BUGS计划的基础上，研究使用一群小的、坚固的自主的移动机器人去清除地表上的未爆炸的M42炮弹。
自从1996年成功地举行了第一次世界机器人足球赛以来，一年一度的世界机器人足球赛己经吸引了越来越多的团体参加，极大地推进了多移动机器人技术的研究。
1.2.3移动机器人国内研究概况我国己在“七五”计划中把机器人列入国家重点科研规划内容，拨巨款在沈阳建立了全国第一个机器人研究示范工程，全面展开了机器人基础理论与基础元器件的研究了。
目前国内研究的几种机器人如下:1(全方位移动地面清扫机器人香港中文大学与清华大学合作，联合研制开发出一种全方位移动清扫机器人。
该机器人具有如下特点:(1)采用全方位轮来实现任意方向的移动，使得机器人可执行对狭窄区域的清扫任务。
(2)采用开放式机器人控制结构，实现硬件可扩展，软件可移植、可继承，使机器人作为服务载体具有更好的功能适应性。
(3)机器人具- 4 -冯赟:机器人路径规划方法研究有在拥挤环境下的实时避障功能，能适应不断变化的清扫工作环境。
(4)具有遥控操作和自主运动两种运行方式。
(5)吸尘机构可实现吸尘路径的自动转换，提高了吸尘效率。
(6)具有智能电源管理功能，延长了运行时间，提高了对有限的移动动力资源的利用率。
2(壁面清洗爬壁机器人目前高层建筑的清洗，都采用吊凳、吊篮的手工清洗作业方式。
哈尔滨工业大学机器人研究所研制成功的壁面清洗爬壁机器人，可以实现清洗作业的自动化，解决了人工操作的危险问题，将人从这种重复性的危险劳动中解放出来。
壁面清洗爬壁机器人由爬壁机器人本体、清洗机构、控制柜、遥控盒、安全保护装置等部分组成。
爬壁机器人采用负压吸附原理，利用吸盘吸附于壁面。
采用双轮驱动，可垂直于壁面上下左右移动，带动清洗机构作业。
该机器人工作有如下特点:(1)负压吸附，可以适应各种材料的平面或壁面。
(2)速度可调，爬行灵活。
(3)有线遥控，操作方便，可在地面上观察机器人运行情况下进行远距操作。
(4)可安全跨越沟缝，爬壁机器人可安全跨越10一20Inm左右的沟缝。
(5)清洗效率高，清洗效果好。
3(导游服务机器人海尔一哈尔滨工业大学机器人技术公司推出了DY一型导游服务机器人，该机器人由伺服驱动系统、多传感器信息避障及路径规划系统、语音识别及语音合成系统组成。
导游机器人由蓄电池供电，可连续运行4小时，在一定的环境下自主行走，并且能识别出障碍物是人还是路障，做出不同的反应。
遇到人时机器人会说:“您好!欢迎您来到机器人世界。
”游客通过语音识别系统可以和机器人进行简单的对话，该机器人可应用于科技馆、商店和旅游场所进行导游服务。
4(智能移动机器人我国的中科院自动化所研制研发的CASIA-I是集多种传感器、视觉、语音识别与会话功能于一体的智能移动机器人。
它的基本结构由传感器、控制器以及运动机构构成，其中传感器由以下几个部分组成:位于机器人底层的16个触觉红外传感器，位于机器人中间两层的16个超声波传感器和16个红外传感器，以及位于机器人顶部的摄像机(CCD)。
这些传感器和CCD一起构成了CASIA-I的多传感器系统。
CASIA-I身高80cm，直径45cm，运行最大速度为80cm/s。
它可广泛应用于医院、办公室、图书馆、科技馆、展览馆等公共场合的服务、作业、展示与娱乐等，以及个人家庭服务。