移动机器人路径规划和导航(英文)
机器人导航与路径规划
机器人导航与路径规划随着人类科技的不断发展，机器人的应用也不断地拓展和深化。
其中，机器人导航和路径规划技术的应用越来越广泛，尤其在工业自动化和智能家居领域。
本文将详细探讨机器人导航和路径规划技术的原理和应用。
一、机器人导航技术机器人的导航技术是指机器人在复杂环境中自主定位和移动的能力。
机器人导航技术的核心是“自主定位和建图”，即机器人通过自身的传感器对周围环境进行感知和分析，并将所得到的信息转化成可用的地图。
机器人需要不断地利用传感器进行环境感知，不断地跟踪自己在地图中的位置和状态，以便在运动过程中作出正确的决策。
机器人的导航技术主要分为定位、建图和路径规划三个环节。
1、定位定位是机器人导航的第一步，通过利用机器人内置的传感器，如激光雷达、摄像头等，对周围环境进行感知，获取与周围地标的相对距离，进而确定自身的位置。
2、建图建图是机器人导航的第二步，将测量到的环境信息转换成地图。
建图方法主要分为基于激光雷达的SLAM（同时定位与地图构建）和基于视觉的SLAM等不同方式。
通过建立地图，机器人可以实现更精准的定位和路径规划。
3、路径规划路径规划是机器人导航的最后一步。
它是指机器人根据地图和目标的要求，计算出最优路径，并实现自主行驶的过程。
路径规划是机器人导航中最为重要的环节之一，它直接关系到机器人在实际操作中的表现。
二、路径规划技术路径规划技术是指根据机器人当前的位置和任务要求，计算出一条最优路径。
最优路径通常是指能够满足任务需求的同时尽可能短的路径。
路径规划技术的应用非常广泛，主要涵盖了以下几个方面：1、工业自动化在工业自动化中，机器人路径规划是实现自动化生产的关键技术之一。
机器人可以代替人类完成一些繁重、危险、重复性的工作，如物流搬运、装配、焊接等。
机器人路径规划技术的应用可以大大提高生产效率，减少人力成本和工作风险。
2、智能家居随着智能家居的不断发展，越来越多的机器人被应用于家庭环境中。
例如，智能扫地机器人，通过内置的传感器实现自主规划清扫路径。
移动机器人路径规划算法研究综述
移动机器人路径规划算法研究综述1. 引言1.1 研究背景移动机器人路径规划算法研究的背景可以追溯到上个世纪七十年代，随着自动化技术的快速发展，移动机器人作为自主运动和智能决策的机械系统，逐渐成为研究热点。
路径规划是移动机器人实现自主导航和避障的重要技术之一，其在工业自动化、智能交通、医疗护理等领域具有广泛的应用前景。
目前，移动机器人路径规划算法的研究已经取得了一系列重要进展，传统的基于图搜索的算法（如A*算法、Dijkstra算法）和基于启发式搜索的算法（如D*算法、RRT算法）被广泛应用于不同环境下的路径规划问题。
随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始将深度神经网络应用到路径规划中，取得了一些令人瞩目的成果。
移动机器人路径规划仍然存在一些挑战和问题，如高维空间中复杂环境下的路径规划、多Agent协作下的路径冲突问题等。
对移动机器人路径规划算法进行深入研究和探索，对于促进智能机器人技术的发展，提升机器人在各个领域的应用能力具有重要的意义。
【研究背景】1.2 研究目的本文旨在对移动机器人路径规划算法进行研究综述，探讨不同算法在实际应用中的优缺点，总结最新的研究成果和发展趋势。
移动机器人路径规划是指在未知环境中，通过算法规划机器人的运动轨迹，使其能够避开障碍物、到达目标点或完成特定任务。
研究目的在于深入了解各种路径规划算法的原理和实现方法，为实际场景中的机器人导航提供理论支持和技术指导。
通过对比实验和案例分析，评估不同算法在不同场景下的性能表现，为工程应用提供参考和借鉴。
本文旨在总结当前研究的不足之处和未来发展的方向，为学术界和工程领域提供启示和思路。
通过本文的研究，旨在推动移动机器人路径规划领域的进一步发展和应用，促进人工智能和机器人技术的创新与进步。
1.3 研究意义移动机器人路径规划算法的研究意义主要体现在以下几个方面。
移动机器人路径规划算法在工业生产中具有重要意义。
通过优化路径规划算法，可以提高生产效率，降低生产成本，减少对人力资源的依赖，从而提升工业生产的效益和竞争力。
AGV的概述
AGV的概述
AGV是自动导引运输车（Automated Guided Vehicle）的英文缩写。
是指装备有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车，AGV属于轮式移动机器人（WMR――Wheeled Mobile Robot）的范畴。
