一种自主移动机器人智能导航控制系统设计

基于麦克纳姆轮的全向移动自主机器人

基于麦克纳姆轮的全向移动自主机器人设计了一种基于麦克纳姆轮的全向移动自主机器人，以2016年全国大学生机器人大赛为背景，研究了基于麦克纳姆轮的四轮式全方位移动机器人，并设计了基于ROS机器人系统的全方位移动机器人控制系统，并围绕移动机器人定位和轨迹跟踪算法进行了深入研究。

测试结果表明，麦克纳姆轮更加适应SLAM 导航系统，在测试结果中机器人可以自主建图导航，实现了全向移动自主机器人的功能。

标签：麦克纳姆轮；全向移动；机器人自主全方位移动机器人作为一类典型的移动机器人系统，具有平面内完全的3个自由度，可以实现任意时刻任意方向的自由运动[2]，因此全方位移动机器人非常适合工作在空间狭小、对机动性能要求高的复杂环境。

目前，全方位移动机器人主要采用全向轮来实现全方位移动，一般常用的全向轮有麦克纳姆轮、Grabowiecki轮、球形轮等。

随着技术的不断发展，这些全向轮已被广泛应用于军事和工业的许多方面1 全向机器人机械设计机器人底盘机械的设计采用四轮驱动麦克纳姆轮的方式，但在平面内运动时会出现如何保证四点都着地的问题。

如果四轮中有驱动轮与地面接触不好，容易出现打滑、空转的现象，影响控制精度。

虽然可以在机器人组装后进行手动调整，但效果难以保证。

而且由于机器人设计时考虑到室外应用的要求，机器人底盘的结构必须在较差的地面上仍然保证与地面的良好接触，简单平面组装的方法显然不能满足要求。

在本研究初期，采用大疆创新研发的麦克纳姆轮底盘，其使用了独立弹性悬挂法，用避震器将轮组与上部车板连接，这样不仅增强了底盘运行的稳定性，减少底盘运动时引起的车体振动，而且使底盘具有一定的越野性能，能够越过较低的障碍物，攀爬30度左右的斜坡。

但是由于此种底盘在通过地面障碍时，麦克纳姆轮与地面的角度不会保持90度，造成麦克纳姆轮受力不均匀导致底盘行驶性能降低以及麦克纳姆轮磨损严重，而且此底盘需要大量的CNC加工金属件，成本高，固自主研发机械底盘，即四轮纵臂独立悬挂底盘。

第七章智能机器人自主导航与路径规划ppt课件

（3）无地图的导航：是在环境信息完全未知的情况下，可通过摄像机或其他传感器对周围环境进行探测，利用对探测
的物体进行识别或跟踪来实现导航。
4．卫星导航
移动机器人通过安装卫星信号接收装置，可以实现自身定
位，无论其在室内还是室外。
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7.1.2 导航系统体系结构
智能机器人的导航系统是一个自主式智能系统，其主要任务是如何把感知、规划、决策和行动等模块有机地结合起来。下图给出了一种智能机器人自主导航系统的控制结构。
对于不同的室内与室外环境、结构化与非结构化环境，机器人完成准确的自身定位后，常用的导航方式主要有磁导航、惯性导航、视觉导航、卫星导航等。
1. 磁导航磁导航是在路径上连续埋设多条引导电缆，分别流过不同频率的电流，通过感应线圈对电流的检测来感知路径信息。
2. 惯性导航惯性导航是利用陀螺仪和加速度计等惯性传感器测量移动机器人的方位角和加速率，从而推知机 going？”—— 目标识别；
（3）“How do I get there？”——路径规划。
为完成导航，机器人需要依靠自身传感系统对内部姿态和
外部环境信息进行感知，通过对环境空间信息的存储、识别、
搜索等操作寻找最优或近似最优的无碰撞路径并实现安全运
动。
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7.1.1 导航系统分类
相对定位只适于短时短距离运动的位姿估计，长时间运动时必须应用其它的传感器配合相关的定位算法进行校正。
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1. 里程计法
里程计法是移动机器人定位技术中广泛采用的方法之一。在移动机器人的车轮上安装光电编码器，通过编码器记录的车轮转动圈数来计算机器人的位移和偏转角度。
里程计法定位过程中会产生两种误差。

