移动机器人原理与设计-第六章移动机器人感知

《移动原理与设计》第六章移动感知移动原理与设计第六章移动感知本章介绍了移动的感知技术，包括环境感知和自身感知两部分。

环境感知主要涉及传感器的选择与应用，自身感知则是指对自身状态的感知。

1、环境感知1.1 摄像头摄像头是移动常用的感知设备之一，它可以获取环境的图像信息。

在移动中，摄像头可用于目标检测与跟踪，地图构建，路径规划等任务。

1.2 激光雷达激光雷达可以通过测量激光束的反射时间来获取环境的三维空间信息，常用于障碍物识别与距离测量。

激光雷达在移动中广泛应用于导航与避障等任务。

1.3 超声波传感器超声波传感器利用声波的反射来测量与障碍物的距离，常用于短距离的避障与边界检测。

1.4 红外传感器红外传感器可以检测物体释放的红外辐射，常用于距离测量、目标检测与识别、环境监测等应用。

2、自身感知2.1 里程计里程计是一种用于测量位姿（位置、姿态）变化的传感器。

通常采用轮式编码器或惯性测量单元来实现。

2.2 IMUIMU（惯性测量单元）主要由陀螺仪、加速度计和磁力计构成，可用于测量的姿态、加速度和角速度等信息。

2.3 姿态传感器姿态传感器用于测量的姿态，包括倾斜角度、方向等信息。

常用的姿态传感器有陀螺仪、加速度计和磁力计等。

附件：本文档涉及以下附件：1、图像处理算法代码2、激光雷达数据处理代码3、传感器驱动代码法律名词及注释：1、版权：指对作品的著作权人享有的法律权益。

2、专利：指对发明的专有权利，包括制造、使用、销售等。

3、商标：指一种特定的标识，用于区分和识别特定的商品或服务。

4、知识产权：包括版权、专利、商标等权益的集合。

国家开放大学《机器人技术及应用》章节测试参考答案第一章机器人技术与应用一、判断1.机器人是在科研或工业生产中用来代替人工作的机械装置。

（√）2.19世纪60年代和20世纪70年代是机器人发展最快、最好的时期，这期间的各项研究发明有效地推动了机器人技术的发展和推广。

（×）3.对于机器人如何分类，国际上没有制定统一的标准，有的按负载量分，有的按控制方式分，有的按自由度分，有的按结构分，有的按应用领域分。

（√）4.所谓特种机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。

（×）5.机器人机械本体结构的动作是依靠关节机器人的关节驱动，而大多数机器人是基于开环控制原理进行的。

（×）6.机器人各关节伺服驱动的指令值由主计算机计算后，在各采样周期给出，由主计算机根据示教点参考坐标的空间位置、方位及速度，通过运动学逆运算把数据转变为关节的指令值。