更直接点：AGV就是无人驾驶（Driverless）的运输车。
AGV 一般以电池为动力，目前也有用非接触能量传输系统－－CPS （contactless Power System）为动力的。
AGV装有非接触导航（导引）装置，可实现无人驾驶的运输作业。
它的主要功能表现为能在计算机监控下，按路径规划和作业要求，精确地行走并停靠到指定地点，完成一系列作业功能。
AGV 以轮式移动为特征，较之步行、爬行或其它非轮式的移动机器人具有行动快捷、工作效率高、结构简单、可控性强、安全性好等优势。
与物料输送中常用的其他设备相比，AGV的活动区域无需铺设轨道、支座架等固定装置，不受场地、道路和空间的限制。
因此，在自动化物流系统中，最能充分地体现其自动性和柔性，实现高效、经济、灵活的无人化生产。
基于SLAM的移动机器人导航技术研究
03
基于SLAM的移动机器人导航技术研 究现状与发展趋势
研究现状
总结词
SLAM技术被广泛应用于移动机器人导航领域，其研究 现状主要集中在算法优化、应用场景扩展和传感器融合 等方面。
详细描述
近年来，基于SLAM的移动机器人导航技术得到了广泛 的研究和应用。在算法优化方面，研究者们不断探索更 高效、更精确的SLAM算法，如基于概率统计的方法、 基于优化理论的方法和基于深度学习的方法等。在应用 场景扩展方面，SLAM技术被应用于各种不同的场景， 如室内、室外、水下和太空等
04
基于SLAM的移动机器人导航技术实 验与验证
实验环境与设备介绍
实验场地
室内、室外、复杂环境等不同场景的实验场地，包括但不限于商场、办公室、工 厂等。
实验设备
高性能的计算机、高精度传感器（如激光雷达、摄像头等）、机器人平台（如四 轮驱动机器人、两轮平衡车等）。
实验方法与步骤介绍
数据ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ集
在实验场地采集机器人运动的数据 ，包括机器人的位姿、运动轨迹等 。
[引用该文献的方法示例]
THANKS
谢谢您的观看
基于slam的移动机器人导 航技术研究
xx年xx月xx日
目录
• 研究背景与意义 • 基于SLAM的移动机器人导航技术概述 • 基于SLAM的移动机器人导航技术研究现状与发
展趋势 • 基于SLAM的移动机器人导航技术实验与验证
目录
• 基于SLAM的移动机器人导航技术优化方案与应 用前景
• 参考文献
移动机器人导航技术的定义与原理
移动机器人导航技术是一种让移动机器人能够在复杂环境 中自主移动的方法和技术。
移动机器人导航技术的核心原理在于利用传感器获取环境 信息，通过路径规划、运动控制等技术实现机器人的自主 移动。
机器人路径规划算法的实验操作指南
机器人路径规划算法的实验操作指南导言：机器人路径规划是机器人导航和自主移动的核心技术之一。
路径规划算法能够帮助机器人找到最优或者近似最优的路径，以避开障碍物并在给定环境中达到目标点。
本文将介绍机器人路径规划算法的实验操作指南，包括基本概念、实验准备、实验步骤和结果分析。
一、基本概念：1.路径规划算法的作用：路径规划算法是指在给定环境中，通过分析机器人当前状态和环境信息，确定机器人在合理时间内到达目标点的最优路径或近似最优路径。
2.常见路径规划算法：A*算法、Dijkstra算法、动态规划、边界遍历算法等。
3.评价指标：路径长度、运行时间、资源消耗、路径平滑度等。
二、实验准备：1.实验设备：一台计算机、一款机器人模拟软件（如ROS、V-REP等）。
2.软件安装：根据机器人模拟软件的官方指南完成软件的安装和初始化工作。
3.环境准备：根据实验需求，创建一个地图环境，并添加机器人和障碍物等元素。
三、实验步骤：1.确定目标点和起点：在地图上选择一个目标点和一个起点，并标记出来。
2.选择路径规划算法：根据实验需求和所学算法，选择一种路径规划算法。
3.编写算法代码：根据所选的算法，编写相应的算法代码，并将其集成到机器人模拟软件中。
4.设置算法参数：根据实验需求，设置算法参数，如启发式函数的选择、地图尺寸、障碍物位置等。
5.运行算法：运行编写的算法代码，观察机器人在地图中的移动轨迹。
6.记录实验结果：记录机器人从起点到目标点的路径长度、运行时间等实验结果。
四、结果分析：1.路径长度比较：针对不同算法，比较机器人从起点到目标点的路径长度，分析算法在路径规划中的优势与劣势。
2.运行时间比较：比较不同算法的运行时间，分析算法的计算效率和实用性。
3.资源消耗比较：观察不同算法对计算机资源的消耗情况，如CPU的占用率、内存的使用等。
