宁德移动机器人巡检导航算法

Ⅰ 机器人路径规划算法是什么

机器人路径规划算法是 路径规划的目的是在给定起点和目标点的空间里规划出一条从起点到目标点的无碰撞路径。

移动机器人的路径规划,就是移动机器人在所处的环境中寻找到一条从起始点到目标点的无碰路径,尤其是移动机器人在没有人为干预的情况下的自主运动,这就需要各种智能算法融入到机器人自身控制系统中,使得移动机器人自主做出判断和决策。

Ⅱ 在实现自主导航之前 移动机器人都有哪些避障方法

实现避障与导航的必要条件是环境感知，在未知或者是部分未知的环境下避障需要通过传感器获取周围环境信息，包括障碍物的尺寸、形状和位置等信息，因此传感器技术在移动机器人避障中起着十分重要的作用。避障使用的传感器主要有超声传感器、视觉传感器、红外传感器、激光传感器等。
机器人避障算法有哪些？
目前移动机器人的避障根据环境信息的掌握程度可以分为障碍物信息已知、障碍物信息部分未知或完全未知两种。
传统的导航避障方法如可视图法、栅格法、自由空间法等算法对障碍物信息己知时的避障问题处理尚可，但当障碍信息未知或者障碍是可移动的时候，传统的导航方法一般不能很好的解决避障问题或者根本不能避障。
而实际生活中，绝大多数的情况下，机器人所处的环境都是动态的、可变的、未知的，为了解决上述问题，人们引入了计算机和人工智能等领域的一些算法。同时得益于处理器计算能力的提高及传感器技术的发展，在移动机器人的平台上进行一些复杂算法的运算也变得轻松，由此产生了一系列智能避障方法，比较热门的有：遗传算法、神经网络算法、模糊算法等，下面分别加以介绍。
在实现自主导航之前 移动机器人都有哪些避障方法？http://robot.ofweek.com/2016-05/ART-8321203-11000-29100278.html

Ⅲ 做移动式机器人路径规划，有哪些比较好的仿真平台，能出栅格二维图的那种

在Matlab平台上运行仿真

路径规划算法的研究是移动机器人研究领域中一个重要的组成部分，它的目的是使移动机器人能够在一个已知或者未知的环境中，找到一条从其实状态到目标状态的无碰撞路径。传统的路径规划算法大部分只考虑机器人的位姿空间，然而，实际上机器人不仅受到位姿空间的约束，还会受到各种外力的约束。

机器人路径规划算法（Dijkstra和A*两种）在matlab上编程实现。

移动机器人路径规划是指在一个未知的环境中，机器人根据任务寻找一条最优的运动轨迹，该轨迹可以连接起点和目标点，同时避开环境中的障碍物，归纳起来分为下面两个步骤：

地图模型的建立：根据机器人运动的环境然后抽象建立起栅格地图、

路径搜索算法：机器人路径规划主要涉及3大问题：

①明确起点位置以及终点；

②规避障碍物；

③尽可能做到路径上的优化。

从Dijkstra和A*算法实现路径规划的问题。

Ⅳ 实现机器人无人机自主定位需要采用哪些设备呢

自主定位导航是机器人实现智能化的前提之一，是赋予机器人感知和行动能力的关键因素。如果说机器人不会自主定位导航，不能对周围环境进行分析、判断和选择，规划路径，那么，这个机器人离智能还有一大截的差距。那么，在现有SLAM技术中，机器人常用的定位导航技术有哪些呢？

视觉定位导航

视觉定位导航主要借助视觉传感器完成，机器人借助单目、双目摄像头、深度摄像机、视频信号数字化设备或基于DSP的快速信号处理器等其他外部设备获取图像，然后对周围的环境进行光学处理，将采集到的图像信息进行压缩，反馈到由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，然后由子系统将采集到的图像信息与机器人的实际位置联系起来，完成定位。

优点：

· 应用领域广泛，主要应用于无人机、手术器械、交通运输、农业生产等领域；

缺点：

· 图像处理量巨大，一般计算机无法完成运算，实时性较差；

· 受光线条件限制较大，无法在黑暗环境中工作；

超声波定位导航

超声波定位导航的工作原理是由超声波传感器发射探头发射出超声波,超声波在介质中遇到障碍物而返回接收装置。通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时间差及传播速度，计算出传播距离S，就能得到障碍物到机器人的距离，即有公式：S=Tv/2 式中，T—超声波发射和接收的时间差；v—超声波在介质中传播的波速。

