移动机器人的关键技术分为以下三种:
(1)导航技术
导航技术是移动机器人的一项核心技术之一[3,4]"它是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态,实现在有障碍的环境中面向目标的自主运动"目前,移动机器人主要的导航方式包括:磁导航,惯性导航,视觉导航等"其中,视觉导航15一7]通过摄像头对障碍物和路标信息拍摄,获取图像信息,然后对图像信息进行探测和识别实现导航"它具有信号探测范围广,获取信息完整等优点,是移动机器人导航的一个主要发展方向,而基于非结构化环境视觉导航是移动机器人导航的研究重点。
(2)多传感器信息融合技术多传感器信息融合技术是移动机器人的关键技术之一,其研究始于20世纪80年代18,9]"信息融合是指将多个传感器所提供的环境信息进行集成处理,形成对外部环境的统一表示"它融合了信息的互补性,信息的冗余性,信息的实时性和信息的低成本性"因而能比较完整地,精确地反映环境特征,从而做出正确的判断和决策,保证了机器人系统快速性,准确性和稳定性"目前移动机器人的多传感器融合技术的研究方法主要有:加权平均法,卡尔曼滤波,贝叶斯估计,D-S证据理论推理,产生规则,模糊逻辑,人工神经网络等"例如文献[10]介绍了名为Xavier的机器人,在机器人上装有多种传感器,如激光探测器!声纳、车轮编码器和彩色摄像机等,该机器人具有很高的自主导航能力。
(3)机器人控制器作为机器人的核心部分,机器人控制器是影响机器人性能的关键部分之一"目前,国内外机器人小车的控制系统的核心处理器,己经由MCS-51、80C196等8位、16位微控制器为主,逐渐演变为DSP、高性能32位微控制器为核心构成"由于模块化系统具有良好的前景,开发具有开放式结构的模块化、标准化机器人控制器也成为当前机器人控制器的一个研究热点"近几年,日本!美国和欧洲一些国家都在开发具有开放式结构的机器人控制器,如日本安川公司基于PC开发的具有开放式结构!网络功能的机器人控制器"我国863计划智能机器人主题也已对这方面的研究立项
视觉导航技术分类
机器人视觉被认为是机器人重要的感觉能力，机器人视觉系统正如人的眼睛一样,是机器人感知局部环境的重要“器官”,同时依此感知的环境信息实现对机器人的导航。机器人视觉信息主要指二维彩色CCD摄像机信息,在有些系统中还包括三维激光雷达采集的信息。视觉信息能否正确、实时地处理直接关系到机器人行驶速度、路径跟踪以及对障碍物的避碰,对系统的实时性和鲁棒性具有决定性的作用。视觉信息处理技术是移动机器人研究中最为关键的技术之一。
基于计算机视觉的自主机器人导航主要分为一下三种方法：
(1)基于地图的机器人导航
基于地图的导航就是提供给自主机器人其导航环境的模型"在一些早期的视觉系统中,自主机器人导航环境的知识都是以网格表征,把三维空间中物体按体积垂直投影到二维水平平面上,这种方式通常被引用为/占用地图0"后来,占用地图的思想被/虚拟力场0改进"虚拟力场也是一幅/占用地图0,不同的是在地图中每一个被占用的区域都对机器人施加斥力,而目的地图则对机器人施加引力,所有的这些力通过向量的加减运算的共同作用牵引机器人避开障碍物,向目的地运动
(2)基于光流的机器人导航
santos-Victo:等人研发了一个基于光流的视觉系统robee[0],该系统模拟了蜜蜂的视觉行为。该系统认为昆虫的眼睛长在两侧的优势就在于它们的导航机制是基于运动产生的特征,而不是深度信息。
在robee中,一个分开的双目视野被用于模仿蜜蜂的中心反射:如果机器人位于环境的中心位置,其左眼拍摄到的画面场景变化速度和右眼拍摄到的画面场景变化速度是一样的,相差几乎为0,这时机器人就可以知道自己处于环境的中心位置,如果两侧眼睛的场景变化速度不同,机器人就朝向速度变化较慢的那一边运动。在自主机器人导航的实现中,基本的基本思想就是测量两侧眼睛(摄像机)拍摄到画面场景变化速度之差。该导航技术只能用于室内单一背景的直道环境中导航,无法指导机器人改变方向
(3)基于地貌的机器人导航
基于地貌的机器人导航一般多用于室外环境,该类导航的核心问题就是数字图像中的模式识别,更具体的说就是物体颜色和纹理的识别问题。然而,由于光照以及环境色的影响,具有相同本质色的物体在不同的环境下可以呈现出完全不同的颜色,因此就需要对颜色空间进行一定的转化。室外环境的导航涉及障碍物躲避、地标检测、位置估计等,由于很难预知先验知识,所以系统无法建立一幅卓为环境的完整地图,只能实时处理出现在视野中的对象,这对于导航算法的实时性要求很高。室外环境的自主机器人导航又可分为机构化环境中的导航和非结构化环境中的导航。
国内外研究现状与发展趋势
研究现状
由于受室内环境尤其是家庭环境的限制,很多导航方法在室内移动机器人上很难或根本无法应用,比如电磁导航、GPS导航等等;另外,一些导航方法由于成本或精度等原因,亦很难应
用在商业化的室内移动机器人中,比如激光定位导航系统需要相当高的成本,而基于RFID的导航系统精度低是有待解决的问题。
从传感器的角度来看,室内移动机器人导航比较常用的方法主要有视觉导航、红外线导航以及多传感器融合导航等"视觉导航又可分为基于单目视觉的导航,基于立体视觉的导航以及基于全景摄像机导航等"由于全景相机具有较宽的视场,比较容易实现基于多路标三角或三边导航系统,因而应用比较广泛;基于单目视觉的导航系统相对比较简单且易于实现,在实际的系统中取得广泛应用[l6,17];立体视觉一般用于基于自然路标的导航系统中,文献=181中采用SIFT特征点作为自然路标来实现机器人自定位"此外,基于多传感器融合的机器人导航系统也是当前研究的热点,例如导航系统中融合声纳传感器以及视觉传感器实现室内机动机器人的导航。
目前,根据已知地图的移动机器人导航研究己有许多成功实例,然而,在大多数情况下,机器人所处的环境是未知的和动态变化的,因而移动机器人在未知环境下的同步定位和地图构建(SimultaneouslocallzationandmaPping,SLAM)则成为机器人自定位领域的热点"常用的SLAM 技术主要有基于激光传感器的SLAM和基于视觉传感去的SLAM(简称VSLAM)"由于视觉传感器的优点,VSLAM具有更广泛的应用前景"vSLAM技术一般基于自然路标实现,在国内外受到广泛的理论研究[z0,2.l,但要想成功应用与实际系统中,还有很多问题有待解决。
发展趋势
整体来说,随着机器人视觉系统硬件性能的提升和处理方法的不断丰富,基于视觉的导航技术将日益成熟与完善。结合室内移动机器人视觉导航技术的研究现状,其发展方向出要存在如下三种趋势:
(1)实时、精确以及稳定的视觉导航方法当前的视觉导航技术往往在对视觉数据进行简单处理后就用于导航任务,因而只能从图像中提取有限的信息,很容易导致导航任务的失败"因此在改善硬件设备的同时,可以考虑将并行处理技术!各种智能算法应用于具体导航任务。
