移动机器人系统

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1、第第11讲讲移动机器人系统移动机器人系统移动机器人系统移动机器人系统移动机构移动机构传感器传感器例举例举定位定位路径规划路径规划多机器人系统多机器人系统概述概述主要研究问题主要研究问题1.1移动机器人系统1.1.1移动机构（1）三轮1.1移动机器人系统1.1.1移动机构（2）四轮1.1移动机器人系统1.1.1移动机构（3）六轮1.1移动机器人系统1.1.1移动机构（4）全向轮1.1移动机器人系统1.1.1移动机构（5）履带式结构1.1移动机器人系统1.1.1移动机构（6）仿生结构1.1移动机器人系统1.1.1移动机构（7）轮腿式结构1.

2、1移动机器人系统1.1.2传感器（1）内部传感器【1】光电编码器【2】加速度计【3】GPS【4】陀螺仪【5】电子罗盘加速度计陀螺仪电子罗盘GPS1.1移动机器人系统1.1.2传感器【4】（2）外部部传感器【1】【1】图像传感器【2】超声波传感器【3】红外传感器【2】【4】激光传感器【5】声音传感器【3】【5】1.11.1移动机器人系统移动机器人系统1.1.3机器人例举（1）三轮移动机器人全景视觉rtopXMzXhexyh2eflCFsony360度全景摄像机sony360度全景摄像机-工作原理1.11.1移动机器人系统移动机器

3、人系统1.1.3机器人例举（2）清洁机器人1.11.1移动机器人系统移动机器人系统1.1.3机器人例举（3）智能轮椅1.11.1移动机器人系统移动机器人系统1.1.3机器人例举（4）保安机器人1.11.1移动机器人系统移动机器人系统1.1.3机器人例举（5）月球车机器人前轮越障中间轮越障后轮越障1.11.1移动机器人系统移动机器人系统1.1.4机器人的导航控制1.1移动机器人系统1.1.4机器人的导航控制（1）推算定位方法rv()vlrl2r()rlWC(x,y)xvcosryvsin运

4、动学模型1.1移动机器人系统S(N/P)D轮1.1.4机器人的导航控制（1）推算定位方法RS/OS(SS2/)LRyBy(SS/)DLRW(x,y)RLcos()2sin()cos()AxAAR222LR[S/()]sin()cos()O(x,y)B222ARyAAsin()2Rsin()sin()xx222S[sin()/()]sin()

5、2221.1移动机器人系统ywz1.1.4机器人的导航控制y0r（2）三角定位方法zr0zizxzw0rirzwi(P,P)xyxwz0zz01z112xz2PrxrPxr222（2）三角定位方法vzz2zzcosijrirjrirjij222ywv0izr0zri2zr0zricosi0222zvzz2zzcosi0jr0rjr0rjj0v0ivijz0v0jz222jz(xp)(yp)r00x0yzr0zrizrj2220iijxzri(xipx)(yip

6、y)r222z(xp)(yp)P(px,py)xwrjjxjy222222zrozrix0xi2px(xix0)y0yi2py(yiy0)222222zrozrjx0xj2px(xjx0)y0yj2py(yjy0)1.1移动机器人系统1.1.5机器人的导航控制（3）全局路径规划方法A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的方法。公式表示为：f(n)=g(n)+h(n),其中f(n)是从初始点经由节点n到目标点的估价函数，g(n)是在状态空间中从初始节点到n节点

7、的实际代价，h(n)是从n到目标节点最佳路径的估计代价。保证找到最短路径（最优解的）条件，关键在于估价函数h(n)的选取：估价值h(n)<=n到目标节点的距离实际值，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围大，效率低。但能得到最优解。如果估价值>实际值,搜索的点数少，搜索范围小，效率高，但不能保证得到最优解。估价值与实际值越接近，估价函数取得就越好。1.1移动机器人系统1.1.5机器人的导航控制（3）全局路径规划方法可视图Vornoroi图（维诺图）【起始点、目标点和障【到障碍物或工作区间边缘碍物的顶点链接起来】距离相等的所有点的集合】1.1

8、移动机器人系统1.1.5机器人的导航控制（3）全局路径规划方法概率路标算法快速随机搜索数算法（考虑微分约束）1.1移动机器人系统1.1.5机器人的导航控制1（4）局部路径规划方法引力势场函数：Uxkx