移动定位业务概述 概述 车辆监控、调度系统利用公用移动通信网的数据承载信道（SMS、GPRS、CDMA1X）作为监控中心与移动目标之间的信息传输媒介，利用各种通信平台（Internet、DDN专线、帧中继、VPN、ISDN、PSTN等）作为监控中心与远程工作站之间的通信方式，综合运用全球定位系统（GPS）和基于电子地图的地理信息系统（GIS）相关技术，实现对移动目标位置的跟踪、调度/指挥、监控、报警求助和信息咨询等服务。 在此基础上亦可针对移动目标的不同类型，对部分功能予以优化，建立各种专用的车辆监控/调度系统，从而满足各种不同类型移动目标的服务需要。 应用范畴包括：客运车辆、货运车辆、特种物资运输车、出租车、社会车辆、被保险高级车辆、国宾车队、公安车辆、消防车辆、邮政车辆、银行运钞车、医疗急救车、应急修理车、专卖商品运输车等。 一系统采纳的技术 目前的车辆监控、调度系统一样采纳下列技术： 1.定位技术 车载终端多数采纳GPS定位技术，亦可采纳移动通信网络定位技术或两者相结合的定位技术。 2.定位数据传输技术 利用GSM网的SMS信道或GPRS信道或CDMA1X网的PDSN信道传送目标移动终端的定位数据、监控和告警等数据。 3.GIS技术 GIS技术将定位信息（经、纬度）和电子地图相结合，将地图和移动目标位置同时显示在车载台的屏幕上（导航、导购、导游等）或运算机屏幕上（跟踪、监控、指挥、调度、报警等），使用户能够直观地使用各种地理信息和车辆定位服务。 4.WebGIS技术 WebGIS技术利用互联网，在Web或WAP上公布空间数据，并将空间数据以电子地图与移动目标轨迹的形式，直观地展现在页面上供签约用户扫瞄。
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。
扫地机器人结构及控制系统设计 自动清扫机器人是当今服务机器人领域一个热门的研究方向。从理论和技术上讲，自动清扫机器人比较具体地体现了移动机器人的多项关键技术，具有较强的代表性，从市场前景角度讲，自动清扫机器人将大大降低劳动强度、提高劳动效率，适用于宾馆、酒店、图书馆、办公场所和大众家庭。因此开发自动清扫机器人既具有科研上的挑战性又具有广阔的市场前景。 家用智能清扫机，包括计算机、传感器、电机与动力传动机构、电源、吸尘器、电源开关、操作电位计等，在清扫机的顶部共设有三个超声波距离传感器；清扫机底部前方边沿安装有5个接近开关，接近开关与超声波距离传感器一起，构成清扫机测距系统；清扫机装有两台直流电机；在清扫机的底部安装有吸尘器机构。自动清扫机器人的功能是自动完成房间空旷地面尤其是家居空旷地面的清扫除尘任务，打扫前，要把房间里的物体紧靠四周墙壁，腾出空旷地面。清扫机完成的主要功能：能自动走遍所以可进入的房间，可以自动清扫吸尘，可在遥控和手控状态下清扫吸尘。 本文所介绍的自动清扫机器人的总体布局方案如图1所示，前后两轮为万向轮，左右两轮为驱动轮。驱动轮设计采用两轮独立且各由两台步进电动机驱动的转向方式，通过控制左右两轮的速度差来实现转向。考虑到机器人实际应用的实用性，本驱动系统设计成一个独立的可方便替换的模块，当机器人驱动系统发生故障时，只需简单步骤就可以对驱动部分进行替换。同时为了机器人能够灵活的运动，从动轮选用万向轮。 下图为自动清扫机的三维立体图：
自动清扫机器人车箱体采用框架式结构。从下至上分隔成三个空间：第一层装配各运动部件的驱动电机、传动机构；第二层为垃圾存储空间；第三层装配机器人控制系统、接线板、
移动机器人定位--传感器和技术 摘要 确切的了解车辆的位置是移动机器人应用的一个基本问题。在寻找解决方案时，研究人员和工程师们已经开发出不同的移动机器人定位系统、传感器以及技术。本文综述了移动机器人定位相关技术，总结了七种定位系统：1.里程法；2.惯性导航；3.磁罗盘；4.主动引导； 5.全球定位系统； 6.地标式导航和 7.模型匹配。讨论了各自的特点，并给出了现有技术的例子。 移动机器人导航技术正在蓬勃发展，正在开发更多的系统和概念。因为这个原因，本文给出的各种例子只代表各自的种类，不表示作者的倾向。在文献上可以发现许多巧妙的方法，只是限于篇幅，本文不能引用。 1。介绍 摘要概述了该技术在传感器、系统、方法和技术的目标，就是在一个移动机器人的工作环境中被找到。在测量文献中讨论这个问题，很明显，不同方法的基准比较是困难的，因为缺乏公认的测试标准和规的比较。使用的研究平台大不相同，用于不同的方法的关键假设也大不相同。再进一步，困难源自事实上不同的系统是处在其发展的不同阶段。例如，一个系统已经可以商业化；而另一个系统，也许有更好的性能，却只能实验室条件下作有限的测试。