(2)多传感器融合以及多种导航技术的综合使用多传感器融合[23]可以结合多种导航传感器的优点,取长补短,使导航系统的鲁棒性更强并且具有更高的精度。
另外,当前机器人导航大多采用单一的导航技术,而一种导航方法往往存在其固有的局限性"路标地图描述比较粗略,几何地图使用起来一般计算复杂度高;卡尔曼定位局限于系统及测量噪声为高斯白噪声,粒子滤波方法也存在计算量较大等问题"因此在完善单一自定位方法的同时,应该将各种技术的特点系统性地综合起来加以应用,取长补短。
(4)基于VSLAM技术的导航方法目前,VSLAM技术在理论上还不成熟,在实际应用中也
才存在很大困难,但为了使移动机器人具有更高的自主导航能力以及环境适应能力,解决VSLAM技术存在的疑难问题并使其成功地应用于机器人导航系统,这必然是未来机器人自定位的主流趋势之一。
备注：上面这篇文章来自《移动机器人视觉导航算法的研究与设计》，作者姓名:孙志阳指导教师:吴成东教授王晓哲副教授
上篇文章主要着眼点为室内机器人导航问题。
移动机器人视觉导航技术
视觉导航技术是智能机器人领域的重要研究方向，也是智能移动机器人的一项关键技术。运用视觉传感器，可进行与移动机器人大多数底层行为控制有关的环境感知，如测距、避障、目标物跟踪、轨迹跟踪、局部定位、路标识别。
1、基于环境理解的全局定位
一般的定位方法是：地理特征或人工标志在世界坐标系中的位置是预先已知。当从捕获的景物图像中提取出路标的图像坐标后，再通过路标在图像中的位置和他们在世界坐标系中的几何位置关系计算出传感器系统在世界坐标系中的绝对位置。根据一般采用的数学模型，位置计算要求感知至少3 个以上的路标才能完成，所以一般希望传感器系统在任意工作空间位置上尽可能观察到足够多的路标[8][9]。视觉导航具有信息量大，适用范围广的优点，因而越来越受到关注。
2、路径识别和跟踪
包括对自然环境中道路的理解和可行通路方向的判别。在基于视觉导航的地面自主机器人中, 机器视觉与路径规划是核心模块. 目前国内外许多学者在这方面作了大量的研究工作, 到目前为止还没有找到一套适用于各种道路环境的算法。为了简化视觉信息处理, 降低开发难度, 通常把移动机器人的工作环境分为结构化道路环境和非结构化道路环境. 结构化道路的检测相对来说较易实现, 其检测技术一般都以边缘检测为基础, 辅以 Hough 变换、模式匹配等, 并利用最小二乘法处理对应于道路边界的线条, 得出道路的几何描述。由于非结构化道路的环境复杂、特征描述困难, 使得非结构化道路的检测及信息处理复杂化。目前对非结构化道路的检测主要采用三种方法: 边缘抽取法、阈值法和分类法。
3、目标识别和障碍物检测
障碍物检测原理与道路检测原理差不多, 但其重点是对障碍物位置和大小的描述。立体视觉可以完成三维重建，获得障碍物位置和大小的信息。对于单目，不能完成三维重建，无法获得障碍物的三维信息，因此多采用与超声波等其他传感器的融合，共同实现障碍物的识
别工作。
以上内容来自《自主移动机器人导航研究》作者：连秀林北京交通大学
移动机器人的关键技术分为以下三种: (1)导航技术 导航技术是移动机器人的一项核心技术之一[3,4]"它是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态,实现在有障碍的环境中面向目标的自主运动"目前,移动机器人主要的导航方式包括:磁导航,惯性导航,视觉导航等"其中,视觉导航15一7]通过摄像头对障碍物和路标信息拍摄,获取图像信息,然后对图像信息进行探测和识别实现导航"它具有信号探测范围广,获取信息完整等优点,是移动机器人导航的一个主要发展方向,而基于非结构化环境视觉导航是移动机器人导航的研究重点。 (2)多传感器信息融合技术多传感器信息融合技术是移动机器人的关键技术之一,其研究始于20世纪80年代18,9]"信息融合是指将多个传感器所提供的环境信息进行集成处理,形成对外部环境的统一表示"它融合了信息的互补性,信息的冗余性,信息的实时性和信息的低成本性"因而能比较完整地,精确地反映环境特征,从而做出正确的判断和决策,保证了机器人系统快速性,准确性和稳定性"目前移动机器人的多传感器融合技术的研究方法主要有:加权平均法,卡尔曼滤波,贝叶斯估计,D-S证据理论推理,产生规则,模糊逻辑,人工神经网络等"例如文献[10]介绍了名为Xavier的机器人,在机器人上装有多种传感器,如激光探测器!声纳、车轮编码器和彩色摄像机等,该机器人具有很高的自主导航能力。 (3)机器人控制器作为机器人的核心部分,机器人控制器是影响机器人性能的关键部分之一"目前,国内外机器人小车的控制系统的核心处理器,己经由MCS-51、80C196等8位、16位微控制器为主,逐渐演变为DSP、高性能32位微控制器为核心构成"由于模块化系统具有良好的前景,开发具有开放式结构的模块化、标准化机器人控制器也成为当前机器人控制器的一个研究热点"近几年,日本!美国和欧洲一些国家都在开发具有开放式结构的机器人控制器,如日本安川公司基于PC开发的具有开放式结构!网络功能的机器人控制器"我国863计划智能机器人主题也已对这方面的研究立项 视觉导航技术分类 机器人视觉被认为是机器人重要的感觉能力，机器人视觉系统正如人的眼睛一样,是机器人感知局部环境的重要“器官”,同时依此感知的环境信息实现对机器人的导航。机器人视觉信息主要指二维彩色CCD摄像机信息,在有些系统中还包括三维激光雷达采集的信息。视觉信息能否正确、实时地处理直接关系到机器人行驶速度、路径跟踪以及对障碍物的避碰,对系统的实时性和鲁棒性具有决定性的作用。视觉信息处理技术是移动机器人研究中最为关键的技术之一。
机器人培训总结 20XX年12月16日与刘兴刚、吕德珍带领所培训的十六名学生参加了贵阳市机器人比赛虚拟搜救3D仿真版项目，为此该项目本学期圆满结束。回顾近一个月的培训历程，呵呵！ 教育部开展的“全国中小学电脑制作活动”是为了培养中小学生创新意识和实践能力，丰富学习生活、是青少年科学素养具体体现的一项综合素质教育活动。为了在贵阳市开展好此项活动，市教育局于20XX年组建贵阳市信息技术创新教育科普活动指导小组，10月份组织指导小组专家到11个区县及市直属学校进行了具体指导，推动了学校开展“机器人进课堂”科普知识普及活动。实际上也就是讲讲12月份贵阳市开展机器人比赛的一些规则，激发了我们的兴趣，再次邀请培训的邓老师来我县进行具体培训。 培训了一天，邓老师根据我县的实际情况量身打造了“虚拟搜救3D仿真版项目”，我们学习了机器人走直线及椭圆。之后用A4纸打印了一个通知贴到校门口，中午与刘兴刚在二楼机房把中鸣3D试用版装在二楼机房，下午来了16个感兴趣的同学，开始了3个星期下午放学后的培训。 由于是试用版，传感器只有5个可用，其余的都不可用，给培训带来很多不便。以至于在贵阳竞赛时多数同学不知是触发器的原因，机器人如何测试都不能动。
