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移动机器人的分类及用途移动机器人是指能够自主移动并执行任务的机器人。
随着科技的不断进步，移动机器人正在成为各行各业的关键技术。
本文将围绕移动机器人的分类和用途展开论述。
一、基于功能的分类1. 工业用移动机器人工业用移动机器人主要在工业领域中执行任务，如装配、搬运、焊接等。
它们通常具有高度准确的定位和控制系统，能够在复杂的环境中进行自主导航和操作。
例如，泰科机器人公司生产的移动机器人可以根据工厂内部的物流需求，在生产线上自动搬运物品，大大提高了生产效率。
2. 农业用移动机器人农业用移动机器人主要应用于农业生产过程中的种植、喷洒等环节。
它们可以利用传感器进行环境监测，自动调整喷洒剂量，提高农作物的产量和质量。
例如，美国的机械农民公司研发的农业用机器人可以自动识别农作物的病虫害，并及时施以有针对性的治理措施。
3. 医疗用移动机器人医疗用移动机器人能够在医疗环境中辅助医生进行手术和操作。
它们常常具有高精度的运动控制和成像系统，可以在微小区域内进行操作。
例如，达芬奇手术机器人可以通过控制台远程操控机器手臂，实现微创手术，减少手术创伤和恢复时间。
二、基于应用领域的分类1. 探险用移动机器人探险用移动机器人主要应用于危险或无法到达的地区进行探索和调查。
它们通常具有越障能力和自主导航能力，可以在险峻的地形或恶劣的环境下工作。
例如，火星探测器“好奇号”可以在火星上进行地质勘探和化学分析，为科学家获取宝贵的数据。
2. 家庭服务用移动机器人家庭服务用移动机器人主要用于家庭和个人生活的辅助服务。
它们可以进行各种家务劳动，如扫地、擦洗、做饭等，减轻人们的负担。
例如，iRobot公司生产的吸尘机器人可以自动清扫地板，让人们省去了清洁的麻烦。
3. 教育用移动机器人教育用移动机器人主要用于教育和培训领域，帮助教师提供更好的教学体验。
它们通常具有交互式界面和智能教学功能，可以与学生进行互动。
例如，Pepper机器人可以与学生进行对话和交流，并根据学生的反馈给予适当的指导和帮助。
2023年移动机器人（AGV）行业市场研究报告移动机器人（AGV）行业市场研究报告一、行业概述移动机器人（AGV）是一种能够自主行走、携带物品的机器人系统。
它通过激光雷达、摄像头等传感器感知环境，并利用路径规划算法、控制系统等技术实现自主导航和运输。
AGV广泛应用于制造业、物流和仓储等领域，能够提高物流效率，降低人力成本，提升作业安全性。
二、市场规模根据市场研究机构的数据显示，2019年全球AGV市场规模达到了120亿美元，并且预计到2025年将以8.2%的复合年增长率增长至196亿美元。
目前，亚太地区是全球AGV市场最大的区域，其次是欧洲和北美地区。
市场增长的主要驱动因素包括制造业的自动化需求、电子商务的发展以及物流和仓储业务的扩张。
三、市场应用1. 制造业：AGV在制造业中的应用主要集中在物料搬运、仓储和装配线自动化等环节。
AGV能够将原材料、半成品和成品从一个工作站自动运送到另一个工作站，提高生产效率和品质。
2. 仓储和物流：AGV在仓储和物流领域的应用非常广泛。
它可以代替人工搬运货物，实现自动入库、出库和分拣等操作，提高仓储和物流的效率和准确性。
3. 医疗保健：AGV在医疗保健领域的应用主要集中在病房、手术室和药房等环节。
它可以携带药品、医疗器械和病人的样本，提供快速、安全和准确的送货服务。
4. 酒店和餐饮：AGV在酒店和餐饮领域的应用主要集中在送餐和清洁服务。