（√）7.为了与周边系统及相应操作进行联系与应答，机器人还应有各种通信接口和人机通信装置。

（√）8.轮式机器人对于沟壑、台阶等障碍的通过能力较高。

（×）9.为提高轮式移动机器人的移动能力，研究者设计出了可实现原地转的全向轮。

（√）10.履带式机器人是在轮式机器人的基础上发展起来的，是一类具有良好越障能力的移动机构，对于野外环境中的复杂地形具有很强的适应能力。

（√）11.腿式（也称步行或者足式）机构的研究最早可以追溯到中国春秋时期鲁班设计的木车马。

（√）12.机器人定义的标准是统一的，不同国家、不同领域的学者给出的机器人定义都是相同的。

（×）13.球形机器人是一种具有球形或近似球形的外壳，通过其内部的驱动装置实现整体滚动的特殊移动机器人。

（√）14.可编程机器人可以根据操作员所编的程序，完成一些简单的重复性操作，目前在工业界已不再应用。

（×）15.感知机器人，即自适应机器人，它是在第一代机器人的基础上发展起来的，具有不同程度的“感知”能力。

移动机器人原理与设计
移动机器人的原理与设计
移动机器人是一种能够自动执行特定任务的机器人，它能够在无人监督的情况下移动、导航和完成指定的工作。

为了实现这一目标，移动机器人通常借助多种传感器和智能控制系统。

移动机器人的基本原理是通过传感器获取环境信息，经过处理与分析后，控制机器人的运动和动作。

常用的传感器包括摄像头、超声波传感器、红外线传感器、激光雷达等。

这些传感器能够帮助机器人感知周围的障碍物、地形、光线等信息，从而实现导航和避障。

在设计移动机器人时，需要考虑机器人的结构和动力系统。

机器人的结构应该能够适应不同的环境和任务要求，同时具备稳定性和灵活性。

例如，一些机器人会采用四足或六足的结构，以便在不同地形上移动。

动力系统则决定了机器人的运动模式和工作持续时间，可以使用电池、燃料电池或者其他能源。

智能控制系统是移动机器人的核心部分，它负责处理传感器信息、制定运动策略、计算路径规划和执行动作。

这个系统通常使用嵌入式计算设备，如微处理器、单片机或者嵌入式系统。

控制系统需要结合自主导航算法、运动规划算法和决策算法，以最优的方式完成任务。

在实际应用中，移动机器人可以用于各种任务，例如巡检、清洁、货物搬运、协助手术等。

它们可以在医院、工厂、仓库、
公共场所等不同的环境中发挥作用，提高生产效率、减少人力成本，并且可以应对一些危险或繁重的工作。

总体来说，移动机器人的原理与设计是基于传感器、结构和控制系统的综合应用，通过智能控制和导航实现自主移动和任务执行。

通过不断的技术创新和应用探索，移动机器人将在未来的各个领域中发挥更重要的作用。

机器人感知技术工作原理机器人感知技术在现代科技发展中起着举足轻重的作用，它能够使机器人获得对周围环境的感知和认知能力，以便更好地与人类进行交互和执行任务。

本文将介绍机器人感知技术的工作原理。

一、机器人感知技术的概述机器人感知技术是指机器人通过传感器获取外界信息，并利用算法对这些信息进行解析和理解的过程。

感知技术可以帮助机器人感知到物体的位置、形状、颜色等特征，从而使其能够做出相应的反应和决策。

二、机器人感知技术的传感器类型1. 视觉传感器视觉传感器是机器人感知技术中最常用的一种传感器。

它能够通过拍摄图像或视频来获取环境中物体的信息。

常见的视觉传感器包括摄像头、激光雷达等。

机器人通过解析图像或视频，可以获得物体的位置、形状、颜色等信息。