本次的培训，我是始作俑者，与培训邓老师的联系，他的热情帮助使得我们一无所知的情况下前进，然后是向同事们打气，并不是具备相关知识才开始，而是在前进的路上不断充实自已，这是学习最为有效的途径。他们也被我说服，后来同学们培训过程中我充当班主任的角色，关心、鼓励他们，政策解读等，呵呵！自我感觉做起来得心应手。 培训过程中，刘兴刚不断的钻研，才使得我们能继续走下去，我与吕德珍在技术上于培训都没有多大帮助。兴刚在此过程中是日思夜想，据他讲有时半夜梦中醒来想起某点可以进一步完善，一下子起来投入研究中。 竞赛的结果尚未知晓，不管结果如何，这一趟路我们算是走过了。其过程是令人兴奋的，参赛的同学都非常感兴趣，没有中途退场的，甚至中途有同学想加入进来，被告知竞赛名单已上报而退出。 部分参赛的同学说：“每天的机器人培训是最快乐最幸福的时刻”，呵呵，算是没有白费力气。
A Matlab-based Simulator for Autonomous Mobile Robots Abstract Matlab is a powerful software development tool and can dramatically reduce the programming workload during the period of algorithm development and theory research. Unfortunately, most of commercial robot simulators do not support Matlab. This paper presents a Matlab-based simulator for algorithm development of 2D indoor robot navigation. It provides a simple user interface for constructing robot models and indoor environment models, including visual observations for the algorithms to be tested. Experimental results are presented to show the feasibility and performance of the proposed simulator. Keywords: Mobile robot, Navigation, Simulator, Matlab 1. Introduction Navigation is the essential ability that a mobile robot. During the development of new navigation algorithms, it is necessary to test them in simulated robots and environments before the testing on real robots and the real world. This is because (i) the prices of robots are expansive; (ii) the untested algorithm may damage the robot during the experiment; (iii) difficulties on the construction and alternation of system models under noise background; (iv) the transient state is difficult to track precisely; and (v) the measurements to the external beacons are hidden during the experiment, but this information is often helpful for debugging and updating the algorithms. The software simulator could be a good solution for these problems. A good simulator could provide many different environments to help the researchers to find out problems in their algorithms in different kinds of mobile robots. In order to solve the problems listed above, this simulator is supposed to be able to monitor system states closely. It also should have flexible and friendly users’ interface to develop all kinds of algorithms. Up to now, many commercial simulators with good performance have been developed. For instance, MOBOTSIM is a 2D simulator for windows, which provides a graphic interface to build environments [1]. But it only supports limited robot models (differential driven robots with distance sensors only), and is unable to deal with on visual based algorithms. Bugworks is a very simple simulator providing drag-and-place interface [2]; but it provides very primitive functions and is more like a demonstration rather than a simulator. Some other robot simulators, such as Ropsim [3], ThreeDimSim [5], and RPG Kinematix [6], are not specially designed for the development of autonomous navigation