它可以将食物和饮料送达客房或餐桌，还可以自动清洁餐具和客房。
四、市场竞争目前，全球AGV市场竞争非常激烈，主要的参与者包括ABB、KUKA、KION、Yaskawa Electric等知名公司。
这些公司普遍具备自主导航、自动充电和远程监控等核心技术。
此外，还有一些初创企业进入市场，如Fetch Robotics、Locus Robotics和6 River Systems等。
五、市场趋势1. 人工智能和机器学习技术将进一步提升AGV的智能化水平，使其能够更好地理解环境、适应不同的操作场景，并实现自主决策和学习能力。
智能移动机器人在仓库管理中的应用研究随着物流业的不断发展和技术的不断进步，仓储物流管理已经步入智能化时代。
智能移动机器人作为一种重要的仓库管理工具，已经在各个方向得到了广泛的应用。
本文旨在探讨智能移动机器人在仓库管理中的优势和应用，以及未来发展趋势。
一、智能移动机器人的优势1.1 提高工作效率传统的仓库管理需要大量的人力投入，人工操作依赖于人员的经验、技能和能力，这种管理模式不仅容易出现疏漏，而且还存在机器损坏、人员受伤等风险。
而智能移动机器人可以替代部分人工操作，以高效、精准、连续和稳定的方式完成物流处理、直通的作业和存储货物等任务。
这相对于手工操作可以带来更快速的反应速度、更高的准确性和更大的容错率，因此能大大提高投料和出货效率，以及降低成本。
1.2 减少作业风险工人在操作过程中，由于操作疏忽或现状的变化，会造成很多安全隐患，如堆垛高度不均，货架坍塌等。
此外，一些繁琐的作业如仓库巡检、材料搬运等也容易造成人员受伤等事件。
智能移动机器人能在固定的线路上左右移动，不会误操作，如拐头、加速、弯曲等都是规律化和标准动作，并且不会出现疏漏或人员误操作，从而避免了人为的损失风险和事故造成的影响。
1.3 提升服务质量由于智能移动机器人能掌握精细的数据和信息，因此可以实现对特定物品的定位精度、精确度和高效率的实时跟踪与定义；同时，运用机器人技术的控制系统根据特定的数据情况可以进行实时反馈，发现问题，从而提升了服务质量，进而为企业创造更多的价值。
二、智能移动机器人在仓库管理中的应用2.1 自动搬运智能移动机器人在仓库管理中的主要应用之一是自动搬运。
机器人可以在仓库内自动完成垂直搬运、水平搬运等作业，比如将物品从货架上取下或放置回来，并将物品从一个地方搬到另一个地方。
通过自动化搬运作业，不仅可以提高工作效率，而且可以减少疏漏风险和人员受伤等安全隐患，提高亚博足球平台的安全性。
2.2 自动存储除了自动搬运，智能移动机器人还可以帮助亚博足球平台自动存储。
2024年移动机器人（AGV）市场前景分析引言移动机器人，即自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV），是一种能够自主导航并执行任务的机器人。
在现代物流和制造业中，AGV已经得到广泛应用，并且其市场前景非常广阔。
本文将对移动机器人市场前景进行分析，包括市场规模、增长趋势以及潜在的发展机会。
市场规模根据市场研究机构的数据，移动机器人市场规模呈稳步增长的趋势。
预计到2025年，移动机器人市场的总价值将超过100亿美元。
这一增长主要受到以下几个因素的驱动：1.自动化需求增加：随着物流和制造业的发展，自动化需求不断增加。
AGV作为一种能够代替人工执行任务的自动化解决方案，将成为未来市场需求的重要组成部分。
2.劳动力成本上升：随着人工成本的不断上升，企业越来越重视降低劳动力成本。
AGV能够替代人工执行繁重、单调的任务，具有较低的运营成本，成为企业节约成本的一种有效方式。
