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《基于四足机器人的导航与路径规划方法研究》一、引言随着科技的飞速发展，四足机器人作为一种新型的移动平台，在军事、救援、物流等领域得到了广泛的应用。
其灵活的移动能力和良好的环境适应性，使得四足机器人在执行复杂任务时表现出强大的潜力。
然而，为了充分发挥四足机器人的性能，需要研究有效的导航与路径规划方法。
本文将重点研究基于四足机器人的导航与路径规划方法，旨在为四足机器人的应用提供理论支持和实用技术。
二、四足机器人概述四足机器人是一种通过四个腿进行运动的机器人，具有较高的灵活性和环境适应性。
其运动学特性和动力学特性使得四足机器人在复杂地形中能够稳定行走。
此外，四足机器人还可以通过改变腿部的运动状态，实现各种复杂的动作和姿态。
三、导航方法研究1. 传感器融合导航传感器融合导航是四足机器人导航的重要手段。
通过融合激光雷达、摄像头、惯性测量单元等传感器数据，可以实现对环境的感知和定位。
在传感器数据融合过程中，需要采用合适的算法对数据进行处理和优化，以提高导航的准确性和稳定性。
2. 地图构建与更新地图是四足机器人导航的基础。
通过传感器数据和机器视觉技术，可以构建出环境的地图。
在地图构建过程中，需要考虑地图的精度、实时性和更新速度等因素。
同时，为了适应环境的变化，需要研究地图的动态更新方法。
四、路径规划方法研究1. 全局路径规划全局路径规划是指根据起点和终点，在已知环境中规划出一条最优路径。
在全局路径规划中，需要考虑环境的复杂性、障碍物的分布、路径的长度和安全性等因素。
常用的全局路径规划算法包括A算法、Dijkstra算法等。
2. 局部路径规划局部路径规划是指在机器人运动过程中，根据实时感知的环境信息，规划出局部路径。
在局部路径规划中，需要考虑机器人的运动学特性和动力学特性，以及避障和速度规划等因素。
常用的局部路径规划算法包括动态窗口法、人工势场法等。
五、实验与分析为了验证本文提出的导航与路径规划方法的有效性，我们进行了实验。
机器人轨迹规划算法研究及其在自动化生产中的应用近年来，随着工业自动化的快速发展，机器人已经得到了广泛的应用，无论在工业、医疗、军事等领域，都悄然地融入了人们的日常生活之中。
而机器人轨迹规划算法则是机器人技术中的一个重要组成部分，是实现机器人自主控制的基础。
本文将从机器人的轨迹规划算法入手，探讨其研究现状以及在自动化生产中的应用。
1、机器人轨迹规划算法概述机器人轨迹规划算法，顾名思义即是为机器人制定轨迹。
其目标是在预设的约束条件下，最小化机器人的路径和能耗，以及确保轨迹的安全和稳定。
为了实现机器人的自主运动，轨迹规划算法主要分为全局规划和局部规划两种。
全局规划：是指在环境中搜索一条全局最优的路径来达到目标点。
全局规划通常需要全局地搜索，需要运算大量的计算量，适用于较为静态的环境下，但对于动态的环境效果不佳。
局部规划：是对当前机器人的位置、朝向和速度等信息进行分析，根据环境中的动态障碍物和目标位置，确定机器人移动的方向和速度，以适应当前环境所要求的轨迹。
局部规划可以适应动态环境，但也需要在局部范围内进行规划，需要不断的更新。
2、机器人轨迹规划算法的研究现状目前，机器人轨迹规划算法的研究主要集中在基于随机搜索和优化算法的全局规划和基于局部可行性的局部规划。
全局规划方面，Dijkstra算法被广泛应用，该算法已成为全局规划的基础算法之一。
同时，A*算法、D*算法、RRT算法等也在不断的发展中。
这些算法通过对预设的目标点和障碍物的地图进行优化、实现机器人在环境中高效且安全地移动。
而局部规划方面，ROS 中 move_base库实现了大部分机器人轨迹规划功能。
该库是基于DWA算法的局部规划方案，可以实现机器人对于环境的快速响应，以保持安全、稳定的轨迹。
3、机器人轨迹规划在自动化生产中的应用机器人技术已广泛应用于自动化生产中。
目前，机器人轨迹规划技术已成为提高生产效率和质量的关键技术之一，其在自动化生产中的应用具有以下优点：（1）提高生产效率机器人特别适用于重复性、高频率、高精度、高速运动的工作，机器人在生产线上的自动化运用，可以大大提高生产效率。