algorithms of mobile robots and have very limited functions. Among all the commercial simulators, Webot from Cyberbotics [4] and MRS from Microsoft are powerful and better performed simulators for mobile robot navigation. Both simulators, i.e. Webots and MRS, provide powerful interfaces to build mobile robots and environments, excellent 3-D display, accurate performance simulation, and programming languages for robot control. Perhaps due to the powerful functions, they are difficult to use for a new user. For instance, it is quite a boring job to build an environment for visual utilities, which involves shapes building, materials selection, and illumination design. Moreover, some robot development kits have built-in simulator for some special kinds of robots. Aria from Activmedia has a 2-D indoor simulator for Pioneer mobile robots [8]. The simulator adopts feasible text files to configure the environment, but only support limited robot models. However, the majority of commercial simulators are not currently supporting On the other hand, Matlab
移动机器人视觉导航。 0504311 19 刘天庆一、引言 智能自主移动机器人系统能够通过传感器感知外界环境和自身状态，实现在有障碍物环境中面向目标的自主运动，从而完成一定作业功能。其本身能够认识工作环境和工作对象，能够根据人给予的指令和“自身”认识外界来独立地工作，能够利用操作机构和移动机构完成复杂的操作任务。因此，要使智能移动机器人具有特定智能，其首先就须具有多种感知功能，进而进行复杂的逻辑推理、规划和决策，在作业环境中自主行动。机器人在行走过程中通常会碰到并且要解决如下三个问题：（1）我（机器人）现在何处？（2）我要往何处走？（3）我要如何到达该处？其中第一个问题是其导航系统中的定位及其跟踪问题，第二、三个是导航系统的路径规划问题。移动机器人导航与定位技术的任务就是解决上面的三个问题。移动机器人通过传感器感知环境和自身状态，进而实现在有障碍物的环境中面向目标自主运动，这就是通常所说的智能自主移动机器人的导航技术。而定位则是确定移动机器人在工作环境中相对于全局坐标的位置及其本身的姿态，是移动机器人导航的基本环节。 目前，应用于自主移动机器人的导航定位技术有很多，归纳起来主要有：安装CCD 摄像头的视觉导航定位、光反射导航定位、全球定位系统GPS(Global Positioning System)、声音导航定位以及电磁导航定位等。下面分别对这几种方法进行简单介绍和分析。 1、视觉导航定位 在视觉导航定位系统中，目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的导航方式。在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。视觉导航定位系统主要包括：摄像机（或CCD 图像传感器）、视频信号数字化设备、基于DSP 的快速信号处理器、计算机及其外设等。现在有很多机器人系统采用CCD 图像传感器，其基本元件是一行硅成像元素，在一个衬底上配置光敏元件和电荷转移器件，通过电荷的依次转移，将多个象素的视频信号分时、顺序地取出来，如面阵CCD传感器采集的图像的分辨率可以从32×32 到1024×1024 像素等。视觉导航定位系统的工作原理简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理，先用摄像头进行图像信息采集，将采集的信息进行压缩，然后将它反馈到一个由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际位置联系起来，完成机器人的自主导航定位功能。 视觉导航定位中，图像处理计算量大，计算机实时处理的速度要达到576MOPS~5.76BOPS，这样的运算速度在一般计算机上难以实现，因此实时性差这一瓶颈问题有待解决； 另外，对于要求在黑暗环境中作业的机器人来说，这种导航定位方式因为受光线条件限制也不太适应。 当今国内外广泛研制的竞赛足球机器人通常都采用上面所说的视觉导航定位方式，在机器人小车子系统中安装摄像头，配置图像采集板等硬件设备和图像处理软件等组成机器人视觉系统。通过这个视觉系统，足球机器人就可以实现对球的监测，机器人自身的定位，作出相应动作和预测球的走向等功能
工业机器人培训心得总结 本次培训，主要学习的内容是“工业机器人应用与调试以及离线编程”，学习了解瑞典的ABB六轴机器人的软件使用，及一些典型的机器人轨迹运动、搬运、码垛及工件装配等基本编程操作技能。 以下就是我最近的心得体会： 一、工业机器人的发展历史 什么是工业机器人呢？人们一般的理解来看，机器人是具有一些类似人的功能的机械电子装置，或者叫自动化装置，它仍然是个机器，它有三个特点，一个是有类人的功能，比如说作业功能，感知功能，行走功能，还能完成各种动作，它还有一个特点是根据人的编程能自动的工作，这里一个显著的特点，就是它可以编程，改变它的工作、动作、工作的对象，和工作的一些要求，它是人造的机器或机械电子装置。但从完整的更为深远的机器人定义来看，应该更强调机器人智能，所以人们又提出来机器人的定义是能够感知环境，能够有学习、情感和对外界一种逻辑判断思维的这种机器。 从历史来来看真正意义上的机器人出现在1959年，经过了五十多年的发展，机器人种类达数十种，它们在许多领域为人类的生产和生活服务。大多数工业机器人都不能走路，一般是靠轨道滑行，如汽车制造机器人等。现代工业机器人主要有四大类型： （1）顺序型——这类机器人拥有规定的程序动作控制系统； （2）沿轨迹作业型——这类机器人执行某种移动作业，如焊接、喷漆等； （3）远距作业型——比如在月球上自动工作的机器人； （4）智能型——这类机器人具有感知、适应以及思维和人机通信机能。 现有机器人细分: 操作型机器人：能自动控制，可重复编程，多功能，有几个自由度，可固定或运动，用于相关自动化系统中。 程控型机器人：按预先要求的顺序及条件，依次控制机器人的机械动作。 示教再现型机器人：通过引导或其它方式，先教会机器人动作，输入工作程序，机器人则自动重复进行作业。 数控型机器人：不必使机器人动作，通过数值、语言等对机器人进行示教，机器人根据示教后的信息进行作业。 二、工业机器人的结构