3.物流和制造业发展：随着电子商务的兴起和全球贸易的增加，物流和制造业呈现出快速增长的趋势。
AGV作为提高物流运输效率和生产效率的重要工具，在这一背景下将得到广泛应用。
增长趋势移动机器人市场的增长将主要受到以下几个趋势的影响：1.技术创新：随着人工智能、机器视觉和机器学习等技术的不断发展，移动机器人的功能和性能得到不断提升。
例如，AGV现在能够通过传感器实现环境感知和路径规划，从而更加灵活、高效地执行任务。
2.行业需求差异化：不同行业对移动机器人的需求存在差异。
例如，在医疗行业，AGV可以用于医院内部物流和药品配送；而在仓储行业，AGV可以用于货物搬运和仓库管理。
未来，随着更多行业对自动化的需求增加，移动机器人的市场潜力将进一步释放。
3.合作与整合：随着移动机器人供应链的形成，供应商之间的合作和整合也将成为市场发展的趋势。
通过合作，各个企业可以共同开发新产品和解决方案，提高市场竞争力。
潜在发展机会除了上述趋势外，移动机器人市场还存在着一些潜在的发展机会：1.个性化定制：随着消费者对个性化定制需求的增加，移动机器人可以为企业提供灵活、定制化的解决方案。
智能移动机器人的现状及发展智能移动机器人是具有思维、感知和行动功学、人工智能，微电子学，光学，传感技术、材料科学仿生学等学科的综合成果。
智能移动机器人可获取、处理和识别多种信息，建立并实时修正环境模型，自主地完成较为复杂的操作任务，因此，比一般的工业机器人具有更大的灵活性、机动性和更广泛的应用领域。
2O世纪电子计算机的发明，使人类的脑力劳动自动化成为可能，60年代智能移动机器人的出现开辟了智能生产自动化的新纪元。
机器和生产系统的智能化，用机器人代替人完成各种任务，这是人类智慧发展和机器进化的飞跃。
智能移动机器人作为新一代的生产工具，在制造领域中应用，能排腺人为的不可控因素，实现高节奏、高效和高质量生产，并是未来智能生产系统(如CIMS)的重要组成部分。
在非制造领域，如核工业、水下、空间，建筑、采掘，教灾排险和作战等方面，可代替人完成人所不适或力所不及的各种工作，在原予能、水下和外层空间可开辟新的产业。
目前，我国和许多国家都把智能移动机器人列为迎接未来挑战的高技术课题，并制订发展规划，拨出巨款给予支持。
移动机器人是一种在复杂的环境下工作的具有自规划、自组织、自适应能力的机器人。
在移动机器人的相关技术研究中，导航技术可以说是其核心技术，也是其实现真正的智能化和完全的自主移动的关键技术。
导航研究的目标就是没有人的干预下使机器人有目的地移动并完成特定任务，进行特定操作。
机器人通过装配的信息获取手段，获得外部环境信息，实现自我定位，判定自身状态，规划并执行下一步的动作。
下面我就智能移动机器人系统的导航、路径规划、多传感器信息融合、细胞神经网、高智能情感移动机器人等技术进行部分说明。
移动机器人的导航方式很多，有惯性导航、视觉导航、基于传感器数据导航、卫星导航等。
它们都不同程度地适用于各种不同的环境，包括室内和室外环境，结构化环境与非结构化环境。
(1)惯性导航惯性导航是一种最基本的导航方式。
它利用机器人装配的光电编码器和陀螺仪，计算机器人航程，从而推知机器人当前的位置和下一步的目的地。
移动机器人的发展史1920年捷克斯洛伐克作家卡雷尔·恰佩克在他的科幻小说《罗萨姆的机器人万能公司》中，根据Robota(捷克文，原意为“劳役、苦工”)和Robotnik(波兰文，原意为“工人”)，创造出“机器人”这个词。
1939年美国纽约世博会上展出了西屋电气公司制造的家用机器人Elektro。
