寧德移動機器人巡檢導航演算法

Ⅰ 機器人路徑規劃演算法是什麼

機器人路徑規劃演算法是 路徑規劃的目的是在給定起點和目標點的空間里規劃出一條從起點到目標點的無碰撞路徑。

移動機器人的路徑規劃,就是移動機器人在所處的環境中尋找到一條從起始點到目標點的無碰路徑,尤其是移動機器人在沒有人為干預的情況下的自主運動,這就需要各種智能演算法融入到機器人自身控制系統中,使得移動機器人自主做出判斷和決策。

Ⅱ 在實現自主導航之前 移動機器人都有哪些避障方法

實現避障與導航的必要條件是環境感知，在未知或者是部分未知的環境下避障需要通過感測器獲取周圍環境信息，包括障礙物的尺寸、形狀和位置等信息，因此感測器技術在移動機器人避障中起著十分重要的作用。避障使用的感測器主要有超聲感測器、視覺感測器、紅外感測器、激光感測器等。
機器人避障演算法有哪些？
目前移動機器人的避障根據環境信息的掌握程度可以分為障礙物信息已知、障礙物信息部分未知或完全未知兩種。
傳統的導航避障方法如可視圖法、柵格法、自由空間法等演算法對障礙物信息己知時的避障問題處理尚可，但當障礙信息未知或者障礙是可移動的時候，傳統的導航方法一般不能很好的解決避障問題或者根本不能避障。
而實際生活中，絕大多數的情況下，機器人所處的環境都是動態的、可變的、未知的，為了解決上述問題，人們引入了計算機和人工智慧等領域的一些演算法。同時得益於處理器計算能力的提高及感測器技術的發展，在移動機器人的平台上進行一些復雜演算法的運算也變得輕松，由此產生了一系列智能避障方法，比較熱門的有：遺傳演算法、神經網路演算法、模糊演算法等，下面分別加以介紹。
在實現自主導航之前 移動機器人都有哪些避障方法？http://robot.ofweek.com/2016-05/ART-8321203-11000-29100278.html

Ⅲ 做移動式機器人路徑規劃，有哪些比較好的模擬平台，能出柵格二維圖的那種

在Matlab平台上運行模擬

路徑規劃演算法的研究是移動機器人研究領域中一個重要的組成部分，它的目的是使移動機器人能夠在一個已知或者未知的環境中，找到一條從其實狀態到目標狀態的無碰撞路徑。傳統的路徑規劃演算法大部分只考慮機器人的位姿空間，然而，實際上機器人不僅受到位姿空間的約束，還會受到各種外力的約束。

機器人路徑規劃演算法（Dijkstra和A*兩種）在matlab上編程實現。

移動機器人路徑規劃是指在一個未知的環境中，機器人根據任務尋找一條最優的運動軌跡，該軌跡可以連接起點和目標點，同時避開環境中的障礙物，歸納起來分為下面兩個步驟：

地圖模型的建立：根據機器人運動的環境然後抽象建立起柵格地圖、

路徑搜索演算法：機器人路徑規劃主要涉及3大問題：

①明確起點位置以及終點；

②規避障礙物；

③盡可能做到路徑上的優化。

從Dijkstra和A*演算法實現路徑規劃的問題。

Ⅳ 實現機器人無人機自主定位需要採用哪些設備呢

自主定位導航是機器人實現智能化的前提之一，是賦予機器人感知和行動能力的關鍵因素。如果說機器人不會自主定位導航，不能對周圍環境進行分析、判斷和選擇，規劃路徑，那麼，這個機器人離智能還有一大截的差距。那麼，在現有SLAM技術中，機器人常用的定位導航技術有哪些呢？

視覺定位導航

視覺定位導航主要藉助視覺感測器完成，機器人藉助單目、雙目攝像頭、深度攝像機、視頻信號數字化設備或基於DSP的快速信號處理器等其他外部設備獲取圖像，然後對周圍的環境進行光學處理，將採集到的圖像信息進行壓縮，反饋到由神經網路和統計學方法構成的學習子系統，然後由子系統將採集到的圖像信息與機器人的實際位置聯系起來，完成定位。