北京交通大学 硕士学位论文 移动机器人视觉导航系统研究姓名:王红波 申请学位级别:硕士专业:信号与信息处理指导教师:阮秋琦 20080601 中文摘要 中文摘要 摘要:基于视觉的移动机器人导航是近年发展起来的一种先进导航技术。与其它的非视觉传感器导航相比,它具有信息丰富、探测范围宽、目标信息完整等优点。本文结合实际应用,提出了一个完整的移动机器人视觉导航系统解决方案。研究内容主要包括四个部分:摄像机标定、目标识别、单目测距和运动控制。分别阐述如下: 第一,摄像机标定,基于张正友的平面标定算法对摄像头进行精确标定,针对摄像头的自动变焦特性,提出了一个新的离线离散标定策略,并获得多个状态下的摄像头内外参数。 第二,目标识别,传统分割方法存在多分割问题,影响到目标物提取的精度, 这罩提出一个改进了的基于HSI模型的彩色图像分割算法,在多通道阈值分割的基础上,融入了连通区域标记和形念学开闭运算。 第三,单目测距,基于摄影测量学和立体几何理论,建立了单目视觉测距模型,并推导了基于地平面约束的单目测距算法。针对多种误差因素,在测距算法中加入了误差校币,使移动机器人能够更加准确地定位目标物体。 第四,运动控制,控制摄像机云台实现日标物搜索,调整移动机器人位姿和对夹持器的动作控制。
实验结果表明:即使在恶劣光照条件下,提出的Hs工分割算法能够对向光、背光、近处、远处物体实现快速有效提取;提出的单目测距模型和算法能够对目标物体进行精确的测距;当把这些算法集成到实验平台上时,能够快速实现移动机器人的导航控制,并成功完成物体抓取操作。 关键词:摄像机标定、彩色目标识别、单目视觉测距、移动机器人 分类号:TP 391.41 ABSTRACI' ABSTRACT ABS。I’RAC’1.. In recent years,vision attracts a lot of attention for navigating a mobile robot in dynamic https://www.doczj.com/doc/0514037006.html,pared with other sensing systems,visual navigation is excellent and effective.With a visual sensing system,wider view of field,rich and intensive data Can be obtained for a mobile robot moving in a changing environment.In this study,a visual navigation scheme is proposed for a mobile robot to realize object collection,and it comprises of camera calibration,object recognition,monocular measurement and motion control,as stated in the following. Firstly,the technique of camera calibration is presented on the basis of Zhang’S algorithm.Since a PTZ calTlera is used here,it is controlled to move up and down,from left to right,to extend the view of field.Therefore,calibration in different positions is needed,and a new discrete method is proposed here. Secondly,a
基于行为设计的自主式小型机器鼠系统研究 学生：谢群指导老师：周伦 单位：机械工程学院机械工程与自动化2003级 摘要 移动机器人是近年来发展起来的一门综合学科，集中了机械、电子、计算机、自动控制以及人工智能等多学科最新研究成果，代表了机电一体化的最高成就。移动机器人在工业生产中常用来完成运输和上下料等任务，同时也被广泛用于农业、医疗等不同行业。 在移动机器人相关技术研究中，路径规划技术是一个重要研究领域[17]。本文首先初步讨论总结了目前主要的路径规划技术。从基于事例、基于环境模型和基于行为三个方面全面而系统地综述了移动机器人路径规划技术的研究现状，对于目前普遍采用的路径规划方法及其实际应用情况进行了较为详细介绍和分析。 基于行为的方法是由MIT的Brooks在他著名的包容式结构[42]中建立，它是一门从生物系统得到启发，而产生的用来设计自主机器人的技术，也是本文所重点研究的目标。它采用类似动物进化的自底向上的原理体系，尝试从简单的智能体来建立一个复杂的系统。将其用于解决移动机器人路径规划问题是一种新的发展趋势，它把导航问题分解为许多相对独立的行为单元，比如跟踪、避碰、目标制导等。这些行为单元是一些由传感器和执行器组成的完整的运动控制单元，具有相应的导航功能，各行为单元所采用的行为方式各不相同，这些单元通过相互协调工作来完成导航任务。 基于行为的机器人学反对抽象的定义, 因此采用具体化的解释更适合该领域的哲学思想。基于行为的机器人学的重要研究内容是系统结构而不是算法, 基于行为设计的机器人在非结构化动态环境中的性能非常优越，用基于符号的机器人学设计的类似机器人无法达到如下性能: a.高速度,高灵活性。在动态复杂环境中的移动速度很快； b.高鲁棒性。可以承受局部损坏； c.高效性。软件代码可以是传统的几百分之一,硬件可以是传统的几十分之一； d.经济性。价格是传统的十几分之一； e.可扩展性。很少改变原有系统便可增加性能； f.可靠性。分布式自组织并行工作,可靠性强。 为进一步研究基于行为的规划方法，而引入一个真实环境及任务模型，即IEEE每年举办的微型机器鼠比赛，通过设计基于行为的机器鼠模型论证该算法的可行性。此项比赛要求机器人能