它由电缆控制，可以行走，会说77个字，甚至可以抽烟，不过离真正干家务活还差得远。
但它让人们对家用机器人的憧憬变得更加具体。
1942年美国科幻巨匠阿西莫夫提出“机器人三定律”。
虽然这只是科幻小说里的创造，但后来成为学术界默认的研发原则。
1948年诺伯特·维纳出版《控制论》，阐述了机器中的通信和控制机能与人的神经、感觉机能的共同规律，率先提出以计算机为核心的自动化工厂。
1954年美国人乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并注册了专利。
这种机械手能按照不同的程序从事不同的工作，因此具有通用性和灵活性。
1956年在达特茅斯会议上，马文·明斯基提出了他对智能机器的看法：智能机器“能够创建周围环境的抽象模型，如果遇到问题，能够从抽象模型中寻找解决方法”。
这个定义影响到以后30年智能机器人的研究方向。
1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。
随后，成立了世界上第一家机器人制造工厂——Unimation公司。
由于英格伯格对工业机器人的研发和宣传，他也被称为“工业机器人之父”。
1962年美国AMF公司生产出“VERSTRAN”(意思是万能搬运),与Unimation公司生产的Unimate 一样成为真正商业化的工业机器人，并出口到世界各国，掀起了全世界对机器人和机器人研究的热潮。
1962年-1963年传感器的应用提高了机器人的可操作性。
人们试着在机器人上安装各种各样的传感器，包括1961年恩斯特采用的触觉传感器，托莫维奇和博尼1962年在世界上最早的“灵巧手”上用到了压力传感器，而麦卡锡1963年则开始在机器人中加入视觉传感系统，并在1965年，帮助MIT 推出了世界上第一个带有视觉传感器，能识别并定位积木的机器人系统。
移动机器人调研报告
《移动机器人调研报告》
随着科技的不断发展，移动机器人在各个领域的应用也越来越广泛。
为了解现今移动机器人的发展状况和未来发展趋势，我们进行了一次深入的调研和分析。
首先，我们对移动机器人的应用领域进行了调研。
我们发现，移动机器人已经进入了许多领域，包括工业生产、医疗保健、军事防卫等。
在工业生产中，移动机器人可以协助人类完成一些重复性、枯燥性的工作，提高工作效率和降低劳动强度。
在医疗保健领域，移动机器人可以用于辅助手术、照料老年人等方面。
在军事防卫领域，移动机器人可以用于侦察、搜救等任务。
其次，我们调研了移动机器人的发展趋势。
我们发现，随着人工智能技术的不断发展，移动机器人的智能化水平也在不断提高。
未来的移动机器人将更加智能化、灵活化，可以在更复杂的环境中完成任务。
同时，移动机器人的自主化能力也将得到加强，可以更好地适应多变的环境。
最后，我们对移动机器人的发展前景进行了展望。
我们认为，移动机器人在未来会成为各个领域的重要助力，将为人类带来更多便利和效益。
同时，我们也认为，需要加强对移动机器人的研发和应用，提高其智能化水平和自主化能力，以更好地适应未来的需求。
总的来说，移动机器人在现今已经得到了广泛的应用，在未来也将发挥越来越重要的作用。
我们期待移动机器人能够在各个领域为人类带来更多的便利和效益。
机器人技术的应用及未来发展趋势机器人技术在现代社会中起到了越来越重要的作用，其在工业制造、医疗保健、科学研究等多个领域得到广泛应用。
本文将从机器人技术当前的应用现状入手，探讨其未来的发展趋势。
一、机器人技术的应用现状1. 工业制造领域机器人在工业制造领域中有着广泛的应用。
传统的工业机器人主要用于物料搬运、焊接、喷涂等重复性的操作。
