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机器人导航与路径规划随着人类科技的不断发展，机器人的应用也不断地拓展和深化。
其中，机器人导航和路径规划技术的应用越来越广泛，尤其在工业自动化和智能家居领域。
本文将详细探讨机器人导航和路径规划技术的原理和应用。
一、机器人导航技术机器人的导航技术是指机器人在复杂环境中自主定位和移动的能力。
机器人导航技术的核心是“自主定位和建图”，即机器人通过自身的传感器对周围环境进行感知和分析，并将所得到的信息转化成可用的地图。
机器人需要不断地利用传感器进行环境感知，不断地跟踪自己在地图中的位置和状态，以便在运动过程中作出正确的决策。
机器人的导航技术主要分为定位、建图和路径规划三个环节。
1、定位定位是机器人导航的第一步，通过利用机器人内置的传感器，如激光雷达、摄像头等，对周围环境进行感知，获取与周围地标的相对距离，进而确定自身的位置。
2、建图建图是机器人导航的第二步，将测量到的环境信息转换成地图。
建图方法主要分为基于激光雷达的SLAM（同时定位与地图构建）和基于视觉的SLAM等不同方式。
通过建立地图，机器人可以实现更精准的定位和路径规划。
3、路径规划路径规划是机器人导航的最后一步。
它是指机器人根据地图和目标的要求，计算出最优路径，并实现自主行驶的过程。
路径规划是机器人导航中最为重要的环节之一，它直接关系到机器人在实际操作中的表现。
二、路径规划技术路径规划技术是指根据机器人当前的位置和任务要求，计算出一条最优路径。
最优路径通常是指能够满足任务需求的同时尽可能短的路径。
路径规划技术的应用非常广泛，主要涵盖了以下几个方面：1、工业自动化在工业自动化中，机器人路径规划是实现自动化生产的关键技术之一。
机器人可以代替人类完成一些繁重、危险、重复性的工作，如物流搬运、装配、焊接等。
机器人路径规划技术的应用可以大大提高生产效率，减少人力成本和工作风险。
2、智能家居随着智能家居的不断发展，越来越多的机器人被应用于家庭环境中。
例如，智能扫地机器人，通过内置的传感器实现自主规划清扫路径。
机器人的智能自主导航与控制技术研究机器人作为一种高科技产品已经成为了当今社会中的一个热点话题。
随着科技的不断进步，机器人所扮演的角色也越来越重要。
机器人的智能自主导航与控制技术是机器人发展的关键之一。
一、机器人的智能导航技术智能导航技术是机器人领域中的一个重要的技术。
智能导航技术主要是指机器人可以自主进行环境感知，以及规划和执行自己的移动路径。
机器人的导航技术可以分为两个主要的类型，即静态的导航技术和动态的导航技术。
1.静态导航技术静态导航技术可用于机器人在环境中移动时，在事先获得的环境地图的资料的基础上进行导航。
这种技术适合于在已知的环境下运行的机器人，它们可以根据预设的地图和机器人自身的定位信息来进行路径规划和控制，从而实现自主导航。
机器人通过对环境中的各种信息的捕捉和处理，比如激光雷达、摄像头、红外线传感器等，来获取地图上的各种目标物体位置和障碍物等信息，从而使机器人能够通过环境地图进行自主导航和避障。
2.动态导航技术动态导航技术是指机器人不仅可以进行静态地图导航，还具有自主规划和执行动态路径的能力，使得机器人可以在未知环境或者无法事先获取环境地图的情况下，进行自主导航和控制。
动态导航技术主要包括视觉导航和语音导航两种技术。
二、机器人的智能控制技术机器人的智能控制技术是机器人以智能方式完成某些目标动作、行为控制的技术。
智能控制技术是机器人自主导航和执行任务的重要基础。
目前，智能控制技术主要包括模糊控制、遗传算法控制、神经网络控制等多种形式。
1.模糊控制技术模糊控制技术是机器人智能控制技术中的一种常见形式，它利用了模糊逻辑的思想，将人类专家的控制经验，转化为数学模型，然后将其用于机器人控制。
这种技术具有良好的适应性和可扩展性，是机器人智能控制中的重要技术手段之一。