正是由于这些原因，我们一般避免比较甚至判断不同系统或技术的表现。在这篇文章里，我们也不考虑自动引导车(AGV)。AGV使用磁带、地下的引导线、或地面上的彩色条纹在作引导。这些小车不能自由设计路径，不能改变自己的道路，那样它们无法响应外部传感器输入（如避障）。然而，感兴趣的读者可能会在[Everett, 1995]找到AGV引导技术调查。 也许最重要的移动机器人定位文献的阅读结果，正是到目前为止，并没有真正完美的解决问题的方案。许多局部的解决办法大致分为两组：绝对的和相对的位置测量。因为缺乏一种完善的方法，开发移动机器人通常结合两种方法，从每个小组选一个方法。这些方法可以进一步分为以下七类: I：相对位置的测量（也称为Dead-reckoning） 1。里程法 2。惯性导航 II：绝对位置测量（基于参考的系统） 3。磁罗盘 4。主动发射引导 5。全球定位系统 6。地标式导航 7。模型匹配
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
一种全向移动机器人 的实现 --------------------------------------------------------------------------作者: _____________ --------------------------------------------------------------------------日期: _____________
机械电子学 学院：机电工程学院 专业：机械设计及理论 班级：研1501 学号： 姓名：鹿昆磊 指导教师：李启光 日期： 2016年5月13日 一种全向移动机器人的设计
摘要:轮式机器人作为移动机器人中的重要分支之一,由于其承载能力强、定位精度高、能源利用率高、控制简单等优点，长久以来一直受到国内外研究人员的关注。移动机器人的研宄涉及到控制理论、计算机技术和传感器技术等多门学科。因此,对轮式移动机器人进行研宄具有一定的意义。本文对四轮独立驱动和转向移动机器人的机械结构设计、运动学以及控制程序设计进行了分析研宄。 关键词：移动机器人；四轮独立驱动和转向； As one of the important branch of mobile robotics, wheel mobile robot has long been paid attention to by the research people at home and abroad for its high load ability, positioning accuracy, high efficiency, simple control, etc. Mobile robot has close relation to many technologies such as control theory, computer technology, sensor technology, etc. Therefore, research on the mobile robot has important significance. KEYWORDS: Mobile Robot; Four Wheel Drive and Steering; 0 前言 机器人技术的发展对人类社会产生了深渊的影响。首先,机器人被使用在那控需要重复劳动的场合,它不仅能够很好的胜任人类的工作,还可以更有效、快捷地完成工作任务。其次,在一些危险、有毒等场合,机器人也被用来代替人类去完成相应的工作。最后,机器人被运用在那些人类暂时无法到达的地方,例如深海、空间狭窄等地方。 陆地移动机器人大致分为轮式移动机器人、腿式移动机器人、履带式移动机器人、跳跃式移动机器人等几种。其中轮式移动机器人以其承载能力强、驱动和控制简单、移动方便、定位精准、能源利用率高、现有研宄成果较多等良好的表现更受科研人员热捧,许多科研人员纷纷加入其中作进一步研究、探索。 本文使用45度麦克纳姆轮，四轮独立驱动形式工作，在平面内可以实现3自由度运动，它非常适合工作在空间狭窄、有限、对机器人的机动性要求高的场合中[1]。 1 工作原理 单独的麦克纳姆轮无法实现全方位移动，需要多个( 至少4个) 才能组成全方位移动平台。因此，有必要对全方位移动平进行运动学分析，以便为全方位移动平台控制算法提供理论依据。 图1是一种麦克纳姆轮，典型的采用4个麦克纳姆轮的全方位移动平台如图2所示，图中车轮斜线表示轮缘与地面接触辊子的偏置角度，滚子可以实现2自由度的运动，一个是绕车轴旋转的运动和一个绕滚子轴向的旋转运动。 以移动平台中心O点为原点建立 全局坐标系, 相对地面静止; 是车轮 i中心。在平面上，全方位移动平台具有 3 个自由度，其中心点O 速度车轮绕轮轴转动的角速度是，车轮中心的速度是，辊子速度是。 图1 麦克纳姆轮