随着人工智能的发展，机器人的应用范围不断拓展，如机器人视觉技术的发展，可以实现对产品尺寸、形状、表面质量等要素的检测；机器人柔性化制造技术的发展，可以实现多品种、小批量的生产，提高生产效率和生产质量。
此外，还有一些新型的机器人，如协作机器人、移动机器人等，可以与人类进行更为智能和灵活的互动，实现人机合作。
2. 医疗保健领域机器人技术在医疗保健领域中也有广泛的应用。
如手术机器人可以通过微创手术技术，降低手术风险和恢复时间；康复机器人可以协助患者进行康复训练，帮助他们恢复肢体功能；护理机器人可以陪伴老人、残疾人等特殊人群，提供日常照料服务。
同时，机器人技术还可以在疾病预防、医学影像、药物研发等方面发挥作用。
3. 科学研究领域机器人技术在科学研究中也占有重要的地位。
例如，探险机器人可以在极地、深海等环境下进行探测和研究；天文探测机器人可以观测和研究太阳系和星系的结构和演化；人形机器人则可以在人类工程学中模拟人类的行为和动作，促进人机交互的机制研究。
二、机器人技术的未来发展趋势1. 人工智能的应用将更加广泛人工智能是机器人技术发展的一个重要方向。
随着机器学习、深度学习等技术的不断发展，人工智能将被广泛应用于机器人技术的许多领域，如视觉、语音、动作控制等。
同时，人工智能也将使机器人实现更为智能化、自主化的能力，减少对人类干预的依赖。
2. 机器人的灵活程度将进一步提高目前的工业机器人大多数只能进行单一的工作，而随着机器人柔性化制造技术和协作机器人技术的不断发展，机器人将具备更高的任务适应能力，能够依据任务需求自主决策，实现人机协作。
移动机器人的发展现状及其趋势一、本文概述随着科技的不断进步和创新，移动机器人作为领域的重要分支，已经在众多领域展现出强大的应用潜力。
从工业制造到家庭生活，从医疗服务到军事防御，移动机器人的身影越来越频繁地出现在我们的视野中。
它们以其高度的自主性、灵活性和适应性，为人类社会的发展带来了革命性的变革。
本文旨在深入探讨移动机器人的发展现状，包括其技术特点、应用领域以及面临的挑战等，并在此基础上展望其未来的发展趋势，以期能为相关领域的研究和实践提供参考和启示。
二、移动机器人的发展现状近年来，移动机器人技术得到了迅猛的发展，其应用领域不断扩大，技术水平持续提高。
在硬件方面，移动机器人的设计日趋精巧，功能日益强大。
许多机器人已经具备了自主导航、避障、物体识别、抓取和搬运等能力。
在软件方面，随着和机器学习技术的快速发展，移动机器人的智能化水平也在不断提升。
它们可以通过学习和训练，自主完成复杂的任务，甚至在某些方面超越了人类的能力。
在应用领域方面，移动机器人已经深入到工业、医疗、物流、农业、家庭服务等多个领域。
在工业领域，移动机器人被广泛应用于生产线上的物料搬运、装配、检测等环节，大大提高了生产效率和产品质量。
在医疗领域，移动机器人被用于手术、康复训练、药品管理等任务，为医疗事业的发展提供了有力支持。
在物流领域，移动机器人可以实现货物的自动分拣、搬运和配送，大大提高了物流效率。
移动机器人在农业和家庭服务等领域也展现出了广阔的应用前景。
然而，尽管移动机器人技术取得了显著的进步，但仍面临着许多挑战和问题。
例如，移动机器人在复杂环境下的感知和决策能力还有待提高，对于未知环境的适应能力也需要进一步加强。
移动机器人的安全性、可靠性和经济性等方面的问题也需要得到解决。
因此，未来的研究和发展应重点关注如何提高移动机器人的智能化水平、适应性和安全性，以及如何降低其成本和提高其经济效益。
移动机器人技术的发展呈现出蓬勃的态势，其应用前景广阔。