4.路径平滑度评价：对机器人路径的曲线进行评价，评估路径平滑度，以及机器人在遇到障碍物时的规避能力。
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。
自动驾驶与机器人中的SLAM技术阅读随笔
《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》阅读随笔1. SLAM技术概述随着科技的飞速发展，自动驾驶和机器人技术已经逐渐渗透到我们的日常生活中。
在这一领域中，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）技术发挥着至关重要的作用。
SLAM技术是一种基于传感器数据的定位方法，它通过实时采集环境信息，实现机器人在未知环境中的自主导航和路径规划。
SLAM技术的核心在于同时处理机器人的定位和地图构建两个任务。
在定位方面，SLAM系统利用激光雷达、超声波、红外等传感器获取环境信息，并通过算法计算出机器人的经纬度坐标。
在地图构建方面，SLAM系统通过滤波算法和优化方法，将传感器数据融合，实现对环境的全局感知和局部映射。
这种结合使得机器人能够在复杂环境中实现自主导航，完成各种任务。
随着深度学习、计算机视觉等技术的快速发展，SLAM技术在算法和性能上取得了显著的提升。
这使得自动驾驶和机器人技术在物流、安防、智能家居等领域具有广泛的应用前景。
SLAM技术在处理复杂环境和动态变化场景时仍面临诸多挑战，如传感器的性能受限、环境变化的不确定性等。
未来研究需要继续深入探索SLAM技术的创新方法和应用场景，以推动自动驾驶和机器人技术的不断发展。
1.1 SLAM的定义和发展历程SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与地图构建)技术是一种在未知环境中实现自主导航和地图构建的方法。
它通过同时进行定位和地图构建，使机器人能够在没有外部参考系的情况下，根据传感器数据实时更新自身的位置信息和环境地图。
SLAM 技术的发展经历了几个阶段，从最初的基于滤波器的SLAM方法，到基于图优化的SLAM方法，再到近年来的深度学习SLAM方法。
20世纪80年代，美国马里兰大学的研究团队首次提出了SLAM 的概念。
他们主要研究如何在移动机器人的环境中实现定位和地图构建。
机器人导航中的路径规划算法
机器人导航中的路径规划算法随着人工智能和机器人技术的不断进步，机器人导航已经变得越来越普遍。
机器人导航中的路径规划算法起着至关重要的作用，它能够帮助机器人找到最佳路径来完成给定任务。
本文将讨论机器人导航中常用的路径规划算法及其特点。
一、最短路径算法最短路径算法是机器人导航中最常用的算法之一。
它的目标是找到两点之间的最短路径，使机器人能够以最快的速度到达目的地。
其中，最著名的算法是Dijkstra算法和A*算法。
1. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种基于图的搜索算法，它通过计算从起点到终点的最短路径来引导机器人导航。
该算法从起点开始，逐步扩展搜索范围，每次找到当前距离起点最短的节点，并将其加入已经访问过的节点集合中。
同时，更新其他节点的最短距离值，直到找到终点或者搜索完整个图。
Dijkstra算法的优点是保证能够找到最短路径，但计算复杂度较高，适合用于小规模的导航问题。
2. A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，结合了广度优先搜索和启发式估计函数的思想。
与Dijkstra算法相比，A*算法通过引入启发式函数来提高搜索效率，从而在更短的时间内找到最短路径。
在A*算法中，每个节点都会被分配一个估计值，与该节点到终点的预计距离相关。
A*算法会优先搜索具有较小估计值的节点，从而尽快找到最短路径。
这种估计函数可以根据具体问题的特点来设计，例如欧氏距离、曼哈顿距离等。
A*算法在大多数情况下比Dijkstra算法更高效，但在某些特殊情况下可能会出现误导机器人的问题。
二、避障路径规划算法除了找到最短路径，机器人导航还需要考虑避障问题。
避障路径规划算法能够帮助机器人避开障碍物，安全到达目的地。
以下是两种常用的避障路径规划算法：1. Voronoi图Voronoi图是一种基于几何空间的路径规划算法。
它通过将已知障碍物的边界等分成小区域，形成一张图。
机器人可以在保持离障碍物最远的同时，选择通过Voronoi图中的空区域进行移动。
机器人导航与路径规划方法与实现