优点：

· 成本低廉；

· 可以识别红外传感器识别不了的物体，比如玻璃、镜子、黑体等障碍物；

缺点：

· 容易受天气、周围环境（镜面反射或者有限的波束角)等以及障碍物阴影，表 面粗糙等外界环境的影响；

· 由于超声波在空气中的传播距离比较短，所以适用范围较小，测距距离较短。

· 采集速度慢，导航精度差；

红外线定位导航

红外线定位导航的原理是红外线IR标识发射调制的红外射线，通过安装在室内的光学传感器接收进行定位。

优点：

· 远距离测量，在无反光板和反射率低的情况下能测量较远的距离；

· 有同步输入端，可多个传感器同步测量；

· 测量范围广，响应时间短；

缺点：

· 检测的最小距离太大；

· 红外线测距仪受环境的干扰较大，对于近似黑体、透明的物体无法检测距离，只适合短距离传播；

· 有其他遮挡物的时候无法正常工作，需要每个房间、走廊安装接收天线，铺设导轨，造价比较高；

iBeacon定位导航

iBeacon是一项低耗能蓝牙技术，工作原理类似之前的蓝牙技术，由Beacon发射信号，蓝牙设备定位接受，反馈信号。当用户进入、退出或者在区域内徘徊时，Beacon的广播有能力进行传播，可计算用户和Beacon的距离（可通过RSSI计算）。通过三个iBeacon设备，即可对其进行定位。

优点：

· 定位精度比传统的GPS高，可从一米到几十米；

· 功耗小、时延低、成本低、传输距离远；

缺点：

· 受环境干扰大，信号射频不太稳定；

· 安装、开发和维护方面均存在需要克服的难点，使用时保证设备信号不被遮挡；

灯塔定位导航

灯塔定位导航技术在扫地机器人领域使用的比较多。导航盒发射出三个不同角度的信号，能够模拟GPS卫星三点定位技术，让其精准定位起始位置和目前自身所在坐标，导航盒如同灯塔，其作用为发射信号，引导机器人进行移动和工作。

优点：

· 引擎稳定性高，路径规划可自动设置

缺点：

· 灯塔定位没有地图，容易丢失导航；

· 需要充电桩或者其他辅助装备；

· 精度不高；

激光定位导航

激光定位导航的原理和超声、红外线的原理类似，主要是发射出一个激光信号，根据收到从物体反射回来的信号的时间差来计算这段距离，然后根据发射激光的角度来确定物体和发射器的角度，从而得出物体与发射器的相对位置。

优点：

· 是目前最稳定、最可靠、最高性能的定位导航方法；

· 连续使用寿命长，后期改造成本低；

缺点：

·工业领域的激光雷达成本比较昂贵；

在激光测距中，激光雷达凭借良好的指向性和高度聚焦性，使得激光雷达+SLAM技术相结合的激光SLAM成为主流定位导航方式。SLAMTEC—思岚科技的自主定位导航技术采用的就是激光+SLAM技术。

RPLIDAR A2采用三角测距原理，配合自主研发的SLAMWARE核心算法，让机器人实现自主定位导航与路径规划。主要应用于服务机器人导航与定位、需要长时间连续工作的服务机器人、工业领域、环境扫描与3D重建等领域。

RPLIDAR T1采用的是时间飞行法（TOF）中的脉冲测距法，以满足高速度和远距离的测距要求。主要应用在工业AGV、服务机器人或轻量级无人驾驶产品中。

SLAM简介

SLAM（及时定位与地图构建）技术是机器人在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中创建地图，同时利用地图进行自主定位和导航。并且，在实时定位中由于通过机器人运动估计得到的位置信息通常具有较大的误差，一般需要使用测距单元探测的周围环境信息来更正位置。

由于应用场景的不同，SLAM技术分为VSLAM、Wifi-SLAM和Lidar SLAM。Lidar SLAM是目前实现机器人同步定位于地图构建最稳定、可靠和高性能的SLAM方式。

Ⅳ 有哪些应用于移动机器人路径规划的算法

机器人家上了解到，在二维二值地图（FREE or OCCUPIED）场景下进行路径规划的方法。我看之前有同学在回答的时候配上了这幅图：

这幅图上的算法罗列的还是很全面的，体现了各个算法的出生顺序。但是并不能很好的对他们进行一个本质的分类。刚刚那位同学说的graph-based和sampling-based的分类方法我感觉有点概念重叠不能够对规划算法进行这样的分类，下面通过自己这一年多的研究和实践对规划算法进行一个简单的分类：

这幅图上的算法罗列的还是很全面的，体现了各个算法的出生顺序。但是并不能很好的对他们进行一个本质的分类。刚刚那位同学说的graph-based和sampling-based的分类方法我感觉有点概念重叠不能够对规划算法进行这样的分类，下面通过自己这一年多的研究和实践对规划算法进行一个简单的分类：

两大类：
1. 完备的（complete)
2. 基于采样的（sampling-based）又称为概率完备的

一 完备的规划算法

A*算法

所谓完备就是要达到一个systematic的标准，即：如果在起始点和目标点间有路径解存在那么一定可以得到解，如果得不到解那么一定说明没有解存在。
这一大类算法在移动机器人领域通常直接在occupancy grid网格地图上进行规划（可以简单理解成二值地图的像素矩阵）以深度优先寻路算法、广度优先寻路算法、Dijkstra(迪杰斯特拉)算法为始祖，以A*算法(Dijstra算法上以减少计算量为目的加上了一个启发式代价)最为常用，近期的Theta*算法是在A*算法的基础上增加了line-of-sight优化使得规划出来的路径不完全依赖于单步的栅格形状（答主以为这个算法意义不大，不就是规划了一条路径再简单平滑了一下么）。
完备的算法的优势在与它对于解的捕获能力是完全的，但是由此产生的缺点就是算法复杂度较大。这种缺点在二维小尺度栅格地图上并不明显，但是在大尺度，尤其是多维度规划问题上，比如机械臂、蛇形机器人的规划问题将带来巨大的计算代价。这样也直接促使了第二大类算法的产生。