2. 声音传感器声音传感器可以使机器人感知到环境中的声音信号。

机器人可以利用声音传感器来识别语音指令、检测环境中的声音变化等。

声音传感器在机器人语音交互、环境监测等方面具有重要的作用。

3. 接触传感器接触传感器可以帮助机器人感知到物体的接触力、压力等信息。

通过接触传感器，机器人可以判断物体的硬度、形状等特征，从而更加准确地操作和处理物体。

4. 红外传感器红外传感器能够感知物体发出的红外信号，从而获得物体的温度、距离等信息。

机器人可以通过红外传感器来追踪物体的运动轨迹、感知物体的热量分布等。

5. 气体传感器气体传感器可以使机器人感知到环境中的气体浓度和成分等信息。

机器人通过气体传感器可以检测空气中的有害气体，警示人类避免受到污染。

三、机器人感知技术的应用场景1. 工业生产机器人感知技术在工业生产中有着广泛的应用。

通过视觉传感器，机器人可以对产品进行质量检测，识别缺陷并及时处理。

同时，通过接触传感器，机器人可以实现对产品的抓取和组装。

这些感知技术的应用大大提高了工业生产的效率和质量。

2. 家庭服务机器人感知技术在家庭服务领域也有着重要的应用。

机器人可以通过视觉传感器识别家庭成员的面部特征，实现人脸识别技术。

agv移动机器人原理与设计AGV（Automated Guided Vehicle），即自动引导车，是一种智能型的移动机器人。

它基于红外线、激光和视觉等多种传感器技术，利用计算机控制系统，实现自主的导航和运输。

AGV移动机器人的运行原理主要包括三个主要的部分：导航、位置确定和运动控制。

1. 导航：AGV移动机器人通过激光或红外线等传感器根据设定的导航路径进行自主导航。

2. 位置确定：AGV移动机器人利用位置传感器、编码器和激光器等装置实时获取其位置信息。

3. 运动控制：AGV移动机器人的运动控制主要包括速度控制、方向控制和转向控制等。

AGV移动机器人的设计1. 硬件设计：AGV移动机器人的硬件设计包括机械结构、控制系统和传感器等。

a) 机械结构：机械结构设计决定了AGV移动机器人的形状和外观，同时也影响着机器人的负载能力和稳定性。

因此，机械结构设计需要考虑机器人的运输任务，以便更好地满足用户的需求。

b) 控制系统：控制系统是AGV移动机器人的核心部分，它主要由控制板和电机等组成。

在设计控制系统时需要考虑以下要素：控制方式、控制精度和刹车系统等。

c) 传感器：传感器在AGV移动机器人的自主导航和定位中扮演着重要角色。

常用的传感器有：红外传感器、激光传感器和编码器等。

a) 系统架构：系统架构包括软硬件的分层、模块化和接口定义等。

良好的系统架构有利于程序的设计、开发和维护。

b) 导航规划：导航规划是AGV移动机器人的基础，通过对机器人的移动任务的分析，确定最优的路径。

导航规划通过机器人的传感器信息获取、对环境的感知来选择适当的路径，以实现更高程度的自主导航。

c) 运动控制：运动控制主要是通过控制软件实现AGV移动机器人的速度、方向和转向等，同时控制机器人的动力、制动和倒车等功能，提高机器人的运动精度和稳定性。

通过编写特定的控制算法，避免机器人过度或轻微摆动。

总之，AGV移动机器人原理和设计均涉及到硬件和软件两个方面，其中，硬件方面包括机械结构、控制系统和传感器等组成部分，软件方面则包括系统架构、导航规划和运动控制等。