机器人导航与路径规划方法与实现机器人导航和路径规划是智能机器人领域的关键技术，其目的是使机器人能够在未知环境中自主移动，并通过优化路径规划来避免碰撞或绕过障碍物。
本文将介绍机器人导航和路径规划的常见方法和实现。
一、机器人导航方法1.传感器感知方法：机器人通过传感器获取周围环境的信息，例如激光雷达、摄像头、红外线等。
然后利用这些信息构建地图，并通过比对当前位置和目标位置之间的距离和方向来进行导航。
这种方法的优点是能够获得更准确的环境信息，但同时也需要较多的计算资源。
2.基于模型的方法：机器人根据已有地图模型和自身的运动模型，预测出在不同位置和姿态下的行动结果，并选择潜在导航路径中最优的一条。
这种方法的优点是能够通过建模和计算来实现自主导航，但需要准确的地图模型和运动模型。
3.强化学习方法：机器人通过与环境的交互来学习最佳的导航策略。
它基于奖励机制，根据不同的行动结果给予机器人奖励或惩罚，并通过更新价值函数来优化导航策略。
这种方法的优点是能够在未知环境中进行学习和适应，但需要大量的实验和训练时间。
二、路径规划方法1.基于图搜索的方法：机器人将环境表示为图，其中节点代表位置，边代表路径。
然后使用图搜索算法（如A*算法、Dijkstra算法）来找到起始节点到目标节点的最短路径。
这种方法的优点是能够找到全局最优路径，但需要准确的地图数据和高效的搜索算法。
2.基于采样的方法：机器人通过在环境中随机采样一系列点，并评估每个点的可通行性和距离目标的代价。
然后使用最优化算法（如RRT、PRM）来连接这些点，生成一条可行的路径。
这种方法适用于复杂和动态的环境，但可能无法找到最优解。
3.基于人工势场的方法：机器人根据环境中的障碍物和目标位置，构建一个势场模型，其中障碍物产生斥力，目标位置产生吸引力。
然后机器人根据当前位置和势场，选择产生最小势能的方向来移动。
这种方法简单有效，但可能会陷入局部最小值。
三、路径规划实现1.地图构建：在实现路径规划前，需要先将环境进行地图构建。
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法在当今科技迅速发展的时代，移动机器人正逐渐成为各个领域的重要工具，从工业生产中的自动化运输，到医疗领域的服务机器人，再到家庭中的智能清洁设备，它们的身影无处不在。
而要让这些移动机器人能够高效、准确地完成任务，路径规划和轨迹跟踪算法就显得至关重要。
路径规划，简单来说，就是为移动机器人找到一条从起始点到目标点的最优或可行路径。
这就好像我们出门旅行，需要规划出一条既省时又省力的路线。
而轨迹跟踪，则是让机器人能够按照预定的路径或轨迹准确地移动，避免偏离“既定路线”。
在路径规划方面，有许多不同的方法和策略。
其中，基于地图的规划方法是比较常见的一种。
就好比我们在手机上使用地图导航，机器人也需要一个对其工作环境的“地图”认知。
这个地图可以是事先通过传感器获取并构建的，也可以是根据机器人在运行过程中的实时感知不断更新完善的。
例如，栅格地图法将工作空间划分为一个个小的栅格，每个栅格都有相应的状态标识，比如是否可通行。
通过对这些栅格的分析和计算，机器人就能找到可行的路径。
这种方法简单直观，但对于复杂环境可能会出现精度不够或者计算量过大的问题。
另外，还有基于几何形状的规划方法。
比如，利用圆形、矩形等简单几何图形来描述机器人和障碍物的形状和位置，通过几何运算来确定可行路径。
这种方法在一些规则环境中效果较好，但对于形状不规则的障碍物处理起来可能就比较棘手。
除了这些传统方法，近年来随着人工智能技术的发展，一些基于深度学习的路径规划算法也逐渐崭露头角。
通过让机器人学习大量的环境数据和路径样本，它能够自动生成适应不同环境的路径规划策略。
轨迹跟踪算法则致力于确保机器人能够精准地沿着规划好的路径移动。
常见的轨迹跟踪算法包括 PID 控制算法、模型预测控制算法等。
PID 控制算法是一种经典的控制算法，它通过比例、积分和微分三个环节的作用，来调整机器人的控制输入，从而使机器人的实际轨迹尽量接近预定轨迹。
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• First step:
Ø Representation of the environment by a road-map (graph), cells or a potential field. The resulting discrete locations or cells allow then to use standard planning algorithms.