移动机器人的发展状况及趋势摘要移动机器人就具有广泛的应用前景，也是近年来研究的热门课题之一。
本文对移动机器人的发展与现状以及移动机器人导航技术的发展状况做了总结与阐述。
1.引言导航技术在移动机器人的相关技术研究中，是其核心技术，也是其实现其智能化的技术。
导航研究的目标就是没有人的干预下使机器人有目的地移动并完成特定任务，进行特定操作。
机器人通过装配的信息获取手段，获得外部环境信息，实现自我定位，判定自身状态，规划并执行下一步的动作。
机器人及其技术在未来将起到重要作用。
展望生产自动化的未来，从使用角度看，生产系统如何才能在与人协调的作业环境中快速高效地生产出高质量、高性能的商品。
2.移动机器人的分类移动机器人按工作环境来分：室外移动机器人和室内移动机器人。
按移动方式分：轮式移动机器人，步行移动机器人，蛇形移动机器人，履带移动机器人，爬行移动机器人。
按结构体系结构分：功能式结构机器人，行为式结构机器人，混合式结构机器人。
按功能和用途分：医疗机器人，军用机器人，助残机器人，清洁机器人。
按作业空间分：陆地移动机器人，水下移动机器人，无人和空军移动机器人3.移动机器人导航及定位现状导航和定位是移动机器人发展的两重要问题，移动机器人的导航方式可以分为：基于环境信息的地图模型匹配导航，视觉导航，传感器数据导航。
3.1导航3.1.1陆标导航陆标导航是将陆地上的一些特殊景物作为陆标，移动机器人在知道这些陆标坐标形状的前提下通过对陆标的探测确定自己的位置。
同时将全场的目标分解为陆标和陆标之间的片段。
不断对陆标探测完成导航，根据不同环境可以分为人工路标导航和自然路标导航。
人为路标导航是通过对人放置的一些陆标进行识别完成导航，但它容易改变工作环境。
自然路标导航不会改变自然环境，是机器人对工作环境中的自然标志进行识别完成那个导航。
3.1.2视觉导航由于计算机视觉理论及算法的发展，视觉导航成为导航技术中的一个重要发展方向。
DeSouza等总结了近20年机器人导航中视觉导航技术的发展状况，包桂秋等也描述了图像技术在机器人导航中的应用，特别是在飞行器包括导弹、飞机等导航中的应用。
通常，机器人利用装配的摄像机拍摄周围环境的局部图像，然后通过图像处理技术，如特征识别、距离估计等，进行机器人定位及规划下一步的动作。
Menegatti等利用Fourier变换处理机器人全方位图像，并将关键位置的图像经Fourier变换所得的数据存储起来作为机器人定位的参考点。
以后机器人所拍摄的图像经变换后与之相对照，从而得知机器人当前位置。
席志红等利用视觉技术解决计算机器人运动过程中的避碰点，从而实现机器人局部路径规划。
3.1.3基于传感器数据导航一般机器人都安装了一些非视觉传感器，如超声传感器、红外传感器、接触传感器等。
利用这些传感器亦可以实现机器人导航。
童峰等介绍了一种用于移动机器人的超声波导航系统，而且此系统精度比较高。
Song等将超声数据与图像数据结合，通过事先训练好的神经网络预测障碍物的可能位置，从而使得机器人能够在动态非结构化环境中实现自主导航。
而Maaref等将传感器数据作为模糊推理系统的输入，模糊系统将产生较优(针对某事先设定的代价函数而言)的机器人行为动作。
Ratner等利用超声数据，识别和跟踪道路边缘，从而实现机器人在一个公园中的自主导航。
3.2定位作为机器人导航的最基本环节，定位是确定机器人在二维工作环境中相当于全局坐标的位姿定位方法根据机器人工作环境工作的复杂性。
根据机器人定位方法的不同可以分为惯性定位，陆标定位，声音定位等。
惯性定位是在移动机器人的车轮上装有光电编码器。