移动机器人原理
移动机器人原理是基于传感器和控制系统的相互配合来实现自主移动和执行任务的技术原理。

移动机器人通常配备了多种传感器，如激光传感器、视觉传感器、距离传感器等，用于感知环境信息和获取自身位置以及周围物体的状态。

通过这些传感器收集到的数据，移动机器人会将其传输到控制系统中进行分析和处理。

控制系统会根据传感器数据的变化以及预设的控制算法，制定出相应的行动策略并控制机器人的运动。

例如，当机器人检测到前方有障碍物时，控制系统会根据传感器数据生成避障的路线规划，使机器人绕过障碍物。

移动机器人的控制系统通常是基于嵌入式系统，可以执行复杂的决策和计算任务。

控制系统还可以与其他外部系统进行通信，例如与中央控制中心或其他机器人进行数据交换和协作。

这样的架构可以实现多机器人协同工作，提高工作效率。

基于传感器和控制系统的配合，移动机器人可以实现各种功能，如自主导航、物体识别与抓取、环境监测等。

这些功能使移动机器人成为工业生产、物流配送、医疗护理等领域的有力助手，提高了生产效率和工作质量。

同时，移动机器人也面临着诸如安全性、精确性等方面的挑战，需要不断完善技术和算法，以提升自身性能和适应性。

移动机器人的原理
移动机器人的原理是通过内置的电子和机械系统来实现它的移动和感知功能。

它通常包含以下部分：
1. 控制系统：移动机器人内置一个控制系统，它由微处理器、传感器和执行器组成。

微处理器可以接收和处理来自传感器的输入信号，并基于这些信号执行相应的操作。

传感器可以帮助机器人感知周围环境的信息，如光线、声音、温度、距离等。

执行器则用于执行机器人的移动和其他任务。

2. 动力系统：移动机器人需要能源来提供动力。

常见的动力系统包括电池和发动机。

电池是最常见的能源来源，因为它们便携，容易充电，并且可以提供足够的能量供机器人移动一段时间。

发动机一般用于更大型和重型的机器人，因为它们可以提供更高的动力输出。

3. 运动控制：机器人的移动是通过运动控制系统实现的。

运动控制系统使用电机和轮子或腿等机械装置来使机器人实现前进、后退、转向和转向等动作。

机器人通常具有多个关节，可以通过精确控制各个关节的运动来实现复杂的移动和动作。

4. 环境感知：通过传感器，机器人可以感知和获取周围环境的信息。

常见的传感器包括摄像头、红外线传感器、激光传感器等。

这些传感器可以帮助机器人识别障碍物、测量距离、检测地图以及其他环境参数，从而更好地完成任务和避免碰撞。

5. 决策和规划：移动机器人通常内置了算法和程序，可以通过
分析传感器信息和已知的环境数据来做出决策和规划移动路径。

例如，机器人可以根据预先设定的目标，使用路径规划算法确定如何到达目标位置，并通过规避障碍物来避免碰撞。

移动机器人智能感知与导航研究一、引言移动机器人智能感知与导航技术在现代工业生产、军事侦察等领域有着广泛应用，其智能化和自主化特点，也成为了人类研究人工智能和机器人领域的重要方向。

本文将介绍移动机器人智能感知与导航的相关概念及技术。

二、移动机器人智能感知技术移动机器人智能感知技术主要包括传感器和感知算法两部分。

传感器是移动机器人感知外界环境的主要方式，如激光雷达、视觉传感器、IMU（惯性测量单元）等。

感知算法则是将传感器采集到的数据进行处理、分析和识别，实现对外界环境的理解、掌握。

常见的感知算法包括机器视觉、语音识别、行为识别等。

感知算法可以分为两类：基于机器学习的算法和传统算法。

基于机器学习的算法是通过训练数据集来构建模型，并使用模型进行分类、识别和控制。

传统算法是基于传感器采集到的数据，通过预先设定的规则进行处理和分析，判断外界环境。

三、移动机器人导航技术移动机器人导航技术主要分为地图构建和路径规划两部分。

地图构建是指将移动机器人感知到的环境信息转化为概括性的地图形式，建立机器人与环境之间的模型。

路径规划则是在已有地图的基础上，规划机器人的运动轨迹，以达到特定目标点的导航目的。

地图构建技术涉及到数据处理、拓扑建模和图像匹配等多个方面。

数据处理过程主要包括去除杂音、构造点云和网格地图等。

拓扑建模是指基于机器人感知到的地图，建立连通性路网。

图像匹配涉及到将不同视角的图片进行匹配和配准，构建更加精准的地图。

路径规划技术主要分为决策规划和运动规划两个阶段。

决策规划是指根据机器人所处环境和导航要求，构建完整的路径规划模型，并生成全局路径。

运动规划则是在全局路径基础上，考虑机器人的状态和动态障碍物的影响，生成实时的、平滑的运动轨迹。

四、移动机器人智能感知与导航技术的发展趋势移动机器人智能感知与导航技术在未来发展中，成为以下几个方向：1. 多传感器融合技术：通过整合多种传感器的信息，构建更加准确、可靠的地图，提高机器人感知和导航的精度。

