最新《移动机器人原理与设计》第六章移动机器人感知
机器人参考答案
0.1简述工业机器人的立义，说明机器人的主要特征。
答：机器人是一种用于移动各种材料、零件、工具、或专用装程，通过可编程动作来执行种种任务并具有编程能力的多功能机械手。
1. 机器人的动作结构具有类似于人或英他生物体某些器官（肢体、感官等）的功能。
2. 机器人具有通用性，工作种类多样，动作程序灵活易变。
3. 机器人具有不同程度的智能性，如记忆、感知、推理、决策、学习等。
4. 机器人具有独立性，完整的机器人系统在工作中可以不依赖于人的干预。
0. 2工业机器人与数控机床有什么区别？答：1.机器人的运动为开式运动链而数控机床为闭式运动链：2. 工业机器人一般具有多关节，数控机床一般无关节且均为直角坐标系统：3. 工业机器人是用于工业中务种作业的自动化机器而数控机床应用于冷加工。
4. 机器人灵活性好，数控机床灵活性差。
0.5简述下面几个术语的含义：自有度、重复左位精度、工作范围、工作速度、承载能力。
答：自由度是机器人所具有的独立坐标运动的数目，不包括手爪（末端执行器）的开合自由度。
重复立位精度是关于精度的统汁数据，指机器人重复到达某一确定位置准确的概率，是重复同一位苣的范用，可以用各次不同位程平均值的偏差来表示。
工作范用是指机器人手臂末端或手腕中心所能到达的所有点的集合，也叫工作区域。
工作速度一般指最大工作速度，可以是指自由度上最大的稳左速度，也可以泄义为手臂末端最大的合成速度（通常在技术参数中加以说明）。
承载能力是指机器人在工作范围内的任何位姿上所能承受的最大质量。
0.6什么叫冗余自由度机器人？答：从运动学的观点看，完成某一特怎作业时具有多余自由度的机器人称为冗余自由度机器人。
3.1何谓轨迹规划？简述轨迹规划的方法并说明其特点。
答：机器人的轨迹泛指工业机器人在运动过程中的运动轨迹，即运动点位移，速度和加速度。
轨迹的生成一般是先给左轨迹上的若干个点，将其经运动学反解映射到关节空间，对关节空间中的相应点建立运动方程，然后按这些运动方程对关节进行插值，从而实现作业空间的运动要求，这一过程通常称为轨迹规划。
《移动机器人原理与设计》第八章多机器人系统
習題：
1、多機器人比單機器人有什麼優勢？ 2、多機器人系統比單機器人系統複雜在哪些 方面？ 3、查閱資料，總結機器人編隊問題的解決方 法。 4、查閱資料，總結幾種新的定位方 5、查閱資料，總結幾種新的導航方法。
第八章 多機器人系統
• 多機器人協作 • 多機器人定機器人協作的方法
生物學啟發方法 (Bio-inspired Method) 心理學方法 經濟學方法 其他方法 多機器人控制結構問題 多機器人任務分配問題 多移動機器人衝突消解問題 多機器人協作方法的系統可擴展性問題 多移動機器人協作方法的適應性問題
多機器人協作的關鍵問題
8.2 多機器人定位與建圖
多機器人 交替定位建圖方法
三邊法測量原理
基於柵格地圖的複雜環境建圖
兩個機器人協作建圖方法
基於PF-EKF的相對觀測定位方法
綜合利用粒子濾波器和擴展卡爾曼濾波器來實現相對 的定位
基於免疫機理的多機器人建圖方法
人工免疫演算法把抗原與抗體的親和力作為目標函數與 解的匹配程度，抗體間的親和力保證求解的多樣性，通過 計算抗體的期望生存率促進優良抗體的遺傳和變異，用記 憶細胞保存擇優後的可行解並抑制相似解。
论文--多传感器数据融合技术在移动机器人中的应用
智能信息处理技术论文论文题目：多传感器数据融合技术在移动机器人中的应用学院：自动化学院专业：控制理论与控制工程学号：XX：序号：多传感器数据融合技术在移动机器人中的应用摘要机器人多传感器数据融合是当今科学研究的热点问题。
综述了多传感器数据融合技术在移动机器人几个工作阶段中的应用。
指明了移动机器人领域中多传感器数据融合技术的开展趋势。
关键词移动机器人多传感器数据融合AbstractNowadays, the multi-sensor data fusion of robots is an intensive topicin scientific research. The application of multi-sensor data fusion technology in mobile robots' several sessions is described. At last, future development trends of this technology arealso presented.Key Wordmobile robot multi-sensor data fusion前言随着传感器种类的日益丰富和传感器技术的飞速开展，多传感器数据融合技术得到了越来越多的关注。