陆标定位常用的方法是三角测量法。
声音定位用于光线超出视野之外或者光线很暗时。
4.机器人导航相关技术机器人导航相关技术包括机器人定位与地图构建、机器人路径规划、机器人体系结构、传感器数据融合等。
5.智能方法的应用随着智能控制理论与方法的迅速发展，智能方法在移动机器人导航中得到了广泛应用。
目前主要存在的智能导航算法主要有模糊算法、神经网络算法、模糊神经网络、遗传算法和进化神经网络等。
5.1模糊逻辑的导航方法Wong等提出了一种基于模糊逻辑的导航方法，其思想就是定义3个矢量(机器人前进方向矢量、机器人到目标的方向矢量和机器人到障碍物的方向矢量)，根据3个矢量的位置关系来决定构造模糊规则库。
5.2遗传算法张文志等给出了一种用遗传算法学习模糊规则以完成移动机器人导航的方法．通过采用变长度编码方法和竞争型小生境遗传算法，减少了染色体的尺寸和复杂度，同时提高了学习速度。
Hashimoto等提出了基于遗传编程(GeneticProgramming，GP)的导航方法，GP是一种采用结构编码方法的扩展的遗传算法，可以产生计算程序和函数。
整个方案的原理就是利用GP对数据进行预处理，把定量的数据信息转化成关于周围环境的定性信息，感知结束后，采用基于delta规则的模糊规则进行推理，从而实现自主式移动机器人导航。
邹细勇等提出了一种解析形式的机器人矢量场导航模型。
考虑到机器人对路径长度、平滑度及安全性的要求，一种混合遗传模拟退火优化算法被用来对导航模型的参数进行搜索，以寻找最优路径。
龚涛等分析了未知远程环境下移动机器人导航过程中进化学习的效率和知识更新问题，提出了并行进化模型来解决此问题。
5.3神经网络技术5.4基于行为的导航方式Banta等讨论了神经网络技术在机器人导航中的应用。
Morasso构建了一个基于自组织神经网络的混杂系统来实现机器人导航，通过传感器数据训练自组织神经网络，机器人关于环境的知识便逐步积累。
Chee 等构造了一个两层的模糊推理系统来进行机器人导航，此系统接收传感器数据作为输入，而直接输出机器人控制信号。
Doitsidis etal 设计了一个两层的模糊推理系统来实现自动小车的导航;其中第一层实现数据融合和运动控制功能，第二层实现实时避障功能。
Tsourveloudis等使用一个两层模糊推理系统，结合势场方法，实现机器人导航。
这里的模糊推理系统与大致相同。
有一类机器人导航方法是基于行为的导航方式。
所谓基于行为的导航是把复杂的导航功能分解成很多简单的功能模块单元。
每个单元有自己的感知器和执行器，具有特定的感知动作行为。
机器人在不同的情景下，激发并执行某个或某些功能模块单元。
Parasuraman等利用模糊专家系统来进行功能模块的调度。
整个导航系统分成三个子系统功能模块(wall following，obstacle avoidance，goalseeking)，每个功能模块都用模糊逻辑来设计。
这个系统的优点是模块动作转换平滑，并且易于增加新的功能模块。
Nefti等利用自适应模糊神经网络(ANFIS)来调度这三个功能模块。
杨争等也实现了一种此类导航系统，其中各个功能模块单元由一个模糊控制器调度。
Lim等用混杂系统来进行动作模块分配，从而实现高速的机器人行为动作;这个混杂系统包括离散的抽象动作任务和连续的具体控制信号。
Ryu 等通过扩展拓扑地图能实现机器人定位和路径规划;同时，这个导航系统具有基于行为的导航功能。
这样，机器人既具有快速反应能力，又具有全局规划能力。
6.关于移动机器人的设计6.1目的：能实现轮式机器人的速度控制，可寻线行走，LCD显示和温度测量功能，还可以在室内清扫地面的同时实现避障功能。