基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航

基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航一、概述随着科技的快速发展，室内移动机器人已成为智能家居、物流运输、医疗护理等领域的重要组成部分。

要实现机器人的高效、准确运作，其定位与导航技术至关重要。

基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航技术，通过集成传感器、控制算法和路径规划算法，使机器人能够在复杂的室内环境中实现自主定位与导航。

嵌入式系统作为机器人的核心部分，具备体积小、功耗低、实时性强等特点，能够满足机器人对于硬件资源的需求。

通过集成多种传感器，如激光雷达、超声波传感器、摄像头等，机器人可以获取环境中的距离、障碍物、图像等信息，为定位与导航提供丰富的数据支持。

在定位方面，基于嵌入式系统的室内移动机器人可以采用多种技术，如SLAM（同时定位与地图构建）、惯性导航、WiFi指纹定位等。

这些技术各有优缺点，可以根据具体应用场景进行选择和优化。

通过实时获取机器人的位置信息，可以实现对机器人的精确控制。

在导航方面，嵌入式系统可以根据定位信息以及预设的目标位置，结合路径规划算法，为机器人规划出最优的行驶路径。

同时，机器人还需要具备避障功能，能够在遇到障碍物时及时调整行驶方向，确保安全到达目的地。

基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航技术是实现机器人自主化、智能化的关键。

通过不断优化算法和硬件设计，可以提高机器人的定位精度和导航效率，为各领域的应用提供更加便捷、高效的解决方案。

1. 嵌入式系统概述及其在机器人技术中的应用嵌入式系统，作为一种专用的计算机系统，被设计用于执行特定的控制、监视或辅助功能。

它通常嵌入在设备或系统内部，是设备智能化、自动化的核心所在。

嵌入式系统结合了硬件和软件，具有体积小、功耗低、实时性强、可靠性高等特点，因此广泛应用于各种领域，如智能家居、医疗设备、航空航天以及机器人技术等。

在机器人技术中，嵌入式系统发挥着举足轻重的作用。

嵌入式系统为机器人提供了强大的计算和控制能力。

通过嵌入式处理器和相应的算法，机器人能够实时地处理传感器数据、执行复杂的运动控制任务，并实现自主导航和定位。

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。

基于机器视觉的智能导览机器人控制系统设计

基于机器视觉的智能导览机器人控制系统设计1、引言移动机器人是机器人学一个重要分支，且随着相关技术的迅速发展，它正向着智能化和多样化方向发展，应用广泛，几乎渗透所有领域。

于春和采用激光雷达的方式检测道路边界，效果较好，但干扰信号很强时，就会影响检测效果。

付梦印等提出以踢脚线为参考目标的导航方法，可提高视觉导航的实时性。

这里采用视觉导航方式，机器人在基于结构化道路的环境下实现道路跟踪，目标点的停靠，以及导游解说，并取得较好的效果。

2、导览机器人简介导览机器人用在大型展览馆、博物馆或其他会展中心，引导参访者沿着固定路线参访，向参访者解说以及进行简单对话。

因此导览机器人必须具有自主导航、路径规划、智能避障、目标点的停靠与定位、语音解说以及能与参访者进行简单对话等功能，并具有对外界环境快速反应和自适应能力。

基于层次结构，导览机器人可分为：人工智能层、控制协调层和运动执行层。

其中人工智能层主要利用CCD摄像头规划和自主导航机器人的路径，控制层协调完成多传感信息的融合，而运动执行层完成机器人行走。

图1为智能导览机器人的总体结构框图。

3、导览机器人硬件设计3．1人工智能层硬件实现考虑到移动机器人控制系统要求处理速度快、方便外围设备扩展、体积和质量小等要求，因此上位机选用PC104系统，其软件用C语言编程。