2.遗传算法控制技术遗传算法是一种以生物遗传学为目标的计算机算法，通过对种群基因表达适应程度的分析，得出最优的解决方案。
在机器人领域中，遗传算法一般应用于机器人运动与控制领域，用来提高机器人的移动能力和控制性能。
基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航一、概述随着科技的快速发展，室内移动机器人已成为智能家居、物流运输、医疗护理等领域的重要组成部分。
要实现机器人的高效、准确运作，其定位与导航技术至关重要。
基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航技术，通过集成传感器、控制算法和路径规划算法，使机器人能够在复杂的室内环境中实现自主定位与导航。
嵌入式系统作为机器人的核心部分，具备体积小、功耗低、实时性强等特点，能够满足机器人对于硬件资源的需求。
通过集成多种传感器，如激光雷达、超声波传感器、摄像头等，机器人可以获取环境中的距离、障碍物、图像等信息，为定位与导航提供丰富的数据支持。
在定位方面，基于嵌入式系统的室内移动机器人可以采用多种技术，如SLAM（同时定位与地图构建）、惯性导航、WiFi指纹定位等。
这些技术各有优缺点，可以根据具体应用场景进行选择和优化。
通过实时获取机器人的位置信息，可以实现对机器人的精确控制。
在导航方面，嵌入式系统可以根据定位信息以及预设的目标位置，结合路径规划算法，为机器人规划出最优的行驶路径。
同时，机器人还需要具备避障功能，能够在遇到障碍物时及时调整行驶方向，确保安全到达目的地。
基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航技术是实现机器人自主化、智能化的关键。
通过不断优化算法和硬件设计，可以提高机器人的定位精度和导航效率，为各领域的应用提供更加便捷、高效的解决方案。
1. 嵌入式系统概述及其在机器人技术中的应用嵌入式系统，作为一种专用的计算机系统，被设计用于执行特定的控制、监视或辅助功能。
它通常嵌入在设备或系统内部，是设备智能化、自动化的核心所在。
嵌入式系统结合了硬件和软件，具有体积小、功耗低、实时性强、可靠性高等特点，因此广泛应用于各种领域，如智能家居、医疗设备、航空航天以及机器人技术等。
在机器人技术中，嵌入式系统发挥着举足轻重的作用。
嵌入式系统为机器人提供了强大的计算和控制能力。
通过嵌入式处理器和相应的算法，机器人能够实时地处理传感器数据、执行复杂的运动控制任务，并实现自主导航和定位。
论文题目：智能机器人的未来开展趋势学院：机电学院专业：机械设计制造及其自动化：学号：智能机器人的未来开展趋势摘要：通过教师对?机器人技术根底?的讲解，以及各组同学课外知识的介绍，还有自己通过网上查阅相关机器人的相关知识及论文，我掌握了机器人的根本知识和应用。
我对智能机器人技术的开展现状，以及世界各国智能机器人的开展水平和应用有了新的认识。
掌握了机器人的根本知识后，我对机器人的未来开展趋势有了自己的看法。
关键词：机器人、开展现状、应用、趋势1、引言机器人的定义是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。
智能机器人那么是一个在感知- 思维- 效应方面全面模拟人的机器系统，外形不一定像人。
它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究它们相互之间的关系。
还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。
一部智能机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能力。
智能机器人与工业机器人的根本区别在于，智能机器人具有感知功能与识别、判断及规划功能。