，为样条曲线参变量，为次样条曲线的基组，为样条曲线控制顶点，为样条曲线的权因子，可以根据德布尔-考克斯递推公式，通过节点矢量求出。
其中规定0/0=0，。
为了得到六足机器人腿部各关节的运动轨迹所经过的给定路径点，使NURBS样条分段曲线连接点、二者之间相互对应。
曲线的插与控制顶点进行确定，然后反求曲线的控制点。
由于沿参数轴节点的分布距离不相等，因此最终会得到NURBS曲线[5]。
本文使用累计弦长参数化，其中，规范节点矢量有：0=1=…=k。
其余节点的值由各路径点所对应的间隔时间进行归一化。
次样条基函数阶导矢量为：，式中：。
对式（4）进行求解，得u的速度、加速度。
若节点的矢量已知，采用NURBS方法经过选取点，得出：，为对应的控制顶点，为对应的时间节点，为曲线需要经过的点。
由控制顶点计算规则可知，控制点和求解方程数一致才可以计算，但是现在方程数为-1个，因此引入束方程：插值点与约束条件的两端控制点相重合，束上对初始速度用切矢条件进行限制，[6]。
，，，，，为已知的数值点。
2多目标最优轨迹优化问题描述对六足机器人足端轨迹规划进行求解，首先进行相关的物理和路径约束，对路径点采用5次NURBS曲线的方法进行插值。
然后为使控制点与轨迹更加贴合，当机器人的腿部关节运对其曲线的平滑性进行优化，以达到增强速度、平滑性的目的。
最后，对运行时间、能量以及跃度进行优化。
化的目标函数如下：为运行总时间，用于衡量机器人腿部运行效率；节平均加速度，用于衡量能量消耗；3为平均跃度，节运动平滑性；、分别代表腿部关节的加速度和跃度，六足机器人工作的总时间。
由于不能使用单一目标对多个目标函数进行求解，函数采用归一化加权，所得新函数如下：、3为权重系数，为使数值在一个区间，为对各个目标优化的归一化处理。
为使最小，取1=2=3=1/3，1=1，2=时刻腿部关节的速度，()为时刻腿部关节的加时刻腿部关节的跃度，max为加速度的最大限制为速度的最大限制值，max为跃度的最大限制值。
基于样条插值的仿壁虎机器人足端脱附轨迹规划孙功勋;俞志伟;沈丹妮;吴加明;汪中原;戴振东【摘要】针对仿壁虎机器人足端粘附脱附运动,提出了Spline三次样条插值与Matlab/Simulink 半实物仿真相结合的足端轨迹生成及优化的方法.合理选取关键节点,利用三次样条插值,可快速得到所需复杂的光滑轨迹曲线.设计了测试平台并进行半实物仿真,通过分析数据采集卡采集的脱附力的变化趋势,并合理调整三次样条插值数据节点,优化脱附轨迹及其法向力与切向力,使仿壁虎机器人单足脱附过程切向力和法向力保持在较小范围.验证了该方法在单腿运动轨迹生成中的有效性和可行性,为四足步态生成与爬壁实验奠定基础.%To plan conglutination and desorption trajectory of gecko-inspired robot,a method to generate and optimize the foot-end trajectory combining cubic spline interpolation with Matlab/Simulink semi-physical simulation is proposed. With proper selection of key node and cubic spline interpolation,the needed complex and smooth trajectory curve can be obtained. A testing platform was designed to carry out the semi-physical simulation. With the analysis on the change trend of the desorption force collected by data acquisition card and reasonable adjustment of cubic spline interpolation data