6.2技术指标及功能：清扫地面时，行走速度约为0.4M/S。
当前方有障碍时，机器人可以智能的避开障碍继续工作（清扫地面），工作初的铅电池电压约为12.8—13V，锂电池约为15V，能持续工作20分钟左右，而这个期间的铅电池与锂电池的压降都不太大，可以认为是电池电压变化的稳定阶段，在整个过程中，也一直显示机器人工作的周围温度，额外还加了液晶显示功能。
7.总体方案：7.1后轮驱动部分，考虑到机器人在行驶的过程中要反复的左转、右转，并且能够灵活转向，故采用双直流电机驱动，每个电机控制一个主动轮，采用专用的驱动芯片L298N来驱动电机，L298N驱动芯片是著名的SGS公司产品，内部包含四通道驱动电路，它能够一个芯片驱动两个电机，也可以一个芯片驱动一个电机。
外观为15引脚。
额定工作电流为1A，最大可达2A，VSS电压最小4.5V，最大可达36V，VS电压最大也是36V。
VS电压应比VSS电压略高，否则L298N有时会出现失控的现象。
用L298N可以方便的实现电机正反转控制，电子开关的速度很快，稳定性也非常强，并且有过热和过载保护功能。
是一种广泛采用的控制直流电机的驱动芯片，使用此方案可以减少了硬件电路搭设。
其缺点是启动时，突然加的电压比较高。
我们认为，在驱动这一部分中，必须保持驱动的快速性和稳定性，用集成化了专用驱动芯片，容易控制运动方向，其外围电路也简单，易于调整。
7.2 清扫用的直流电机，由于它不需要转换旋转方向和速度控制，所以采用稳定后的电压直接加在电机上就可以。
7.3电源部分，由于本系统需要电池供电，我们考虑了集中方案为系统供电。
采用15V左右的可充电式锂电池，经过7805的电压变换后，给清扫地面用的直流电机，液晶和温度测量器件供电，将铅电池接出两个之路，一条用于共给后轮的驱动电压，另一条经过7805电压变换，稳压后给单片机系统和其他芯片供电。
锂电池和铅电池的电量比较足，并且可以充电，重复利用，可以长时间的持续供电。
7.4液晶显示和温度测量部分，液晶我们采用，温度测量，我们采用DS 18B20 温度传感器，该元器件输出的是数字信号，相对其它的测温元件来说，它精确，稳定，外围电路简单。
7.5避障用的是E3F-DS30C4 光电开关，它的测量距离可达到50cm以上，并且距离可调。
测量精确，稳定。
7.6由于给避障传感器供12V电压，故输出电压会出现11V多和0V两种情况，不能直接加到单片机上。
于是我采用三极管将电流放大，然后接到继电器线圈上，继电器的常开和常闭分别接5V和地。
而此时的输出为5V和0V，就可以被单片机接受。
8.结论移动机器人已经取得了许多令人鼓舞的成果，取得可喜的进展，但还未达到实用的要求。
移动机器人技术是传感技术、控制技术、信息处理技术、机械加工技术、电子技术、计算机技术等多门技术的结合。
因此对于移动机器人的发展也必然建立在这些技术的高速发展之上的多传感器的导航方式是移动机器人导航发展的必然趋势。
这种多传感器的信息融合技术充分利用了多个传感器的资源，通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和利用，把多个传感器在空间或时间上的冗余或互补信息根据一定的准则进行组合，从而获得对被测对象的一致性解释或描述，因此信息处理主要是指对于传感器采集进来的信息进行处理，包括语音识别与理解技术，图像处理与模式识别技术等。
由于目前移动机器人的导航大都采用基于视觉或有视觉参与的导航技术，因此计算机视觉和图像处理技术的水平对于移动机器人导航的发展将起到至关重要的作用。