随着智能机器人的应用领域的扩大，人们期望智能机器人在更多领域为人类效劳，代替人类完成更复杂的工作。
然而,智能机器人所处的环境往往是未知的、很难预测。
智能机器人所要完成的工作任务也越来越复杂;对智能机器人行为进展人工分析、设计也变得越来越困难。
目前，国外对智能机器人的研究也在不断深入。
通过对?机器人技术根底?的学习，以及课下讨论，各个小组的讲解及相关机器人视频的观看，分析了国外的智能机器人的开展，讨论了智能机器人在开展中存在的问题，最后提出了对智能机器人开展的一些设想。
2、国外在该领域的开展现状综述2.1智能机器人的开展现状智能机器人是第三代机器人，这种机器人带有多种传感器,能够将多种传感器得到的信息进展融合，能够有效的适应变化的环境，具有很强的自适应能力、学习能力和自治功能。
机器人的导航与定位方案随着科技的发展，机器人在日常生活中扮演着越来越重要的角色。
机器人的导航与定位是机器人能够准确感知和移动的关键技术之一。
本文将介绍几种常见并且可行的机器人导航与定位方案。
一、视觉导航与定位视觉导航是一种基于机器视觉技术的导航与定位方案。
该方案利用机器人配备的相机和图像处理算法，通过识别环境中的特征物体、地标或者二维码来进行导航与定位。
相对于其他导航与定位技术，视觉导航需要的硬件成本相对较低，并且能够较为准确地感知环境。
然而，视觉导航容易受到光照、遮挡等外界因素影响，对环境要求较高。
二、惯性导航与定位惯性导航与定位是一种以惯性传感器为基础的导航与定位方案。
通过使用陀螺仪和加速度计等惯性传感器，机器人可以感知自身的加速度、角速度等信息，并通过积分计算出机器人的位置和姿态。
惯性导航与定位不依赖于外界参考，对环境的要求较低，且具有较高的精度和实时性。
但是，由于惯性传感器的误差会随着时间的推移而积累，因此需要结合其他导航与定位技术进行纠正，以提高定位的精度。
三、激光雷达导航与定位激光雷达导航与定位是一种基于激光雷达扫描地图和传感器测距原理的导航与定位方案。
机器人搭载激光雷达设备，通过发射激光束扫描周围环境，并根据激光束的反射情况构建地图。
利用地图信息和机器人当前位置的估计值，可以进行导航与定位。
激光雷达导航与定位具有较高的精度和可靠性，适用于复杂的室内和室外环境。
然而，激光雷达设备价格昂贵，使用成本较高，且不适用于某些特殊环境，如强光环境或者雨雪天气。
四、超声波导航与定位超声波导航与定位是一种基于超声波传感器的导航与定位方案。
机器人使用超声波传感器发射超声波，通过测量超声波的传播时间和反射情况，可以计算出物体与机器人的距离和方位，从而实现导航和定位。
超声波导航与定位具有成本较低、实时性较好的优点，适用于室内环境中的障碍物避开和目标搜索。
然而，由于超声波传感器测量范围有限，并且容易受到噪声的干扰，导致其定位精度相对较低。
工业机器人的研究现状与发展趋势随着制造业的发展，工业机器人的应用越来越普遍。
工业机器人是一种能够代替人工完成繁琐、危险、高强度等工作的机器，其应用范围涵盖了汽车、电子、食品等多个领域。
随着机器人技术的不断发展，越来越多的工业机器人开始向智能化、高速化、柔性化发展，成为未来工业制造的重要组成部分。
一、现有技术1. 机器人操作系统机器人操作系统（ROS）是目前机器人研发中最为广泛应用的操作系统，它是一个开源的、灵活的、分布式的机器人操作系统。
ROS提供了强大的工具，包括传感器、预先编写的机器人操作库、可视化工具等，方便研究者开发机器人系统。
2. 机器人导航机器人导航技术是实现机器人自主移动的关键。
在过去，机器人导航主要是基于激光雷达和视觉传感器，但这种方法会受到环境光的干扰。
而现在，机器人导航开始采用多传感器融合的方法，比如结合毫米波雷达和惯性测量单元（IMU），或者采用视觉-SLAM技术（Simultaneous Localization And Mapping），能够更加准确、可靠地实现机器人导航。