優點：

· 應用領域廣泛，主要應用於無人機、手術器械、交通運輸、農業生產等領域；

缺點：

· 圖像處理量巨大，一般計算機無法完成運算，實時性較差；

· 受光線條件限制較大，無法在黑暗環境中工作；

超聲波定位導航

超聲波定位導航的工作原理是由超聲波感測器發射探頭發射出超聲波,超聲波在介質中遇到障礙物而返回接收裝置。通過接收自身發射的超聲波反射信號，根據超聲波發出及回波接收時間差及傳播速度，計算出傳播距離S，就能得到障礙物到機器人的距離，即有公式：S=Tv/2 式中，T—超聲波發射和接收的時間差；v—超聲波在介質中傳播的波速。

優點：

· 成本低廉；

· 可以識別紅外感測器識別不了的物體，比如玻璃、鏡子、黑體等障礙物；

缺點：

· 容易受天氣、周圍環境（鏡面反射或者有限的波束角)等以及障礙物陰影，表 面粗糙等外界環境的影響；

· 由於超聲波在空氣中的傳播距離比較短，所以適用范圍較小，測距距離較短。

· 採集速度慢，導航精度差；

紅外線定位導航

紅外線定位導航的原理是紅外線IR標識發射調制的紅外射線，通過安裝在室內的光學感測器接收進行定位。

優點：

· 遠距離測量，在無反光板和反射率低的情況下能測量較遠的距離；

· 有同步輸入端，可多個感測器同步測量；

· 測量范圍廣，響應時間短；

缺點：

· 檢測的最小距離太大；

· 紅外線測距儀受環境的干擾較大，對於近似黑體、透明的物體無法檢測距離，只適合短距離傳播；

· 有其他遮擋物的時候無法正常工作，需要每個房間、走廊安裝接收天線，鋪設導軌，造價比較高；

iBeacon定位導航

iBeacon是一項低耗能藍牙技術，工作原理類似之前的藍牙技術，由Beacon發射信號，藍牙設備定位接受，反饋信號。當用戶進入、退出或者在區域內徘徊時，Beacon的廣播有能力進行傳播，可計算用戶和Beacon的距離（可通過RSSI計算）。通過三個iBeacon設備，即可對其進行定位。

優點：

· 定位精度比傳統的GPS高，可從一米到幾十米；

· 功耗小、時延低、成本低、傳輸距離遠；

缺點：

· 受環境干擾大，信號射頻不太穩定；

· 安裝、開發和維護方面均存在需要克服的難點，使用時保證設備信號不被遮擋；

燈塔定位導航

燈塔定位導航技術在掃地機器人領域使用的比較多。導航盒發射出三個不同角度的信號，能夠模擬GPS衛星三點定位技術，讓其精準定位起始位置和目前自身所在坐標，導航盒如同燈塔，其作用為發射信號，引導機器人進行移動和工作。

優點：

· 引擎穩定性高，路徑規劃可自動設置

缺點：

· 燈塔定位沒有地圖，容易丟失導航；

· 需要充電樁或者其他輔助裝備；

· 精度不高；

激光定位導航

激光定位導航的原理和超聲、紅外線的原理類似，主要是發射出一個激光信號，根據收到從物體反射回來的信號的時間差來計算這段距離，然後根據發射激光的角度來確定物體和發射器的角度，從而得出物體與發射器的相對位置。

優點：

· 是目前最穩定、最可靠、最高性能的定位導航方法；

· 連續使用壽命長，後期改造成本低；

缺點：

·工業領域的激光雷達成本比較昂貴；

在激光測距中，激光雷達憑借良好的指向性和高度聚焦性，使得激光雷達+SLAM技術相結合的激光SLAM成為主流定位導航方式。SLAMTEC—思嵐科技的自主定位導航技術採用的就是激光+SLAM技術。