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
Autonomous Mobile Robots, Chapter 6
6.2.1
Potential Field Path Planning
• Robot is treated as a point under the influence of an artificial potential field.
6.2.1
Road-Map Path Planning: Cell Decomposition
• Divide space into simple, connected regions called cells • Determine which open sells are adjacent and construct a connectivity graph • Find cells in which the initial and goal configuration (state) lie and search for a path in the connectivity graph to join them. • From the sequence of cells found with an appropriate search algorithm, compute a path within each cell.
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
Autonomous Mobile Robots, Chapter 6
6.2.1
Road-Map Path Planning: Voronoi, Sysquake Demo
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
Autonomous Mobile Robots, Chapter 6
Ø makes the task much more difficult Ø requires multiple tasks running in parallel, some for planning (global), some to guarantee “survival of the robot”.
Ø where features disappear or get visible
• Metric-based:
Ø where features disappear or get visible
3. Potential Field
Ø Imposing a mathematical function over the space
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
Autonomous Mobile Robots, Chapter 6
6.2.1
Road-Map Path Planning: Voronoi Diagram
• Easy executable: Maximize the sensor readings • Works also for map-building: Move on the Voronoi edges
Ø already been largely explored in literature for cases in which complete information about the current situation and the environment exis ts (e.g. sales man problem).
6.2.1
Road-Map Path Planning: Exact Cell Decomposition
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
Autonomous Mobile Robots, Chapter 6
6.2.1
Road-Map Path Planning: Approximate Cell Decomposition
• Today’s industrial robots can operate without any cognition (reasoning) because their environment is static and very structured. • In mobile robotics, cognition and reasoning is primarily of geometric nature, such as picking safe path or determining where to go next.
• Examples:
Ø Visibility Graph Ø Voronoi Diagram Ø Cell Decomposition -> Connectivity Graph Ø Potential Field
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
Autonomous Mobile Robots, Chapter 6
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
Autonomous Mobile Robots, Chapter 6
6.2
Competencies for Navigation II
• However, in mobile robotics the knowledge of about the environment and situation is usually only partially known and is uncertain.
Autonomous Mobile Robots, Chapter 6
Planning and Navigation
Where am I going? How do I get there?
6
?
Localization
Environment Model Local Map
"Position" Global Map
• In this chapter we are concerned with path planning and navigation,
except the low lever motion control and localization.
• We can generally distinguish between ( global) path planning and (local) obstacle avoidance.
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
Au Chapter 6
6.2.1
Road-Map Path Planning: Visibility Graph
• Shortest path length • Grow obstacles to avoid collisions
6.2.1
Path Planning: Configuration Space
• State or configuration q can be described with k values qi
• What is the configuration space of a mobile robot?
• Cognition / Reasoning :
Ø is the ability to decide what actions are required to achieve a certain goal in a given situation (belief state). Ø decisions ranging from what path to take to what information on the environment to use.
• Robot control can usually be decomposed in various behaviors or functions
Ø e.g. wall following, localization, path generation or obstacle avoidance.
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
Autonomous Mobile Robots, Chapter 6
6.2.1
Path Planning Overview
1. Road Map, Graph construction
Ø Identify a set of routes within the free space
Ø Generated robot movement is similar to a ball rolling down the hill Ø Goal generates attractive force Ø Obstacle are repulsive forces
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
Autonomous Mobile Robots, Chapter 6
6.2.1
Global Path Planing
• Assumption: there exists a good enough map of the environment for navigation.