3. 机器人柔性化机器人柔性化是指能够适应不同的生产需求，完成多样化、小批量生产的机器人。
柔性化机器人普遍采用机械手臂，能够进行多轴运动、多自由度运动等操作，同时还能够根据需要更换工具，灵活地满足不同的生产需求。
二、发展趋势机器人智能化是工业机器人未来发展的重要趋势。
智能化机器人需要具备语音、视觉、动作等多种感知技术，能够快速、准确地识别物体和环境，根据需求完成各种操作。
在未来，随着人工智能技术的不断发展，机器人智能化将会得到更好的实现。
机器人协作化是指多个机器人之间能够自主协调、合作完成任务。
未来机器人将不再是单独工作，而是在生产线上与其他机器人、工人协同工作，实现生产流程的高效性和生产能力的提升。
随着环境问题的日益严重，无害化、低碳化、节能化的工业机器人成为未来发展的重点。
在机器人的设计和制造过程中，需要考虑机器人的可持续性，减少环境污染和能源消耗。
机器人自主探索与导航技术研究与实现随着人工智能技术的快速发展，机器人的自主探索与导航能力逐渐成为了研究的热点。
机器人自主探索与导航技术的研究目标是让机器人具备自主感知环境、规划路径，并能够在未知环境中自主导航的能力。
这项技术的研究与实现将为机器人在未来的应用中发挥更大的作用，如无人驾驶汽车、智能仓储物流等领域。
一、机器人自主感知技术研究与实现机器人自主感知是指机器人通过感知技术获取周围环境的信息，并对这些信息进行处理和分析，从而使机器人能够了解自身所处的环境。
在机器人自主探索与导航中，自主感知技术是实现机器人自主导航的基础。
常用的自主感知技术包括视觉感知、声音感知、激光雷达等。
视觉感知是指机器人通过摄像头等设备获取周围环境的图像信息，并通过图像处理算法对图像进行分析和识别。
通过视觉感知技术，机器人可以识别出不同的物体、人物以及环境中的障碍物，为后续的路径规划提供基础数据。
声音感知是指机器人通过麦克风等设备获取周围环境的声音信息，并通过声音处理算法对声音进行分析和识别。
通过声音感知技术，机器人可以识别出不同的声音、语音指令等，从而更好地与人进行交互。
激光雷达是一种常用的感知技术，它可以通过发射激光束并接收返回的激光信号来获取周围环境的距离和形状等信息。
激光雷达可以提供高精度的环境地图，为机器人的导航提供准确的数据支持。
二、机器人路径规划技术研究与实现机器人路径规划是指在已知环境中，机器人根据自身位置和目标位置，在合适的时间内选择一条最优路径的过程。
路径规划的目标是使机器人以最快的速度、最短的路径到达目标位置。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、蚁群算法等。
A*算法是一种常用的启发式搜索算法，它通过评估函数来评估每个节点的代价，并通过优先级队列选择下一个扩展节点，直到找到一条最优路径。
A*算法在机器人路径规划中具有较高的效率和准确性。
Dijkstra算法是一种贪心算法，它通过计算起始节点到周围节点的距离，并选择距离最短的节点进行扩展，直到找到目标节点。
建筑机器人研究现状与展望随着科技的快速发展，和机器人技术在许多领域都取得了显著的进步。
其中，建筑机器人技术作为现代建筑行业的重要发展方向，已经在全球范围内引起了广泛的和热议。
本文将探讨建筑机器人的研究现状以及未来的发展前景。
一、建筑机器人的研究现状1、1建筑机器人的技术发展近年来，建筑机器人的技术进步主要体现在传感器技术、计算机视觉技术、人工智能算法等多个方面。
这些技术的发展，使得建筑机器人能够更精准地感知环境、进行决策以及执行任务。
例如，利用计算机视觉技术，建筑机器人可以实现对建筑图纸和实物的快速识别和解析，进而提高施工的精度和效率。
1、2建筑机器人的应用领域目前，建筑机器人的应用领域已经非常广泛，包括但不限于以下几种：1、结构施工：包括钢筋焊接、模板安装、混凝土浇注等。
2、装修施工：包括瓷砖铺设、涂料喷涂、地板安装等。
3、建筑维护：包括高空作业、外墙清洁、设备维修等。