自主移动机器人同时定位与地图创建（SLAM）方法1.引言： 机器人的研究越来越多的得到关注和投入，随着计算机技术和人工智能的发展，智能自主移动机器人成为机器人领域的一个重要研究方向和研究热点。移动机器人的定位和地图创建是自主移动机器人领域的热点研究问题。对于已知环境中的机器人自主定位和已知机器人位置的地图创建已经有了一些实用的解决方法。然而在很多环境中机器人不能利用全局定位系统进行定位，而且事先获取机器人工作环境的地图很困难，甚至是不可能的。这时机器人需要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。这就是移动机器人的同时定位与地图创建(SLAM) 问题，最先是由SmithSelf 和Cheeseman在1988年提出来的，被认为是实现真正全自主移动机器人的关键。SLAM问题可以描述为：机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和传感器数据进行自身定位，同时建造增量式地图。在SLAM中，机器人利用自身携带的传感器识别未知环境中的特征标志，然后根据机器人与特征标志之间的相对位置和里程计的读数估计机器人和特征标志的全 局坐标。这种在线的定位与地图创建需要保持机器人与特征标志之间的详细信息。近几年来，SLAM的研究取得了很大的进展，并已应用于各种不同的环境，如：室内环境、水下、室外环境。 2.SLAM的关键性问题 2.1地图的表示方式 目前各国研究者已经提出了多种表示法，大致可分为三类：栅格表示、几何信息表示和拓扑图表示，每种方法都有自己的优缺点。
栅格地图表示法即将整个环境分为若干相同大小的栅格，对于每个栅格各指出其中是否存在障碍物。这种方法最早由Elfes和Moravec提出，而后Elfes进行了进一步的研究。它的优点在于创建和维护容易，尽量的保留了整个环境的各种信息，同时借助于该地图，可以方便地进行自定位和路径规划。缺点在于：当栅格数量增大时(在大规模环境或对环境划分比较详细时)，对地图的维护行为将变得困难，同时定位过程中搜索空间很大，如果没有较好的简化算法，实现实时应用比较困难。 几何信息地图表示法是指机器人收集对环境的感知信息，从中提取更为抽象的几何特征，例如线段或曲线，使用这些几何信息描述环境。该方法更为紧凑，且便于位置估计和目标识别。几何方法利用卡尔曼滤波在局部区域内可获得较高精度，且计算量小，但在广域环境中却难以维持精确的坐标信息。但几何信息的提取需要对感知信息作额外处理，且需要一定数量的感知数据才能得到结果。 拓扑地图抽象度高，特别在环境大而简单时。这种方法将环境表示为一张拓扑意义中的图(graph)，图中的节点对应于环境中的一个特征状态、地点。如果节点间存在直接连接的路径则相当于图中连接节点的弧。其优点是： (1)有利于进一步的路径和任务规划， (2)存储和搜索空间都比较小，计算效率高， (3)可以使用很多现有成熟、高效的搜索和推理算法。 缺点在于对拓扑图的使用是建立在对拓扑节点的识别匹配基础上的，如当环境中存在两个很相似的地方时，拓扑图方法将很难确定这是否为同一点。 2.2不确定信息的描述
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/689665812.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
移动定位的业务功能与实现原理 发布时间：2005-11-23 12:08:19新闻摘自： 当前，作为数字移动通信网提供的增值业务之一，移动定位服务在国外已经有了成功的先例，在国内也已经度过了发展的初期阶段，正表现出良好的发展势头。而在即将到来的3G时代，定位业务也将是运营商推出的重点增值业务之一，其广阔的市场前景已经引起了移动运营商、服务提供商以及制造商的广泛关注。 当前，随着无线通信技术的发展和数据处理能力的提高，众多的移动增值业务被开发出来。其中移动定位业务就是最具发展潜力的业务之一。目前，日本、美国、韩国和欧洲的移动定位业务均取得了良好的发展。 目前移动定位主要的应用包括以下几个方面。人身安全和紧急救助。目前，我国人身安全和紧急救助报警只能依靠拨打110或120，这使得用户在紧急情况下（如正受到人身攻击或急病突发）的报警变得十分困难。