二 基于采样的规划算法

RRT-connect算法
这种算法一般是不直接在grid地图进行最小栅格分辨率的规划，它们采用在地图上随机撒一定密度的粒子来抽象实际地图辅助规划。如PRM算法及其变种就是在原始地图上进行撒点，抽取roadmap在这样一个拓扑地图上进行规划；RRT以及其优秀的变种RRT-connect则是在地图上每步随机撒一个点，迭代生长树的方式，连接起止点为目的，最后在连接的图上进行规划。这些基于采样的算法速度较快，但是生成的路径代价（可理解为长度）较完备的算法高，而且会产生“有解求不出”的情况（PRM的逢Narrow space卒的情况）。这样的算法一般在高维度的规划问题中广泛运用。

三 其他规划算法
除了这两类之外还有间接的规划算法：Experience-based（Experience Graph经验图算法）算法：基于经验的规划算法，这是一种存储之前规划路径，建立知识库，依赖之进行规划的方法，题主有兴趣可以阅读相关文献。这种方法牺牲了一定的空间代价达到了速度与完备兼得的优势。此外还有基于广义Voronoi图的方法进行的Fast-marching规划，类似dijkstra规划和势场的融合，该方法能够完备地规划出位于道路中央，远离障碍物的路径。答主最近也在研究此类算法相关的工作。

APF（人工势场）算法

至于D* 、势场法、DWA(动态窗口法)、SR-PRM属于在动态环境下为躲避动态障碍物、考虑机器人动力学模型设计的规划算法。

Ⅵ 电力巡检机器人的导航方式有哪些

电厂智能巡检机器人根据使用区域、行进方式的不同，导航方式主要分为以下几种：电磁导航、射频识别导航、激光导航、视觉导航、GPS/惯性导航、超声波导航和SLAM导航。

电磁/射频识别组合导航：电磁导航一般配合RFID（射频识别）一起使用，在地面上铺设磁轨道，其包含多条引导电缆，每条电缆流经不同频率的电流，璞数技术巡检机器人通过感应线圈对电流的检测来感应路径信息，作为移动路线，在需要停止进行巡检的位置预埋RFID，实现精准定位。机器人在巡检过程中，其上的磁传感器阵列检测机器人中心相对于磁轨道的偏差，然后利用运动控制装置调整机器人左右轮的差速，从而使机器人沿磁轨道行驶。机器人需要停止巡检的位置一般由两个RFID标签进行控制，第一个标签为减速点，包含停站点的距离信息，当巡检机器人检测到减速点标签后，即根据停站点距离信息选择合适的多级减速方案，确保机器人在到达精确停站点时处于低速可即停状态，此时当机器人检测到停站点标签时，立即精确停站。电磁导航的优点是巡检机器人能够精准运动，能够做到精准定位，并且抗干扰能力强，缺点是需要预铺磁轨道，机器人不能预测道路变化趋势及不能高速运行，严重限制了机器人的巡检效率。

Ⅶ 轨迹规划的移动机器人的轨迹规划

a.基于模型和基于传感器的路径规划
基于模型的方法有：c-空间法、自由空间法、网格法、四叉树法、矢量场流的几何表示法等。相应的搜索算法有A*、遗传算法等。
b.全局路径规划（GlobalPath Planning）和局部路径规划（LocalPath Planning）
自主移动机器人的导航问题要解决的是：
（1）“我现在何处？”；
（2）“我要往何处去？”；
（3）“要如何到该处去？”。
局部路径规划主要解决（1）和（3）两个问题，即机器人定位和路径跟踪问题；方法主要有：人工势场法 、模糊逻辑算法等 。
全局路径规划主要解决（2），即全局目标分解为局部目标，再由局部规划实现局部目标。主要有：可视图法 、环境分割法（自由空间法 、栅格法 ）等 ；
c.离线路径规划和在线路径规划
离线路径规划是基于环境先验完全信息的路径路径规划。完整的先验信息只能适用于静态环境，这种情况下，路径是离线规划的；在线路径规划是基于传感器信息的不确定环境的路径规划。在这种情况下，路径必须是在线规划的。 一般来讲，移动机器人有三个自由度（X，Y，θ），机械手有6个自由度（3个位置自由度和3个姿态自由度）。因此，移动机器人的动作规划不是在2个位置自由度（X，Y）构成的2维空间，而是要搜索位置和姿态构成的3维空间。如图所示。