二、建筑机器人的发展展望2、1人机协作在未来的建筑领域，人机协作将会是一个重要的发展方向。
通过先进的传感器和算法，建筑机器人可以更精准地感知人类施工人员的意图，从而更好地配合人类完成各种任务。
这不仅可以提高施工的效率，还可以降低施工中的安全风险。
2、2智能化决策随着人工智能技术的不断发展，未来的建筑机器人将具有更高的智能化决策能力。
例如，通过深度学习和强化学习算法，建筑机器人可以自主识别施工中的问题，并自动调整施工计划，从而提高施工的质量和效率。
2、3微型化和精细化作业随着微电子技术和计算机视觉技术的发展，未来的建筑机器人将能够实现更精细化的作业。
例如，利用微型机器人进行精确的混凝土浇注、瓷砖铺设等任务，可以提高施工的精度和质量。
2、4在线学习和自我优化未来的建筑机器人将能够实现在线学习和自我优化。
通过大量的施工数据和经验，机器人可以不断学习和改进自己的能力，从而提高施工的效率和精度。
通过自我优化，机器人还可以有效降低能耗，实现绿色施工的目标。
新疆农业大学机械交通学院 课程论文
课程名称: 机器人技术基础 学 期：2016-2017学年第一学期 专业班级： 学 号： 学生姓名： 任课教师： ** 提交时间： 2016年12月14日 班级 学号 姓名 开课学院 机械交通学院 任课教师 史勇 成绩 1. 论文题目：移动机器人导航技术现状与展望
论文要求： 1、根据所选择题目，选择一个点展开分析和讨论，包括基本原理、可能存在的缺点和改善措施、可能的应用前景等。2、可以使用文字叙述，也可以列出表格或者图像表达。3、要求有基本的结论。4、论文结构包括：题目，摘要，关键词，前言（引言），主题，结论，参考文献等。5、自己组织语言表述自己的观点，切不可人云亦云、抄袭现有文献资料；课程论文内容要体现出学生的独立思考能力和一定的创新性。6、字数3000-5000字，主要文献10-20篇。 课程论文评分标准及评分表
一级指标 二级指标 等级评定参考标准 分值 得分
论文选题 （20分）
性质 研究问题界定准确，体现了专业课程的基本要求 5 意义和价值 有一定的科学意义和实际价值 5 难度 难度适当 5 知识综合性 能综合运用所学专业知识阐述和论证问题，达到综合训练目的 5
论文质量 （80分）
摘要 有高度的概括力，语言精练、明确 10 结构 条理清晰，层次分明，结构严谨，内容完整，逻辑性强 10 论证 论证充分，分析深入，选择的材料详实、典型、充分，理论与实践相结合，结论正确 10 研究手段 能较好地运用本科所学专业常规研究方法及研究手段进行研究 10 写作能力 文字流畅，语言表达准确，没有病句和错别字 10 创新能力 能综合运用所学理论知识来发现和解决实际问题，有分析整理各类信息并从中获得新知识的能力，论文中有一定的创新见解和使用参考价值 10
参考文献 文献有一定广泛性，质量高，有综合、归纳资料和提炼各种学术观点的能力，对有关问题的研究状况有较好的了解 10 写作规范性 正文、目录、图表、脚注、参考文献、附录、计量单位、资料引用等格式规范，符合规定字数要求 10 合计 100 教师评语：
教师签字： 年 月 日 移动机器人导航技术现状与展望 作者 指导老师 史勇 摘 要：移动机器人导航涉及到路径规划，传感器的选择及传感器信息的融合等技术。本文综述了自主式移动机器人的导航技术，对其中的定位、路径规划及多传感器信息融合等技术进行了较详细的分析。同时对移动机器人导航技术的发展趋势作了进一步的阐述。 关键词：移动机器人；导航；定位；路径规划；多传感器融合；人工神经网络 前 言 移动机器人的研究始于20世纪60年代末期，目的是研究人工智能技术及在复杂环境下机器人系统的自主推理和规划能力。70年代末，随着计算机技术和传感技术的发展，世界上一批著名公司开始研究移动机器人平台，这些移动机器人平台主要作为大学实验室及研究机构的移动机器人实验平台。