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1、,未知环境下机器人的自主导航,导师：,学科前沿讲座,主讲：,?,“纳米蜂鸟”无人机的翅膀像纸一样纤薄，每秒钟能拍打2040次。通过改变“翅膀”的角度和形状对飞行姿态进行调整，它在空中的盘旋时间能超过11分钟。“纳米蜂鸟”身形小巧，能从窗户或其他小开口穿过；它身体“强壮”，能够携带麦克风或照相机；它在空中十分稳定，即使在强风中也具有良好的操控性。,科技新时代2011最佳科技成果,今天的便携式无人机能在几分钟之内完成组装并发射，但在紧急情况下几分钟仍嫌太长。Rocket Lab的迷你无人机能将组装和发射准备时间缩短到20秒。这种长20厘米、重量不到0.5千克的无人机靠火箭提供动力，只要按下一个按钮
2、就能实现发射。在空中，携带着500万像素数码相机的迷你无人机能在750米高处对地面进行120秒的侦查，并通过Wi-Fi将加密的图像传送到士兵的手机或笔记本电脑。在落地后，无人机会立即自行焚毁。,科技新时代2011最佳科技成果,探测危险物质的机器人，尤其是那些探测化学物质的机器人，通常都又大又笨拙，而Cobham teleMAX EOD/NBC机器人却是个例外。它小巧到足以放到一辆SUV的后排空间，甚至能通过飞机机舱的过道。但是它的机械臂却能伸到2.5米之外，探测化学、生物和放射性物质。它那灵巧的机械手能使用镊子、棉签、勺子和其他设备来收集样本，并将样本储存到随身携带的5个罐子里。另外，整合在一
3、起的12个核生化物质传感器能直接将数据发送到控制人员那里。,科技新时代2011最佳科技成果,Scout XT机器人可以被扔进任何环境里扔进窗户、在楼梯上翻滚，或是扔进水坑。它可实现远程遥控，并将实时视频传送到控制者那里。它的设计者ReconRobotics公司甚至还在开发一种反海盗的磁性版本一旦有船只被海盗劫持，救援人员就能将机器人发射到被劫持的船只上，它会利用磁性粘在船舷上，然后再从船舷翻到甲板上。,科技新时代2011最佳科技成果,来自日本的一款名为Murata Boy的平衡机器人可以通过内置的多个感应器配合智能调节装置保持机器人近乎完美的平衡状态，甚至在完全静止的时候都可以纹丝不动。前置的
4、超声感应装置还可以让机器人在遇到无法逾越的障碍物时自动停止，避免事故的发生。,科技新时代2011最佳科技成果, 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。,机器人导航方式,惯性导航,视觉导航,基于传感器数据导航,卫星导航,惯性导航 惯性导航是一种最基本的导航方式。它利用机
5、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。显而易见，随着机器人航程的增长，定位的精度就会下降，而定位误差将会无限制地增加。为减少这种误差，以及降低光电编码器等数据的噪声，Kalman滤波器在此可有用武之地。,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。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。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
6、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。,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。利用这些传感器可以实现机器人导航。一种用于移动机器人的超声波导航系统，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。,卫星导航 GPS全球定位系统是以距离作为基本的观测量，通过对四颗GPS卫星同时进行伪距离测量计算出用户(接收机)的位置。机器人通过安装卫星信号接收装置，可以实现自身定位，无论其在室内还是在室外。,机器人导航相关技术,机器人定位技术,机器人技术中定
7、位技术是非常关键的技术，机器人技术是基于定位技术的，如果没有定位技术，机器人的许多功能就无法实现。有关位置的测量，可分为两大类：相对和绝对位置测量。使用的方法可分为七种：里程计、惯性导航、磁罗盘、主动灯塔、全球定位系统、路标导航和地图模型匹配。其中：里程计具有较好的短期精度、便宜、较高的采样速率，故广泛使用。,机器人路径规划,路径规划是指,在具有障碍物的环境中,按照一定的评价标准,寻找一条从起始状态到目标状态的无碰撞路径。目前，研究中通常有遗传算法，蚁群算法等，这些算法都是模仿自然界的生存法则，优胜劣汰，从而最终得到满意的路径结果。,机器人的体系结构,机器人作为一种人工系统，实际上是对自然和人
8、的一种模拟。机器人由机械部分、传感部分、控制部分三大部分组成。这三大部分进而可以分为驱动系统、机械结构系统、感受系统、机器人与环境交互系统、人机交互系统、控制系统。,机器人应用中的传感器,机器人传感器在机器人的控制中起了非常重要的作用，正因为有了传感器，机器人才具备了类似人类的知觉功能和反应能力。内部传感器：用来检测机器人本身状态（如手臂间角度）的传感器。多为检测位置和角度的传感器。外部传感器：用来检测机器人所处环境（如是什么物体，离物体的距离有多远等）及状况（如抓取的物体是否滑落）的传感器。具体有物体识别传感器、物体探伤传感器、接近觉传感器、距离传感器、力觉传感器，听觉传感器等。,机器人导航
9、的发展展望,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。对于移动机器人导航的研究应该从以下几个方面着手:,机器人导航的发展展望,机器人导航的发展展望,(1) 先进的传感技术 传感器相当于移动机器人的感觉器官，只有先进的传感器技术才能有效的采集环境信息，从而提高导航的效率和准确性。,机器人导航的发展展望,(2) 高效的信息处理技术 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
10、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。,机器人导航的发展展望,(3) 多传感器的信息融合技术 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，因此它不但能够提高导航精度，同时也使整个导航系统具有了较高的鲁棒性。,机器人导航的发展展望,(4) 智能方法的发展与完善 目前在移动机器人导航中，智能方法的应用是一个重要的发展方向。但目前智能算法在机器人导航中的应用范围却受到了很大局限，如神经网络应用往往局限在环境的建模和认知上。同时由于目前在导航过程中主要采用前馈网络，需要教师信号进行训练，因此难于实现在线应用。模糊逻辑应用于复杂未知动态环境中，模糊规则很难提取，导航的效果也不理想。因此在移动机器人导航中，智能方法还有极大的发展空间。,_ _,2012.3.11,谢谢,