并且由于其在解决探测、跟踪和识别等问题上具有生存能力强，能够增强系统检测性能、可信度、鲁棒性和可靠性，可以提高测量数据精度，扩展系统的时间和空间覆盖X围[1]等优势，多传感器数据融合在军事、农业、工业等各个领域上的应用越来越频繁。
其中，数据融合技术在机器人研究领域的应用也正处在快速开展的阶段，特别是在移动机器人中，数据融合技术的应用就更为广泛了。
本文比拟分析了现有移动机器人上所应用的多传感器数据融合技术，并对未来移动机器人研究领域内数据融合技术的开展进展了合理的展望。
正文1 移动机器人技术简介移动机器人是一类能够通过传感器感知自身状态和周围环境，实现在复杂未知中面向目标的自主运动，并完成预定任务的机器人系统[2,3]。
黔教版小学六年级上册信息技术 第6课 机器人循光
编写循光程序步骤演示
确定循光策略
01
根据机器人循光的需求，确定合适的循光策略，如光线强弱判
断、转向控制等。
编写程序代码
02
按照循光策略，使用编程语言编写相应的程序代码，实现机器
人的循光功能。
调试程序
03
在编写完程序后，需要对程序进行调试，检查是否存在语法错
误或逻辑错误，并进行相应的修改。
调试和优化程序技巧
比较机器人采用不同路径规划 算法时到达光源的路径长度，
评估算法的优劣。
时间效率评估
记录机器人从起点到达光源所 需的时间，评估算法的时间效
率。
鲁棒性评估
测试算法在不同光照条件、不 同环境噪声等干扰因素下的性 能表现，评估算法的鲁棒性。
05
机器人循光实验环节
实验器材准备和搭建环境
机器人套件
包括机器人主体、电机、传感 器等必要组件。
学习任务
搭建机器人循光实验环境；编写并调 试机器人循光程序，使其能够按照预 定轨迹移动；探索机器人循光技术在 日常生活中的应用。
02
机器人硬件组成及功能
传感器类型及作用
光敏传感器
用于检测环境光线强弱， 是实现循光功能的关键部 件。
红外传感器
可检测物体的距离和方位 ，辅助机器人避障和定位 。
碰撞传感器
04
循光算法设计与实现
环境感知策略制定
光照强度检测
通过光敏传感器实时检测环境光照强度。
光源方向判断
根据光照强度变化，判断光源的方向。
环境信息整合
将光照强度、光源方向等信息整合，为路径规划提供依据。
路径规划算法选择
基于规则的路径规划
根据预设的规则，如“向光源方向移动”，进行路径规划。
轮式移动机器人动力学建模与运动控制技术
WMR具有结构简单、控制方便、运动灵活、维护容易等优点，但也存在一些局限性，如对环境的适应性、运动稳定性、导航精度等方面的问题。
轮式移动机器人的定义与特点特点定义军事应用用于生产线上的物料运输、仓库管理等，也可用于执行一些危险或者高强度任务，如核辐射环境下的作业。
工业应用医疗应用第一代WMR第二代WMR第三代WMRLagrange方程控制理论牛顿-Euler方程动力学建模的基本原理车轮模型机器人模型控制系统模型030201轮式移动机器人的动力学模型仿真环境模型验证性能评估动力学模型的仿真与分析开环控制开环控制是指没有反馈环节的控制，通过输入控制信号直接驱动机器人运动。
反馈控制理论反馈控制理论是运动控制的基本原理，通过比较期望输出与实际输出之间的误差，调整控制输入以减小误差。
闭环控制闭环控制是指具有反馈环节的控制，通过比较实际输出与期望输出的误差，调整控制输入以减小误差。
运动控制的基本原理PID控制算法模糊控制算法神经网络控制算法轮式移动机器人的运动控制算法1 2 3硬件实现软件实现优化算法运动控制的实现与优化路径规划的基本原理路径规划的基本概念路径规划的分类路径规划的基本步骤轮式移动机器人的路径规划方法基于规则的路径规划方法基于规则的路径规划方法是一种常见的路径规划方法，它根据预先设定的规则来寻找路径。
其中比较常用的有A*算法和Dijkstra算法等。
这些算法都具有较高的效率和可靠性，但是需要预先设定规则，对于复杂的环境适应性较差。
基于学习的路径规划方法基于学习的路径规划方法是一种通过学习来寻找最优路径的方法。