RPLIDAR A2採用三角測距原理，配合自主研發的SLAMWARE核心演算法，讓機器人實現自主定位導航與路徑規劃。主要應用於服務機器人導航與定位、需要長時間連續工作的服務機器人、工業領域、環境掃描與3D重建等領域。

RPLIDAR T1採用的是時間飛行法（TOF）中的脈沖測距法，以滿足高速度和遠距離的測距要求。主要應用在工業AGV、服務機器人或輕量級無人駕駛產品中。

SLAM簡介

SLAM（及時定位與地圖構建）技術是機器人在自身位置不確定的條件下，在完全未知環境中創建地圖，同時利用地圖進行自主定位和導航。並且，在實時定位中由於通過機器人運動估計得到的位置信息通常具有較大的誤差，一般需要使用測距單元探測的周圍環境信息來更正位置。

由於應用場景的不同，SLAM技術分為VSLAM、Wifi-SLAM和Lidar SLAM。Lidar SLAM是目前實現機器人同步定位於地圖構建最穩定、可靠和高性能的SLAM方式。

Ⅳ 有哪些應用於移動機器人路徑規劃的演算法

機器人家上了解到，在二維二值地圖（FREE or OCCUPIED）場景下進行路徑規劃的方法。我看之前有同學在回答的時候配上了這幅圖：

這幅圖上的演算法羅列的還是很全面的，體現了各個演算法的出生順序。但是並不能很好的對他們進行一個本質的分類。剛剛那位同學說的graph-based和sampling-based的分類方法我感覺有點概念重疊不能夠對規劃演算法進行這樣的分類，下面通過自己這一年多的研究和實踐對規劃演算法進行一個簡單的分類：

這幅圖上的演算法羅列的還是很全面的，體現了各個演算法的出生順序。但是並不能很好的對他們進行一個本質的分類。剛剛那位同學說的graph-based和sampling-based的分類方法我感覺有點概念重疊不能夠對規劃演算法進行這樣的分類，下面通過自己這一年多的研究和實踐對規劃演算法進行一個簡單的分類：

兩大類：
1. 完備的（complete)
2. 基於采樣的（sampling-based）又稱為概率完備的

一 完備的規劃演算法

A*演算法

所謂完備就是要達到一個systematic的標准，即：如果在起始點和目標點間有路徑解存在那麼一定可以得到解，如果得不到解那麼一定說明沒有解存在。
這一大類演算法在移動機器人領域通常直接在occupancy grid網格地圖上進行規劃（可以簡單理解成二值地圖的像素矩陣）以深度優先尋路演算法、廣度優先尋路演算法、Dijkstra(迪傑斯特拉)演算法為始祖，以A*演算法(Dijstra演算法上以減少計算量為目的加上了一個啟發式代價)最為常用，近期的Theta*演算法是在A*演算法的基礎上增加了line-of-sight優化使得規劃出來的路徑不完全依賴於單步的柵格形狀（答主以為這個演算法意義不大，不就是規劃了一條路徑再簡單平滑了一下么）。
完備的演算法的優勢在與它對於解的捕獲能力是完全的，但是由此產生的缺點就是演算法復雜度較大。這種缺點在二維小尺度柵格地圖上並不明顯，但是在大尺度，尤其是多維度規劃問題上，比如機械臂、蛇形機器人的規劃問題將帶來巨大的計算代價。這樣也直接促使了第二大類演算法的產生。

二 基於采樣的規劃演算法

RRT-connect演算法
這種演算法一般是不直接在grid地圖進行最小柵格解析度的規劃，它們採用在地圖上隨機撒一定密度的粒子來抽象實際地圖輔助規劃。如PRM演算法及其變種就是在原始地圖上進行撒點，抽取roadmap在這樣一個拓撲地圖上進行規劃；RRT以及其優秀的變種RRT-connect則是在地圖上每步隨機撒一個點，迭代生長樹的方式，連接起止點為目的，最後在連接的圖上進行規劃。這些基於采樣的演算法速度較快，但是生成的路徑代價（可理解為長度）較完備的演算法高，而且會產生「有解求不出」的情況（PRM的逢Narrow space卒的情況）。這樣的演算法一般在高維度的規劃問題中廣泛運用。