竭诚为您提供优质文档/双击可除 工业机器人培训心得 篇一：机器人应用培训心得 机器人培训总结 培训已近尾声，回想学习中，多位机器人领域专家的讲座为我们的思想注入了源头活水，给我带来了心智的启迪、情感的熏陶和精神的享受，让我饱享了高规格的“机器人大餐”，我感受着新思潮、新理念的激荡，他们以鲜活的案例和丰富的知识内涵及精湛的理论阐述，给了我强烈的感染和深深的理论引领，每一天都能感受到思想火花的冲击；我分享到了收获的喜悦，接受了先进自动化机器人理论的洗礼，受益匪浅。 下面将我的学习心得小结如下： 一、机器人发展历程 科学技术是第一生产力，随着时代的进步，科技发展的日新月异，一种代替人们从事某些特殊工作的科技产品——机器人，已越来越受到人们的关注。那么什么是机器人呢？人们一般的理解来看，机器人是具有一些类似人的功能的机
械电子装置，或者叫自动化装置，它仍然是个机器，它有三个特点，一个是有类人的功能，比如说作业功能，感知功能，行走功能，还能完成各种动作，它还有一个特点是根据人的编程能自动的工作，这里一个显著的特点，就是它可以编程，改变它的工作、动作、工作的对象，和工作的一些要求，它是人造的机器或机械电子装置。但从完整的更为深远的机器人定义来看，应该更强调机器人智能，所以人们又提出来机器人的定义是能够感知环境，能够有学习、情感和对外界一种逻辑判断思维的这种机器。机器人的起源要追溯到3000 多年前。“机器人”是存在于多种语言和文字的新造词，它 体现了人类长期以来的一种愿望，即创造出一种像人一样的机器或人造人，以便能够代替人去进行各种工作。直到四十多年前，“机器人”才作为专业术语加以引用，然而机器人 的概念在人类的想象中却已存在三千多年了。 从历史来来看真正意义上的机器人出现在1959年，经 过了五十多年的发展，机器人种类达数十种，它们在许多领域为人类的生产和生活服务。大多数工业机器人都不能走路，一般是靠轨道滑行，如汽车制造机器人等。现代工业机器人主要有四大类型： （1）顺序型——这类机器人拥有规定的程序动作控制 系统； （2）沿轨迹作业型——这类机器人执行某种移动作业，
基于视觉导航的轮式移动机器人设计方案第一章移动机器人 §1.1移动机器人的研究历史 机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器)。1962年，美国Unimation公司的第一台机器人Unimate。在美国通用汽车公司(GM)投入使用，标志着第一代机器人的诞生。 智能移动机器人更加强调了机器人具有的移动能力，从而面临比固定式机器人更为复杂的不确定性环境，也增加了智能系统的设计复杂度。1968年到1972年间，美国斯坦福国际研究所(Stanford Research Institute, SRI)研制了移动式机器人Shaky,这是首台采用了人工智能学的移动机器人。Shaky具备一定人工智能，能够自主进行感知、环境建模、行为规划并执行任务(如寻找木箱并将其推到指定目的位置)。它装备了电视摄像机、三角法测距仪、碰撞传感器、驱动电机以及编码器，并通过无线通讯系统由二台计算机控制。当时计算机的体积庞大，但运算速度缓慢，导致Shaky往往需要数小时的时间来分析环境并规划行动路径。 1970年前联月球17号探测器把世界第一个无人驾驶的月球车送七月球，月球车行驶0.5公里，考察了8万平方米的月面。后来的月球车行驶37公里，向地球发回88幅月面全景图。在同一时代，美国喷气推进实验室也研制了月球车(Lunar rover),应用于行星探测的研究。采用了摄像机，激光测距仪以及触觉传感器。机器人能够把环境区分为可通行、不可通行以及未知等类型区域。 1973年到1979年，斯坦福大学人工智能实验室研制了CART移动机器人，CART可以自主地在办公室环境运行。CART每移动1米，就停下来通过摄像机的图片对环境进行分析，规划下一步的运行路径。由于当时计算机性能的限制，CART每一次规划都需要耗时约15分钟。CMU Rover由卡耐基梅隆大学机
移动机器人的自主导航控制 一、研究的背景 移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。它集中了传感器技术、计算机技术、机械工程、电子工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。随着机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围大为扩展，不仅在工业、农业、国防、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在排雷、搜捕、救援、辐射和空间领域等有害与危险场合都得到很好的应用。因此，移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。 在自主式移动机器人相关技术的研究中，导航技术是其研究核心，同时也是移动机器人实现智能化及完全自主的关键技术。导航是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态，实现在有障碍的环境中面向目标的自主运动。导航主要解决以下三方面的问题:(l)通过移动机器人的传感器系统获取环境信息;(2)用一定的算法对所获信息进行处理并构建环境地图;(3)根据地图实现移动机器人的路径规划及运动控制。 二、相关技术 移动机器人定位是指确定机器人在工作环境中相对于全局坐标的位置，是移动机器人导航的基本环节。定位方法根据机器人工作环境的复杂性、配备传感器种类和数量等方面的不同而采用多种方法。主要方法有惯性定位、标记定位、GPS定位、基于地图的定位等，它们都不同程度地适用于各种不同的环境，括室内和室外环境，结构化环境与非结构化环境。 惯性定位是在移动机器人的车轮上装有光电编码器，通过对车轮转动的记录来粗略地确定移动机器人位置。该方法虽然简单，但是由于车轮与地面存在打滑现象，生的累积误差随路径的增加而增大，导致定位误差的逐渐累积，从而引起更大的差。 标记定位法是在移动机器人工作的环境里人为地设置一些坐标已知的标记，超声波发射器、激光反射板等，通过机器人的传感器系统对标记的探测来确定机器人在全局地图中的位置坐标。三角测量法是标记定位中常用的方法，机器人在同一点探测到三个陆标，并通过三角几何运算，由此可确定机器人在工作环境中的坐标。标记定位是移动机器人定位中普遍采用的方法，其可获得较高的定位精度且计量小，但是在实际应用中需要对环境作一些改造，添加相应的标记，不太符合真正意义的自主导航。 GPS定位是利用环绕地球的24颗卫星，准确计算使用者所在位置的庞大卫星网 定位系统。GPS定位技术应用已经非常广泛，除了最初的军事领域外，在民用方面也得到了广泛的应用，但是因为在移动导航中，移动GPS接收机定位精度受到卫 星信号状况和道路环境的影响，同时还受到时钟误差、传播误差、接收机噪声