它通过对大量的数据进行学习，从中提取出有用的特征，并利用这些特征来寻找最优的路径。
其中比较常用的有强化学习、深度学习等。
这些算法具有较高的自适应性，但是对于大规模的环境和复杂的环境适应性较差。
基于决策树的路径规划方法基于强化学习的路径规划方法决策算法在轮式移动机器人中的应用03姿态与平衡控制01传感器融合技术02障碍物识别与避障地图构建与定位通过SLAM（同时定位与地图构建）技术构建环境地图，实现精准定位。
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。
《移动机器人原理与设计》第三章运动学
令 為機器人前進方向和機器人輪軸中心與目標點連線之間的角度，當前 位置在全局參考坐標系下的極座標為：
• 控制率設置 設計控制信號v和w， 閉環控制系統可表示為：
該閉環系統有一個唯一的平衡點 器人到達目標點。
YR
XR
XI
在局部參考坐標系下，沿XR的運動等於- ，沿YR的運動是 ， 也就是說，機器人在局部參考坐標系下沿x軸的運動，相 當於在全局參考坐標系下沿y軸反方向的運動
• 運動學模型
假定差動機器人有2個動力輪，半徑均為r，給定點為兩輪之間的中點M， 輪距為d。給定r,d,θ和各輪的轉速 ， 點M在XR正方向上的平移速度為：
• 活動性程度
• 可操縱度 對於 一個安裝有零個或多個可操縱標準輪的機器人有： 為零時，說明機器人底盤沒有 安裝可操縱標準輪；等於2時， 說明機器人沒有安裝固定標 准輪。
• 機動性 指機器人可以操縱的總的自由度，由直接操縱的自由度（ 即活動性程度）和間接操縱的自由度（即可操縱度）兩個 部分構成。
• 移動機器人的運動控制 開環策略和閉環策略 點鎮定、路徑跟蹤、軌跡跟蹤
• 點鎮定舉例
• 在機器人局部參考坐標系下，給定實際位姿誤差向量為 x，y和θ是機器人的目標座標。如果存在一個控制矩陣K， ，
使得v（t）和w（t）的控制，
滿足
機器人在目標點是穩定的，即控制矩陣K可以使機器人到達該目標點。
• 運動學模型的建立
• 底盤的滑動約束
所用標準輪的滑動約束集合成一個單獨運算式：
也表示一個投影矩陣，它將機器人局部參考坐標系下的 運動投影到各個輪子的法平面內
• 例4
對兩輪差動驅動機器人，求滾動約束和滑動約束的聯合運算式。 解：聯立約束方程，得
轮式移动机器人的运动控制
根据感知信息，制定有效的避障策略，以避免轮式移动机器人与障 碍物碰撞。
动态避障
在动态环境中，实时更新避障策略，以适应环境变化。
多机器人协同避障
在多机器人系统中，通过协同避障策略，实现多机器人之间的避障和 协同作业。
05
轮式移动机器人的实验与验证
实验平台介绍
实验平台组成
轮式移动机器人通常由轮子、电机、控制器、传感器等组成。
基于神经网络控制算法的轮式移动机器人运动控制
神经网络控制原理
神经网络是一种模拟人类神经系统工作方式的计算模型，由多个神经元相互连接而成，具 有强大的非线性映射能力。
轮式移动机器人应用
在轮式移动机器人的运动控制中，可以通过神经网络控制器实现对机器人速度、位置和姿 态的控制。
优点与局限
神经网络控制算法具有强大的学习和自适应能力，可以处理复杂的非线性系统，但也存在 一些局限，如训练时间较长，对硬件资源要求较高，以及可能出现的过拟合等问题。
基于感知信息的路径规划算法
路径规划算法
使用基于图论、人工智能等算法，根据感知信息进行路径规划， 生成一条安全、有效的路径。
动态路径规划
在动态环境中，实时更新路径规划算法，以适应环境变化。
路径优化
根据轮式移动机器人的运动性能和任务需求，对规划的路径进行 优化，以实现更高效的移动。
基于感知信息的避障策略
根据运动方式的不同，WMR还可以分为差速移动和全方位移动两种类型。差速移动是指机器人通过 控制左右轮子速度的不同来实现转向，而全方位移动则是指机器人可以任意方向移动，通常采用多个 轮子实现。
轮式移动机器人的应用场景
• WMR被广泛应用于各种场景，如家 庭服务、物流运输、公共安全、探险 等。在家庭服务方面，WMR可以作 为智能家居系统的一部分，负责家庭 巡逻、监控、搬运物品等任务。在物 流运输方面，WMR可以用于快递配 送、仓库管理等任务，提高物流效率 。在公共安全方面，WMR可以用于 机场、商场等场所的巡逻和监控任务 ，提高公共安全保障能力。在探险方 面，WMR可以用于探索未知环境， 如灾难现场、野生动物保护区等。