利用移动定位业务，手机的持有者只要按几个按钮，警务中心和急救中心在几秒钟内便可知报警人的位置而可以提供及时的救助。美国已规定2001年10月之后所有手机必须具有定位报警功能。欧洲一些国家也开始了这方面的应用。在我国可应用在人身受到攻击危险时的报警、特殊病人的监护与救助、独生子女位置的监护与救助、生活中遇到各种困难时的求助需求等。 机动车反劫防盗。与目前其它几种防盗系统相比，移动定位业务所采用的系统具有突出的优点包括系统体积小，重量轻，可放置机动车任意位置而不易被窃车者发现；不受遮挡的影响，室内室外均可实现定位；与GPS定位相比，成本低，若使用手机作为定位终端价格可在千元以下；定位系统的安全运行可完全由有关部门自主监控。 集团车队、人员和租赁设备的调度管理。在许多情况下，集团车队和人员的管理者需要及时调度所属的车辆和人员，以提高工作效率，提升服务质量，如邮政快递、应急维护服务等。管理者希望距离客户最近的车辆和人员在最短的时间内到达用户所在的位置。借助于移动定位业务，管理者可随时了解车辆和人员的位置，因而可根据客户随时的要求，迅速调度车辆和人员。与GPS相比，移动定位业务所采用的定位技术的特点是当车辆和人员进入遮挡物下或建筑物内时，管理者仍可方便地确定其位置，进行调度管理。
移动机器人的研究现状与趋势１１５【４３】ＳｈｅｎｇＬ＇Ｇｏｌｄｅｎｂｅ唱ＡＡ．Ｒｏｂｕｓｔｄａｍｐｉｎｇ ｃｏｎ们１ｏｆｍｏｂｉｌｅｍａｌｌｊｐｕｌａｔｏｒｓ嘲．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＳｙｓｔｅｍｓ，ＭａｎａｎｄＣｙｂｅｍｅｔｉｃｓＰａｎＢ，２００２，３２（１）：１２６．１３２． 【４４】ＳｈｅｎｇＬ，Ｇ０１ｄｅｎｂｅ唱ＡＡ．Ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｃｏｎ乜Ｄｌｏｆｍｏｂｉｌｅｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｓ【Ｊ】．ＩＥＥＥ１ｈｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，２００ｌ，１２（５）：１１２１．１１３３． 【４５】李磊，叶涛，谭民，等．移动机器人技术研究现状与未来【Ｊ】．机器人，２００２，２４（５）：４７５—４８０． 【４６】徐国华，谭民．移动机器人的发展现状及其趋势【Ｊ】．机器人技术与应用，２００１，（３）：７—１４． ［４７】Ｌ硼ｎｅＥＰａｒｋｅｒ．ＣｏｏｐｅｒａｔｉｖｅＲｏｂｏｔｉｃｓｆｏｒＭｕｌｔｉ＿Ｔａｒｇｅｔ０ｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＡｕｔｏｍａｔｉｏｎａｎｄＳｏｆｔＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ｓｐｅｃｉａｌｉｓｓｕｃｏｎＲｏｂｏｔｉｃｓＲｅｓｅａｒｃｈａｔＯａｋＲｉｄｇｅＮａｔｉｏｎａｌＬａｂｏｍｔｏｒｙ，１９９９，５（１）：５—１９． ［４８】ＭａｍｒｉｃＭＪ．ＬｅａｍｉｎｇｔｏＢｅｈａｖｅＳｏｃｉａｌｌｙ【Ａ】．ＦｒｏｍＡｎｉｍａｌｓｔ０Ａｎｉｍａｔｓ：ＩｎｔｅｍａｔｉｏｎａｌｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆＡｄａｐｔｉｖｅＢｅｈａｖｉｏｒ【ｃ］．１９９４．４５３－４６２． ［４９］ｕｅｙａｍａＴ，Ｆｕｌ（ＩｌｄａＴ．ｓｅｌｆ－ｏ唱ａＩｌｉｚａｔｉｏｎｏｆＣｅｌｌｕｌａｒＲｏｂｏｔｓｕｓｉｎｇＲａｎｄｏｍｗａｌｌ【ｗｉｍｓｉｍｐｌｅＲｕｌｅｓ【Ａ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＩＥＥＥＩ—ＣＲＡ【ｃ】．１９９３５９５—６００． ［５０】王越超．多机器人协作系统研究［Ｄ】．哈尔滨：哈尔滨工业大学，１９９９． ＰｒｅｓｅｎｔＳｉｔｕａｔｉｏｎａｎｄＦｕｔｕｒｅＤｅＶｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆＭｏｂｉｌｅＲｏｂｏｔＲｅｓｅａｒｃｈ ｚＨＡＮＧＭｉｎｇ?