第9卷 第7期2004年7月 中国图象图形学报Journal of Image and G raphics V ol.9,N o.7July 2004 基金项目:国家“863”计划资助项目(编号:2001AA422200)收稿日期:2004201213;改回日期:2004204206 基于路径识别的移动机器人视觉导航 张海波 原 魁 周庆瑞 (中国科学院自动化研究所高技术创新中心,北京 100080) 摘 要 跟随路径导引是自主式移动机器人广泛采用的一种导航方式,其中视觉导航具有其他传感器导航方式所无法比拟的优点,是移动机器人智能导航的主要发展方向。为了提高移动机器人视觉导航的实时性和准确性,提出了一个基于路径识别的视觉导航系统,其基本思想是首先用基于变分辨率的采样二值化和形态学去噪方法从原始场景图像中提取出目标支持点集,然后用一种改进的哈夫变化检测出场景中的路径,最后由路径跟踪模块分直行和转弯两种情况进行导航计算。实验结果表明,该视觉导航系统具有较好的实时性和准确性。关键词 自主式移动机器人 视觉导航 路径识别 中图法分类号:TP242.62 文献标识码:A 文章编号:100628961(2004)0720853205 Visual N avigation of a Mobile R obot B ased on P ath R ecognition ZH ANG Hai 2bo ,Y UAN K ui ,ZH OU Qing 2rui (Hi 2tech Innovation Centre ,Institute o f Automation ,Chinese Academy o f Sciences ,Beijing 100080) Abctract G uidance using path following is widely applied in the field of autonom ous m obile robots.C om pared with the navigation system without vision ,visual navigation has obvious advantages as rich in formation ,low cost ,quietness ,innocuity ,etc.This pa 2per describes a navigation system which uses the visual in formation provided by guide lines and color signs.In our approach ,the visual navigation is com posed of three main m odules :image 2preprocessing ,path 2recognition and path 2tracking.First ,image 2pre 2processing m odule formulates color m odels of all kinds of objects ,and establishes each object ’s support through adaptive subsam 2pling 2based binarization and mathematical m orphology.Second ,path 2recognition m odule detects the guide lines through an im 2proved H ough trans form alg orithm ,and the detected results including guide lines and color signs integrate the path in formation.Fi 2nally ,calling different functions according to the m ovement of straight 2g oing or turning ,path 2tracking m odule provides required in 2put parameters to m otor controller and steering controller.The experimental results dem onstrate the effectiveness and the robustness of our approach. K eyw ords com puter perception ,autonom ous m obile robot ,visual navigation ,path recognition 1 引 言 导航技术是移动机器人的一项核心技术,其难 度远远超出人们最初的设想,其主要原因有:一是环境的动态变化和不可预测;二是机器人感知手段的不完备,即很多情况下传感器给出的数据是不完全、不连续、不可靠的[1]。这些原因使得机器人系统在复杂度、成本和可靠性方面很难满足要求。 目前广泛应用的一种导航方式是“跟随路径导 引”,即机器人通过对能敏感到的某些外部的连续路 径参照线作出相应反应来进行导航[2]。这种方法和传统的“硬”自动化相比大大增加了系统的灵活性,其具有代表性的系统有:C ontrol Engineering 公司安装的导线引导系统,它是通过检测埋在地下的引导导线来控制行进方向,其线路分岔则通过在导线上加载不同频率的电流来实现[3];Egemin Automation 公司生产的Mailm obile 机器人则安装有主动式紫外光源,并通过3个光电探头来跟随由受激化学物质构成的发光引导路径[4];Macome 公司为自动驾驶车
kuka机器人学习报告 篇一：工业机器人报告 工业机器人报告 在工业铝深加工可以大幅度增加产值的大势所趋下，集团成立了工业铝深加工分公司。深加工分公司的一个重要的深加工项目就是车体轨道车辆铝型材焊接。为了保证焊接质量，目前国内各大型工业铝型材生产企业深加工工厂都使用自动焊接机器人生产线进行车体轨道车辆铝型材焊接。 一、工业机器人历史 日本是当今的工业机器人王国，既是工业机器人的最大制造国也是最大消费国。但实际上工业机器人的诞生地是美国。美国人英格伯格和德奥尔制造出了世界上第一台工业机器人，他们发现可以让机器人去代替工人一些简单重复的劳动，而且不需要报酬和休息，任劳任怨。接着他们两人合办了世界上第一家机器人制造工厂，生产unimate工业机器人。美国是工业机器人的诞生地，基础雄厚，技术先进。现今美国有着一批具有国际影响力的工业机器人供应商，像Adept Technologe、American Robot、Emersom Industrial Automation等。德国工业机器人的数量占世界第三，仅次于日本和美国，其智能机器人的研究和应用在世界上处于领先地位。目前在普及第一代工业机器人的基础上，第二代工业机器人经推广应用成为主流安装机型，而第三代智能机器人