三 其他規劃演算法
除了這兩類之外還有間接的規劃演算法：Experience-based（Experience Graph經驗圖演算法）演算法：基於經驗的規劃演算法，這是一種存儲之前規劃路徑，建立知識庫，依賴之進行規劃的方法，題主有興趣可以閱讀相關文獻。這種方法犧牲了一定的空間代價達到了速度與完備兼得的優勢。此外還有基於廣義Voronoi圖的方法進行的Fast-marching規劃，類似dijkstra規劃和勢場的融合，該方法能夠完備地規劃出位於道路中央，遠離障礙物的路徑。答主最近也在研究此類演算法相關的工作。

APF（人工勢場）演算法

至於D* 、勢場法、DWA(動態窗口法)、SR-PRM屬於在動態環境下為躲避動態障礙物、考慮機器人動力學模型設計的規劃演算法。

Ⅵ 電力巡檢機器人的導航方式有哪些

電廠智能巡檢機器人根據使用區域、行進方式的不同，導航方式主要分為以下幾種：電磁導航、射頻識別導航、激光導航、視覺導航、GPS/慣性導航、超聲波導航和SLAM導航。

電磁/射頻識別組合導航：電磁導航一般配合RFID（射頻識別）一起使用，在地面上鋪設磁軌道，其包含多條引導電纜，每條電纜流經不同頻率的電流，璞數技術巡檢機器人通過感應線圈對電流的檢測來感應路徑信息，作為移動路線，在需要停止進行巡檢的位置預埋RFID，實現精準定位。機器人在巡檢過程中，其上的磁感測器陣列檢測機器人中心相對於磁軌道的偏差，然後利用運動控制裝置調整機器人左右輪的差速，從而使機器人沿磁軌道行駛。機器人需要停止巡檢的位置一般由兩個RFID標簽進行控制，第一個標簽為減速點，包含停站點的距離信息，當巡檢機器人檢測到減速點標簽後，即根據停站點距離信息選擇合適的多級減速方案，確保機器人在到達精確停站點時處於低速可即停狀態，此時當機器人檢測到停站點標簽時，立即精確停站。電磁導航的優點是巡檢機器人能夠精準運動，能夠做到精準定位，並且抗干擾能力強，缺點是需要預鋪磁軌道，機器人不能預測道路變化趨勢及不能高速運行，嚴重限制了機器人的巡檢效率。

Ⅶ 軌跡規劃的移動機器人的軌跡規劃

a.基於模型和基於感測器的路徑規劃
基於模型的方法有：c-空間法、自由空間法、網格法、四叉樹法、矢量場流的幾何表示法等。相應的搜索演算法有A*、遺傳演算法等。
b.全局路徑規劃（GlobalPath Planning）和局部路徑規劃（LocalPath Planning）
自主移動機器人的導航問題要解決的是：
（1）「我現在何處？」；
（2）「我要往何處去？」；
（3）「要如何到該處去？」。
局部路徑規劃主要解決（1）和（3）兩個問題，即機器人定位和路徑跟蹤問題；方法主要有：人工勢場法 、模糊邏輯演算法等 。
全局路徑規劃主要解決（2），即全局目標分解為局部目標，再由局部規劃實現局部目標。主要有：可視圖法 、環境分割法（自由空間法 、柵格法 ）等 ；
c.離線路徑規劃和在線路徑規劃
離線路徑規劃是基於環境先驗完全信息的路徑路徑規劃。完整的先驗信息只能適用於靜態環境，這種情況下，路徑是離線規劃的；在線路徑規劃是基於感測器信息的不確定環境的路徑規劃。在這種情況下，路徑必須是在線規劃的。 一般來講，移動機器人有三個自由度（X，Y，θ），機械手有6個自由度（3個位置自由度和3個姿態自由度）。因此，移動機器人的動作規劃不是在2個位置自由度（X，Y）構成的2維空間，而是要搜索位置和姿態構成的3維空間。如圖所示。