１ｕ，ＤＩＮＧＣｈｅｎｇ－ｊｕｎ，ＤＵＡＮＰｉｎｇ （ｓｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈ锄ｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎ舀ＨｅｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓ时ｏｆＴｅｃｌｌｎｏｌｏ鼢Ｔｉ柚ｊｉｎ３００１３０，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｉｓａｎａｌｙｚｅｄａｎｄｓｕｌ砌ａｒｉｚｅｄｉｎｃｌｕｄｉｎｇｉｔｓｃｏｍｐｕｔｅｒｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ，ｉｎｆｂｍｌａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎｏｆ ｍｕｌｔｉ－ｓｅｎｓｏｒｓ，ｅｎｖｉｒｏｍｅｎｔｒｅｃｏｇＩｌｉｔｉｏｎ，ｒｏｂｏｔＶｉｓｉｏｎ，ｒｏａｄｆｏｌｌｏｗｉｎｇａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎ仃Ｄ１．ＩｎｔｈｅｅｎｄｔｈｅｓｔｕｄｙｔｒｅｎｄｏｆＩＩｍｌｔｉ—ｒｏｂｏｔｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎａｎｄｍｏｂｉｌｅｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｉｓｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔ；ｉｎｆｂｍａｔｉｏｎｍｓｉｏｎ；ｒｏａｄ ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ；曲ｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎ仃０１；ｍｕｌｔｉ—ｒｏｂｏｔ 作者简介：张明路，工学博士、教授，博士生导师．１９９７年，毕业于天津大学 机械学专业，获博士学位．现任河北工业大学机械工程学院院长，全国高校机器人及自动化学会常务理事，河北省振动工程学会副理事长，“中国机械工程’杂志社编委会理事，天津市自动化技术及应用研究会副秘书长，天津市机械工程学会理事，中国机械工程教育协会高校机电类学科教学委员会委员．近年来承担了国家８６３计划等科研项目多项，发表学术论文３０余篇，其中ｓｃＩ收录３篇，ＥＩ收录１１篇．主页：ｈｔｔｐ：／／ｍｅｓ．ｈｅｂｕｔ．ｅｄｕ．ｃｌｌ／ｉｎｍｅｃｈｊＶｅｂ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔＩＩｌ 联系电话：０２２—２６５“５０６；Ｅ．ｍａｎ：ｚｈａｎｇｍｌ＠ｈｅｂｕｔ．ｅｄｕ．ｃｎ
一、定位技术的必要性 职务犯罪侦查部门在接到案件线索后，首先要做大量的前期初查工作，掌握一定信息后，就到了关键阶段：接触被举报人、有关知情人等涉案人员，进行谈话。而且为了达到出其不意的效果，侦查员需要迅速、准确地找到涉案人员，在有多名涉案人员的情况下，还要保证他们同时到案。 但如今的社会交通发达便利、人员流动迅速，特别是在像这样大城市中，从茫茫人海里要找到一个人，谈何容易。很多涉案人员已知信息很少，可能只知道其名字，而不知道其号，其单位也可能只是一个皮包公司，要找到这样的人就很困难。还有的涉案人员已知信息多一些却不确定，可能出现多个办公地点，多套住房，居无定所，要找到这样的人也不容易。
如果不弄清涉案人员具体位置，贸然出击，就有可能扑空进而打草惊蛇，涉案人员就会闻风而逃，影响办案进程。所以对涉案人员的位置定位是侦查工作中经常面临的棘手问题。 随着当今社会信息化的发展，整个社会的通信、网络、消费等交互信息在爆炸式增长，人与人之间，人与社会之间的信息交流随时随地在发生。同样涉案人员在社会生活中也会留下自己的信息，而这些信息与其所在地理位置会产生对应关系，应用技术手段发现这些信息，从而找到这个人的位置，这就是技术定位的实现基础。 采用技术手段对涉案人员进行定位，有时间短、定位精确等优点，是职务犯罪侦查部门进行人员定位的优先选择。
二、定位技术分析 一般来说，定位技术通过以下几种方式实现，一是无线终端设备定位，包括手机等无线通信终端定位及无线网络终端定位等。二是有线网络终端定位。三是社会监控信息定位。四是人员身份信息定位。 （一）无线终端设备定位 1、手机等移动通信终端定位。 目前中国的手机普及率已相当高，手机已经成为人们必不可少的随身物品。手机定位的原理是通过特定的定位技术来获
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
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