采用USB摄像头，采集机器人前方的视觉信息，为机器人视觉导航，路径规划提供依据。

外设麦克和扬声器，当机器人到达目标点后，进行导览解说。

3．1．1控制协调层的硬件实现机器人传感器的选取应取决于机器人的工作需要和应用特点。

这里选用超声波传感器、红外传感器、电子罗盘及陀螺仪，采集机器人周围环境信息，为机器人避障、路径规划提供帮助。

利用ARM处理平台，通过RS－485总线驱动电机，驱动机器人行走。

导览机器人要求传感器精度稍高，重复性好，抗干扰能力强，稳定性和可靠性高。

机器人在行进过程中必须能够准确获得其位置信息，数字罗盘可靠输出航向角，陀螺仪测量偏移并进行必要修正，以保证机器人行走的方向不偏离。

基于模糊控制的自主移动机器人系统设计

维普资讯
２ＯＯ６年ｌ２月
增刊
实
验
科
学
与技
术
基于模糊控制的自主移动机器人系统设计
粱莹林” ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
（电子科技大学
成都
６０５）１０４
摘要：针对在有引导线的环境下自动导航机器人寻迹运动控制的问题，介绍了一种基于
．－－— —
１３・— ０－－ —
维普资讯
Ｅｐｒｅｔｃｎｅ＆ＴｃｎｌｇｘｅｉｎＳｉｃｍｅｅｈｏｏｙ
２００６年ｌ２月增刊
电机驱动器由Ａｍｅａ出ＰＴｇ８输ＷＭ（宽调制）脉控制四个大功率场效应管ＩＦ４Ｒ５０组成的Ｈ桥构
机器人的关键技术是机器人的控制。为了控制
模糊控制器实现寻迹自主移动机器人控制的解决方案。实际应用证明了该方案的可行性。
２控制系统的总体设计
本文中的寻迹自主移动机器人所要运行环境是：地面由２ｍｍ厚的墨绿色聚乙烯地板革辅设而
收端接收，经放大后由Ｌ５７解调用来识别地面Ｍ６
４，即只针对走直线的情况。
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ＡＲ单片机的自导航机器人运动控制系统设计方案。在此基础上运用模糊逻辑推理方法解决Ｖ动了自主式移动机器人的导航问题。实际运行表明了该方法的有效性。关键词：模糊控制；寻线；ＡＲ单片机Ｖ中图分类号：Ｔ２２・文献标识码：ＡＰ４６文章编号：１７４５２０）７－１３— ４６２－５０（０６００００

基于ARM的移动机器人组合导航系统设计与实现

（ＭＩＭＵ）ａｎｄＧＰＳｒｅｃｅｉｖｅｒ．Ｈａｒｄｗａｒｅｃｏｎｉｆｇｕｒａｔｉｏｎａｎｄｓｏｆｔｗａｒｅａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｄｅｔａｉｌ，ａｎｄＫａｌｍａｎｉｆｌｔｅｒｉｓ
ＣｏｔｒｅｘＭ４一ｂａｓｅｄｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄａｎｄｒｅａｌｉｚｅｄｗｉｔｈｍｉｃｒｏｉｎｅｒｔｉａｌｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｕｎｉｔ
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文献标识码：Ａ
文章编号：１０００－９７８７（２０１３）０２－０１０２－０３
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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。