近年来，自主式移动机器人技术在工业、农业、医学及社会服务业等领域显示了越来越广泛的应用前景，因而成为国际机器人学术界研究的热点问题。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。导航是指移动机器人通过传感器感知环境和自身状态，实现在有障碍物的环境中面向目标的自主运动。导航主要解决三方面的问题:(1)通过一定的检测手段获取移动机器人在空间中的位置、方向以及所处环境的信息；(2)用一定的算法对所获信息进行处理并建立环境模型；(3)寻找一条最优或近似最优的无碰路径，实现移动机器人安全移动的路径规划。目前，对移动机器人导航技术的研究已取得了大量的成果，但还有很多关键理论和技术问题有待解决和完善。本文将就移动机器人的导航技术展开讨论。 1 移动机器人的导航方式 常见的导航方式有电磁导航、光反射导航、视觉导航、味觉导航、声音导航等。 电磁导航也称为地下埋线导航，是20世50年代美国开发的，到20世纪70年代这种导航方式迅速发展并广泛应用于柔性生产。其原理是在路径上连续埋设多条引导电缆，分别流过不同频率的电流，通过感应线圈对电流的检测来感知路径信息。中国科学院沈阳自动化研究所已生产出基于电磁导航的多代移动机器人产品。该技术简单实用，但其成本高，改造和维护困难。光反射导航的原理是在路径上连续铺设光反射条，是一种方式简单、价格便宜的导航系统。上述两种导航技术已相当成熟，目前国内制造行业使用的移动机器人大多是基于这两种导航方式[1]。 视觉导航方式具有信号探测范围宽、获取信息完整等优点，是未来移动机器人导航的一个主要发展方向。在视觉导航系统中，目前国内外应用最多的是采用在移动机器人上安装车载摄像机的基于局部视觉的导航方式。采用这种导航方式，所有的计算设备和传感器都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计算机完成，因而延时问题较为明显。现在也有很多机器人系统采用CCD图像传感器。CCD传感器在一个硅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，将多个象素的信息分时、顺序地取出来，分为一维和二维两种传感器。其中二维的图像传感器需要进行水平、垂直方向扫描，对扫描所得的模拟电压进行采样、量化，并将数字化了的数据存储在计算机内的二维阵列处理器中。视觉导航中的图像处理计算量大，实时性差始终是一个瓶颈问题。为了提高导航系统的实时性和导航精度，仍需研究更加合理的图像处理方法。 当物体不在视野之内或光线很暗时，视觉导航方式将失效，此时，声音是最有用的信息[1]。与视觉相比，声音的空间分辨率比较低，但声音具有无方向性，时间分辨率高，能在黑暗中工作等优点。因此研究人员提出了基于声音的导航方式，并采MUSIC法、时间—空间梯度法、最大似然法来实现机器人的精确定位。 味觉导航是指机器人通过化学传感器感知气味，根据气味浓度和气流方向来控制机器人的运动。气味传感器具有灵敏度高、响应速度快以及鲁棒性好等优点。目前的味觉导航实验多采用在机器人的起始点与目标点之间用特殊的化学药品，引出一条无碰气味路径。这种导航方式有很好的实用价值，如用于搜寻空气污染源和化学药品泄露源等[2]。 2 移动机器人导航中的相关技术 2.1定位 定位是确定移动机器人在二维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最基本环节。定位技术可分为绝对定位技术和相对定位技术。相对定位技术主要有测距法和惯性导航法。测距法以位移方程基础，其中s为第n个采样周期时车轮移动的总路程，si为第s个采样周期内车轮移动的路程。测距法常采用的传感器有光电编码器、里程计和航向陀螺仪。其优点是具有良好的短期精度、低廉的价格以及较高的采样速率。惯性导航法采用陀螺仪和加速度计实现定位，陀螺仪测量回转速度，加速度计测量加速度。