已占有一定比重并成为发展的方向。世界上的机器人供应商分为日系和欧系。瑞典的ABB公司是世界上最大机器人制造公司之一。1974年研发了世界上第一台全电控式工业机器人IRB6，主要应用于工 件的取放和物料搬运。1975年生产出第一台焊接机器人。到1980年兼并Trallfa喷漆机器人公司后，其机器人产品趋于完备。ABB公司制造的工业机器人广泛应用在焊接、装配铸造、密封涂胶、材料处理、包装、喷漆、水切割等领域。德国的KUKA Roboter Gmbh公司是世界上几家顶级工业机器人制造商之一。1973年研制开发了KUKA的第一台工业机器人。年产量达到一万台左右。所生产的机器人广泛应用在仪器、汽车、航天、食品、制药、医学、铸造、塑料等工业，主要用于材料处理、机床装备、包装、堆垛、焊接、表面休整等领域。意大利COMAU公司从1978年开始研制和生产工业机器人，至今已有30多年的历史。其机器人产品包括Smart 系列多功能机器人和MASK系列龙门焊接机器人。广泛应用于汽车制造、铸造、家具、食品、化工、航天、印刷等领域。（The Comau Smart NS1）日系是工业机器人制造的主要派系，其代表有FANUC、安川、川崎、OTC、松下、不二越等国际知名公司。 二、焊接机器人介绍 焊接机器人是从事焊接（包括切割与喷涂）的工业机器
自主移动机器人智能导航研究进展 冯建农 柳 明 吴 捷 (华南理工大学计算机系 广州 510641)摘 要 本文对当前在自主移动机器人智能导航研究中已被采用并取得成果的研究方法进行了 综述,并根据已取得的成果预测了移动机器人智能导航研究的发展趋势,指出视觉导航和传感器融合将是移动机器人智能导航的主要发展方向. 关键词 移动机器人,智能系统,导航 1 引言 国际机器人研究在经过了80年代的低潮之后,呈现出复苏和继续发展的形势;我国的机器人研究在国家“七五”、“八五”及“863”计划的推动下也取得了很大进展.与70年代的机器人浪潮相比,现在的机器人研究有两个特点:一是对机器人智能的定位有了更加符合实际的标准,也就是不要求机器人具有象人类一样的高智能,而只是要求机器人在某种程度上具有自主处理问题的能力;另一个特点是许多新技术及控制方法(神经网络、传感器融合、虚拟现实、高速度的并行处理机等)被引入到机器人研究中.研究重点的转变使机器人研究走向了健康而平稳的发展道路,并不断取得新的研究成果. 智能自主移动机器人能够按照存储在其内部的地图信息,或根据外部环境所提供的一些引导信号(即通过对环境的实时探测所获得的信息)规划出一条路径,并能够沿着该路径在没有人工干预的情况下,移动到预定目标点.智能自主移动机器人对它的研究正在成为一个重要的研究热点. 由于机器人应用从制造业向非制造业的扩展,以及自主移动智能机器人在诸如野外作业、深海探测、以及一些人类本身所不能进入的有毒或高温环境的作业中,有着极其广泛的应用前景,因此近年来机器人研究在多方面都已取得了很大的进展.研究的成果必将成为各行各业提高生产力的强有力工具. 2 移动机器人导航分类 移动机器人有多种导航方式,根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型、导航地域等因素的不同,可以分为基于地图导航、基于陆标导航、基于视觉导航、基于感知器导航等. 基于地图的导航是在机器人内部存有关于环境的完整信息,并在预先规划出的一条全局路线的基础上,采用路径跟踪和避障技术,实现机器人导航;当机器人对周围环境并不完全了解时,则可采用基于陆标的导航策略,也就是将环境中具有明显特征的景物存储在机器人内部,机器人通过对陆标的探测来确定自己的位置,并将全局路线分解成陆标与陆标之间的片段,再通过一连串的陆标探测和陆标制导来完成导航任务;在环境信息完全未知的情况下,可1997年11月机器人 R OBOT N ov.,1997 1996-11-04收稿
工业机器人培训总结 在信息科学技术飞速发展的今天，随着人力成本逐渐的上升，工业机器人逐渐取代人力成为流水线上行的“操作员”已成为必然趋势。 为此今年7月底至8月初广东三向培训学院面向全国广大技工院校教师组织了“工业机器人应用与维护”项目培训班。同时本人有幸被学院指派参加了此次培训。这次培训对于我个人而言，我认为这次培训班举办的非常有意义，非常有必要，因为它不仅让我充实了更多的理论知识，更让我开阔了视野，解放了思想。 本次培训班主要培训学习的内容是“工业机器人应用与维护”，分别学习了解瑞典的ABB和日本三菱的六轴机器人的软件使用，及一些典型的机器人轨迹运动、搬运、码垛及工件装配等基本编程操作技能。 工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，它能自动执行工作，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。机器人可以分为：娱乐性机器人，服务用机器人，工业用机器人。此次学习主要对工业机器人的编程软件进行了培训。在国外，机器人大约在20世纪50年代末就已经应用在工业生产中，但是在中国，只有少数几家大型企业有采用机器人操作。随着人口红利的逐渐下降，企业用工成本不断上涨，工业机器人正逐步走进公众的视野。有专家认为，人口红利的持续消退，给机器人产业带来了重大的发展机遇；在国家
政策支持下，产业有望迎来爆发期。 随着企业大量使用机器人也催生出大量需求的懂得组装操作和维修的人才，为此全国大多数职业院校都开办了相关专业，为广大企业培训相关人员。 这次培训班的学习，是我们每一个参训者都收益良多，一段在职教领域具有先进性和代表性的专业理论知识和技能操作的学习培训，给我们实实在在的专业提升。 通过这次培训，我不但夯实了理论基础，提高了专业技能，还与同行进行了交流，分享了教学经验，真实受益匪浅。进一步增强了自己对教学的责任心和责任感，从别的老师身上学到很多东西，包括他们对教学工作严谨负责的态度、精益求精的精神，以及他们宝贵的教学方法和教学经验。我也希望以后继续有机会接受这样的培训，以便更好地完成教学任务，更加努力地提高自己职教理论水平和专业技能素质，坚定不移地从事职业教育。 这段时间的学习、实践，使我更加清晰的看到了自身知识和能力的不足，作为一名青年教师，应该更加客观地去重新认识、评价自我，能让我们产生一种紧迫感和危机感，又激发了我们潜心思考自身的发展问题。不断地去提高自身素质，争当一名教学理念新、奉献精神强、师德高尚、有精湛专业技能的“双师型”素质的专业教师。增强以后适应社会、服务社会的能力，并更好地适应教学的需要，培养出更适应社会需要的人才。