nodes,the desorption trajectory, normal and tangential forces were optimized,which made the normal and tangential forces in the single-foot desorption process of the gecko-inspired robot to be kept in small range. Experimental result shows the reliability and efficiency of this method in the single-leg moving trajectory generation. The optimized trajectory canbe applied in the gait planning and wall-climbing of gecko-inspired robot in the future.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2015(038)016【总页数】4页(P9-12)【关键词】仿壁虎机器人;足端轨迹规划;样条插值;SimMechanics仿真【作者】孙功勋;俞志伟;沈丹妮;吴加明;汪中原;戴振东【作者单位】南京航空航天大学仿生结构与材料防护研究所,江苏南京 210016;南京航空航天大学自动化学院,江苏南京 210016;南京航空航天大学仿生结构与材料防护研究所,江苏南京 210016;南京航空航天大学仿生结构与材料防护研究所,江苏南京 210016;华为软件技术有限公司,江苏南京 210012;南京航空航天大学仿生结构与材料防护研究所,江苏南京 210016;南京航空航天大学仿生结构与材料防护研究所,江苏南京 210016【正文语种】中文【中图分类】TN409-34机器人的末端轨迹规划中，足端位姿可用一系列节点表示[4]，将机器人的轨迹视为由机器人笛卡尔空间中一系列的关键节点构成[5]，可以通过笛卡尔空间所规划的轨迹的运动学逆解得到对应的关节空间角度[6]。
《非完整移动机器人路径规划与轨迹跟踪控制的研究》篇一一、引言随着现代机器人技术的快速发展，非完整移动机器人在生产制造、服务型机器人等领域得到了广泛应用。
其高效、精准的路径规划和轨迹跟踪控制技术，成为当前研究的热点。
本篇论文主要研究非完整移动机器人的路径规划方法和轨迹跟踪控制技术，以提高机器人的工作效能和灵活性。
二、非完整移动机器人的特性非完整移动机器人指无法实现任意运动的移动机器人。
这种机器人在结构和功能上往往具备更多的灵活性和可操作空间，但在路径规划和轨迹跟踪方面存在一定限制。
因此，对非完整移动机器人的路径规划和轨迹跟踪控制技术的研究显得尤为重要。
三、路径规划方法研究（一）全局路径规划全局路径规划主要依赖于环境地图信息，通过算法搜索出从起点到终点的最优或次优路径。
常见的全局路径规划算法包括基于图搜索的算法、基于采样的算法等。
这些算法在处理静态环境时效果较好，但在动态环境下需要实时更新地图信息，对计算资源和时间有较高要求。
（二）局部路径规划局部路径规划主要根据机器人当前的感知信息，在局部范围内进行路径规划。
常见的局部路径规划算法包括基于势场的方法、基于学习的方法等。
这些方法能够根据环境变化实时调整路径，但需要机器人具备较高的感知和决策能力。
四、轨迹跟踪控制技术研究轨迹跟踪控制技术是实现机器人精准运动的关键。
常用的轨迹跟踪控制方法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
这些方法可以结合机器人的动力学模型和运动学模型，实现对机器人运动的精确控制。
在非完整移动机器人的轨迹跟踪控制中，需要考虑到机器人的运动约束和动力学特性，选择合适的控制方法以实现精准的轨迹跟踪。
五、非完整移动机器人路径规划和轨迹跟踪的融合在实现非完整移动机器人的路径规划和轨迹跟踪时，需要考虑到两者之间的协同作用。
一方面，路径规划为机器人的运动提供全局指导；另一方面，轨迹跟踪控制确保机器人能够按照规划的路径精确运动。