根据测量值的一次积分和二次积分可分别求出角度和位置参量。陀螺仪通过对所测的角速度值进行积分，计算出相对于起始方向的偏转角度，即δ=∫ω(t)dt。其中:δ为t时刻相对起始方向的偏转角度，ω为瞬时角速度，t0为起始时间。相对定位技术的基本思路都是基于测量值的累积，因而无法避免时间漂移问题，随着路径的增长，任何小的误差经过累积都会无限增加。因此，相对定位不适于长距离和长时间的准确定位，通常将它们与绝对位置测量技术相结合，以获得更可靠的位置估计[3]。 绝对定位技术中比较成熟的有全球定位系统、路标定位和地图匹配定位。全球定位系统(Global Positioning System)简称GPS，它是一种以空间卫星为基础的高精度导航与定位系统。GPS 定位系统用于移动机器人定位时存在近距离定位精度低等问题。路标定位是一种常见的定位技术。路标是具有明显特征的能被机器人传感器识别的特殊物体。根据路标的不同，分为基于自然路标定位和基于人工路标定位。其中，人工路标定位技术应用得最为成熟。人工路标定位是在移动机器人的工作环境里，人为地设置一些坐标已知的路标，如超声波发射器、激光反射板等，机器人通过对路标的探测来确定自身的位置。基于已知地图的定位系统称为地图匹配定位技术，移动机器人通过自身的传感器探测周围环境，并利用感知到的局部信息进行局部地图构造，然后将这个局部地图与预先存储的完整地图进行比较，如两地图相互匹配，就能计算出机器人在工作环境中的位置与方向。地图匹配定位的两个关键技术是地图模型的建立和匹配算法[4]。 2.1 路径规划 路径规划是研究自主移动机器人技术的一个活跃课题，所谓路径规划是指移动机器人按照某一性能指标搜索一条从起始状态到目标状态的最优或次最优的无碰路径。根据掌握环境信息的完整程度可分为环境信息完全已知的离线全局路径规划和环境信息完全未知或部分未知的在线局部[5]。 路径规划，分别称为静态路径规划和动态路径规划，确定环境下的全局路径规划研究已取得了丰硕的成果。近年来，学术界的研究重点集中在环境部分已知和完全未知的局部路径规划领域[6]。 全局路径规划的主要方法有: 可视图法(V2Graph)、栅格法(Grids)等。所谓图就是用弧连接节点的数据结构，节点意味着机器人的位置，弧意味着两个位置间的移动，在图上给出距离、工作量或时间。可视图法将机器人、目标点和多边形障碍物的各顶点视为节点，把机器人、目标点和多边形障碍物的各顶点进行组合连接，连接的直线视为弧，要求机器人和障碍物各顶点之间、目标点和障碍物各顶点之间以及各障碍物顶点与顶点之间的连线均不能穿越障碍物，即直线是可视的。从而最优路径搜索问题就转化为在这些直线中搜索从起始点到目标点的最短距离问题。可视图法能求得最短路径，但缺乏灵活性，若障碍物过多，搜索时间会很长。采用优化算法删除一些不必要的连线，可以简化可视图，缩短搜索时间。可视图法适用于多边形障碍物，对于圆形障碍物该法失效。切线图(Tangent Graph)法和Voronoi图法对可视图法进行了改造[7]。切线图(如图1)用障碍物的切线表示弧，因此是从起始点到目标点的最短路径的图，即移动机器人必须几乎接近障碍物行走。其缺点是如果控制过程中产生位置误差，机器人碰撞障碍物的可能性会很高。图2用尽可能远离障碍物和墙壁的路径表示弧。由此，从起始节点到目标节点的路径将会增长，但采用这种控制方式时，即使产生位置误差，移动机器人也不会碰到障碍物。栅格法将机器人的工作环境分解成一系列具有二值信息的网格单元，每个矩形栅格有一个累积值，表示在此方位中存在障碍物的可信度，高的累积值表示存在障碍物的可能性高。传感器不断快速采样环境，存在障碍物的栅格将会不断被检测到，从而导致高的累积值。栅格大小的选择直接影响着控制算法的性能，栅格选得小，环境分辨率小，但抗干扰能力弱，环境信息存储量大，决策速度慢；栅格选得大，抗干扰能力强，环境信息存储量小，决策速度快，但分辨率下降，在密集障碍物环境中发现路径的能力减弱[8]。