《移动原理与设计》第六章移动感知移动原理与设计第六章移动感知本章主要介绍移动感知的原理与设计方法。

首先，将介绍移动的感知概念和分类。

接着，将详细讨论移动的感知模块，包括传感器选择、布局策略和数据融合算法。

最后，将介绍一些常用的感知技术，如视觉感知、声音感知和力觉感知等。

6.1 移动感知概念和分类感知是移动获取外界信息和环境状态的过程。

根据感知的作用和功能，可以将移动的感知分类为以下几类：6.1.1 环境感知环境感知是移动对周围环境进行感知，包括获取地图、障碍物和边界等信息。

6.1.2 定位感知定位感知是移动确定自身位置的过程，常用的定位感知方法包括GPS定位、惯性导航和视觉定位等。

6.1.3 目标识别和追踪感知目标识别和追踪感知是移动对周围目标进行感知和跟踪的过程，常用的目标识别和追踪方法包括视觉目标识别、声音目标识别和红外目标识别等。

6.1.4 姿态感知姿态感知是移动获取自身姿态信息的过程，常用的姿态感知方法包括陀螺仪和加速度计等。

6.2 移动感知模块设计6.2.1 传感器选择在进行移动感知模块设计时，首先需要选择合适的传感器。

传感器的选择要考虑到感知任务的需求、传感器的精度和稳定性等因素。

6.2.2 传感器布局策略传感器布局策略是指将传感器布置在移动上的位置和方向。

合理的传感器布局策略可以提高感知的效果和精度。

6.2.3 数据融合算法数据融合算法是将多个传感器获取的数据进行融合，得到更准确和全面的感知结果。

常用的数据融合算法包括卡尔曼滤波和粒子滤波等。

6.3 常用的移动感知技术6.3.1 视觉感知视觉感知是指通过摄像头或传感器获取图像信息，进行目标识别和跟踪的技术。

视觉感知在移动导航、目标追踪和环境感知等方面具有广泛的应用。

6.3.2 声音感知声音感知是指通过麦克风或传感器获取声音信号，进行声音目标识别和方向定位的技术。

声音感知在语音识别、声源定位和聆听等方面具有重要的应用。

6.3.3 力觉感知力觉感知是指通过力传感器或力反馈机构获取力信息，进行触觉反馈和力控制的技术。

移动机器人工作原理随着科技的不断发展，机器人的应用越来越广泛。

其中，移动机器人在工业、医疗、服务等领域都有着广泛的应用。

那么，移动机器人是如何工作的呢？一、移动机器人的基本组成移动机器人由机械结构、电气控制、传感器、计算机视觉等部分组成。

其中机械结构包括底盘、轮子、臂等；电气控制包括电机控制、电池管理、通讯等；传感器包括激光雷达、摄像头、超声波等；计算机视觉则是对图像信息的处理和识别。

二、移动机器人的工作原理1.传感器获取环境信息移动机器人的第一步是通过传感器获取周围环境的信息，包括障碍物、地形、光照等。

其中激光雷达可以获取比较精确的距离和位置信息，摄像头可以获取图像信息，超声波则可以用于距离测量。

2.环境信息处理传感器获取的信息需要进行处理，以便机器人能够理解和利用这些信息。

这个过程需要计算机视觉的支持，对图像进行处理，提取出需要的信息，比如障碍物的位置和形状、地形的高度等等。

3.路径规划机器人在知道周围环境的情况下，需要制定一条合适的路径。

路径规划需要结合机器人的能力和任务要求，同时也需要考虑环境的复杂性。

一般来说，路径规划分为全局规划和局部规划两个阶段。

全局规划确定机器人的大致路径，局部规划则是在行进中动态调整路径，以应对障碍物等突发情况。

4.运动控制机器人路径规划完成后，需要进行运动控制。

这个过程需要对机器人的电机进行控制，以实现机器人的运动。

运动控制需要考虑机器人的速度、角度、加速度等参数，并且需要不断调整，保证机器人按照规划好的路径行进。

5.任务执行移动机器人的最终目的是完成任务。

比如，在工业生产中，机器人需要完成零件的搬运和组装；在医疗领域，机器人需要完成手术等任务。

任务执行需要结合机器人的机械结构和传感器的信息，以实现精准的动作。

三、移动机器人的应用领域移动机器人在工业、医疗、服务等领域都有着广泛的应用。

在工业领域，移动机器人可以用于自动化生产线上的物流搬运和装配；在医疗领域，移动机器人可以用于手术室内的协作操作等；在服务领域，移动机器人可以用于酒店客房清洁、物流配送等。