基于多传感器融合的自主导航系统设计与实现

基于多传感器融合的自主导航系统设计与实现自主导航系统是一种利用多个传感器相互协作，为机器或者车辆提供自主导航功能的系统。

它能够通过识别、感知和判断周围环境，实现自主决策和路径规划，从而实现准确、高效、安全的导航。

在本文中，我将介绍基于多传感器融合的自主导航系统的设计与实现。

首先，多传感器融合是自主导航系统中至关重要的一环。

传感器可以使用多种不同类型，包括摄像头、激光雷达、红外传感器等等。

每个传感器只能提供有限的信息，但是通过融合多个传感器的数据，可以耦合多种信息源，从而提高定位、感知和决策的准确性。

在自主导航系统设计中，首先需要确定适用的传感器类型。

例如，如果需要实现精确的定位和地图构建，可以选择激光雷达和相机传感器。

激光雷达可以提供精确的距离和深度信息，相机传感器可以提供图像信息用于目标识别和地图构建。

此外，还可以使用红外传感器检测障碍物和环境温度等信息。

接下来，需要设计传感器数据的融合算法。

传感器数据的融合是自主导航系统中的关键步骤，目的是综合利用各个传感器的信息，提高整个系统的性能。

常见的传感器数据融合算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器等。

这些算法可以将传感器测量数据与运动模型进行融合，得到更准确的位置和姿态估计。

在自主导航系统的实现中，还需要考虑路径规划和路径跟踪问题。

路径规划是指根据当前位置和目标位置，确定最佳的导航路径。

常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和深度优先搜索算法等。

路径跟踪是指根据规划好的路径，实时调整车辆或机器人的行驶方向和速度，使其沿着规划路径准确移动。

路径跟踪算法可以利用传感器数据实时更新车辆或机器人的状态信息，从而实现精确的路径跟踪。

此外，为了提高自主导航系统的安全性和稳定性，还可以引入机器学习和人工智能技术。

例如，可以使用深度学习算法进行目标检测和识别，以实现自动避障功能。

还可以利用强化学习算法，使自主导航系统能够通过与环境的交互，逐步优化导航策略。

机器人导航与控制系统的设计与开发

机器人导航与控制系统的设计与开发机器人是从人类大脑中计算思维模式、生物科学、环境科学等知识领域中得到的灵感来源。

现如今，机器人已经成为了我们日常生活和工作当中不可或缺的一部分。

在这其中，机器人导航与控制系统也发挥着越来越重要的作用。

而本文所要讨论的就是如何实现机器人导航与控制系统的设计与开发。

首先，机器人导航和控制系统的核心技术是什么？机器人导航和控制系统的核心技术有很多方面，包括图像处理技术、信号处理技术、激光传感器技术、运动控制技术、地图构建技术等等。

图像处理技术是指将相机捕捉到的图像进行数字化处理，使得机器人能够根据我们想要的信息来进行活动。

信号处理技术是将声、光、电等信号进行处理，使得机器人能够更快地响应我们的指令，更好地与我们进行交互。

激光传感器技术则是机器人导航和控制系统中最核心的技术之一，能够使机器人在光线不足的环境下紧密地跟踪其周围的环境并规划路径。

运动控制技术主要负责控制机器人的行进和姿态，实现精确的路径规划和导航。

地图构建技术则是将机器人移动过的路线和周围环境等信息保存下来，为后续导航和控制提供更加精确的信息。

因此，在机器人导航和控制系统的设计与开发中，需要涉及到图像处理、信号处理、激光传感器、运动控制以及地图构建等方面的技术。

其次，我们需要考虑机器人导航与控制系统能够被应用到哪些方面？机器人导航与控制系统能够应用到很多领域。

比如说，自动驾驶汽车、无人机、智能家庭、工业自动化等等领域都需要机器人导航和控制系统。

在自动驾驶汽车这个领域中，机器人导航和控制系统能够为车辆提供精准的路径规划和行进控制，从而实现自动驾驶。

而在无人机这个领域中，机器人导航和控制系统则能够为其提供更加精确的控制和路径规划，实现更加高效的工作。

在智能家庭这个领域中，机器人导航和控制系统能够为智能家居提供更加智能化的服务，比如控制温度、智能安防等等。

在工业自动化这个领域中，机器人导航和控制系统则能够为工厂提供更加高效的生产流程。