因此，需要将两者融合起来，实现机器人的高效、精准运动。
基于可达性分析的机器人时间最优轨迹规划方法的研究发布时间：2021-06-15T07:20:37.915Z 来源：《中国科技人才》2021年第9期作者：赵辉[导读] 随着工业自动化的不断发展，工业环境日趋复杂，生产需求快速多变，对工业机器人运动性能的要求越来越高，机器人要更快更准更稳定，因此需要对机器人的轨迹规划进行更加深入的研究。
美的集团（上海）有限公司上海 201702摘要：工业机器人高速高精度运动对于提高生产制造效率有重要作用，因此时间最优轨迹规划成为研究热点之一。
本文讨论了目前热门的几种时间最优轨迹规划方法。
针对可达性分析的规划方法，首先介绍算法基本原理，给出单步运动计算流程，在此基础上进行扩展，推广到多步连续运动。
针对几种运动形式与约束条件，计算出时间最优轨迹，并对轨迹进行分析。
测试结果表明，该方法具有计算量小、无奇异点、稳定性高等优点，适合做实时控制。
关键词：轨迹规划，时间最优，力矩约束，动力学计算，多步连续运动一、前言随着工业自动化的不断发展，工业环境日趋复杂，生产需求快速多变，对工业机器人运动性能的要求越来越高，机器人要更快更准更稳定，因此需要对机器人的轨迹规划进行更加深入的研究。
传统机器人运动轨迹主要是S型和T型轨迹，但S型和T型轨迹采用固定运动速度和加速度，并不能发挥电机的全部性能。
对于直角坐标机器人和机床来说，此轨迹是时间最优的，但对于串联机器人来说，此轨迹并非时间最优。
为了使机器人以最大速度运动，缩短运动时间，需要研究电机性能工作在最大值临界状态下的运动，这种方法称为时间最优轨迹规划方法。
机器人用的时间最优轨迹如下图实线所示，由于机器人在不同位置和姿态下，所对应的约束也不相同，因此需要逐点寻找约束下最优值，最后得到的最优轨迹是一条有波动的曲线，有加速段、减速段，中间阶段是贴着约束限制区域的边沿运动的。
图1 时间最优轨迹与传统轨迹对比时间最优轨迹规划，英文缩写TOPP，常见有3种方法：DP-动态编程，CO-凸优化，NI-数值积分。
《基于四足机器人的导航与路径规划方法研究》一、引言四足机器人技术作为近年来机器人学的重要分支，正受到越来越多领域的研究和应用。
该类机器人的独特结构使它们能够更稳定地在非结构化环境中运动。
本文的研究目的在于，基于四足机器人进行导航与路径规划方法的研究，通过这一方法实现机器人自主高效地在未知环境中运动，达到其应用的目的。
二、四足机器人概述四足机器人是一种模仿生物体运动方式的机器人，其结构由四个可独立控制的腿组成。
这种结构使得四足机器人在复杂地形上具有较强的运动能力，尤其是在不平坦、非结构化的环境中，四足机器人能以更稳定、灵活的方式运动。
然而，如何使四足机器人实现自主导航和路径规划成为了一个关键的技术挑战。
三、导航方法研究针对四足机器人的导航问题，我们首先需建立其运动模型和传感器系统。
这些模型和系统将为机器人的定位、地图构建和路径规划提供必要的信息。
常见的导航方法包括基于全局定位系统（GPS）的导航、基于激光雷达（Lidar）的导航和基于视觉的导航等。
对于四足机器人而言，考虑到其能在复杂环境中工作的特性，我们建议采用基于视觉的导航方法。
视觉导航主要依赖于机器视觉技术，通过图像处理和模式识别等方法获取环境信息，实现机器人的定位和导航。
对于四足机器人来说，视觉导航不仅可以提供丰富的环境信息，还可以在GPS信号无法覆盖或信号质量差的环境中工作。
四、路径规划方法研究路径规划是四足机器人导航的关键技术之一。
在已知环境信息的基础上，路径规划算法需要为机器人规划出一条从起点到终点的最优路径。
常见的路径规划算法包括基于图论的算法、基于采样的算法等。
然而，这些传统的路径规划算法在面对复杂环境时，可能无法有效地找到最优路径或无法处理动态环境中的障碍物。
因此，我们提出了一种基于深度学习和强化学习的路径规划方法。
该方法通过训练神经网络来学习环境中的动态信息，并根据学习到的信息为机器人规划出最优路径。
此外，我们还将该方法和传统的路径规划算法相结合，以提高算法在复杂环境中的适应性和效率。
