篇一：河南科技大学移动机器人路径规划设计
第２９卷第３期ＶＯＬ２９Ｎｏ．３２００８青岛理工大学学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＱｎｇｃｌａｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ基于ＣＡＮ总线的移动机器人控制系统设计刘进，刘大维，符朝兴，郑旭光，于士友（青岛大学车辆Ｔ程系，青岛２６６０７１）摘要：为满足自主式移动机器人各模块对信息交换的实时性、灵活性、可扩展性、可靠性的要求，设计了一种基于ＣＡＮ总线通讯为核心的多传感器导航的移动机器人控制系统．给出了控制系统的总体结构、通讯模块硬件电路设计。根据需要制定了相应的通讯协议，并进行了系统上、下位机的软件设计．控制系统运行稳定可靠、实时性好、扩展性强，可以满足移动机器人在各种环境中导航的需要．关键词：移动机器人；ＣＡＮ总线；控制系统中图分类号：ＴＰ２４２文献标志码：Ａ文章编号：１６７３—４６０２（２００８）０３—００７４—０５ＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍＤｅｓｉｇｎｏｆＭｏｂｉｌｅＲｏｂｏｔＢａｓｅｄｏｎＣＡＮ－ＢｕｓＬＩＵＪｉｎ，ＬＩＵＤａ－ｗｅｉ，ＦＵＣｈａｏ－ｘｉｎｇ，ＺＨＥＮＧＸｕ－ｇｕａｎｇ，ＹＵＳｈｉ－ｙｏｕ（ＡｕｔｏｍｏｂｉｌｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，ＱｉｎｇｄａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｉｎｇｄａｏ２６６０７１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｍｕｌｔｉ—ｓｅｎｓｏｒｎａｖｉｇａｔｉｏｎａｕｔｏｍａｔｉｃｍｏｂｉｌｅｔｏｌｂｏｔｃｏｎｔｒ０１ｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｃＡＮ—ｂｕｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｅｒｔｙｔｏｍｅｅｔｄｅｍａｎｄｓｆｏｒｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙ，ｅｘｐａｎｓｉｂｉｌｉｔｙ，ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｒｅａｌ－ｔｉｍｅｐｒｏｐ—ｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｃｈａｎｇｅｏｆｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔ．Ｒｏｂｏｔｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＣＡＮ－ｂｕｓａｒｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｃｉｒｃｕｉｔｓ，ＣＡＮ－ｂｕｓｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｔｏｃｏｌｇｉｖｅｎｉｎｔｈｅｐａｐｅｒ，ａｎｄｔｈｅｓｏｆｔｗａｒｅｏｆｍａｓｔｅｒａｎｄｓｌａｖｅｃｏｍｐｕｔｅｒｓｉｓａｌｓｏｄｅｓｉｇｎｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｅｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｉｓｓｔｅａｄｙ，ｒｅｌｉａｂｌｅ，ｂｅｔｔｅｒｉｎｒｅａｌ－ｔｉｍｅａｎｄｈｉｇｈｅｒｉｎｅｘｐａｎｓｉｂｉｌｉｔｙ；ｉｔｃｏｕｌｄｍｅｅｔｔｈｅｄｅｍａｎｄｓｏｆｍｏｂｉｌｅＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｎａｖｉｇａｔｉｏｎｉｎｍａｎｙｋｉｎｄｓｏｆｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．ｒｏｂｏｔ；ＣＡＮ—ｂｕｓ；ｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ移动机器人被广泛应用于制造业，特别是汽车制造业、飞机制造业、家用电器及机械加工等行业，并向非制造业扩展，如：现代化立体仓库、邮电部门、导游、导购等行业［１］．自主式移动机器人具有高度的自规划、自组织、自适应能力，适合于在复杂的非结构化环境中工作．目前，大多采用多视觉传感器和多个非视觉传感器来提高机器人的智能性［２］．传统上，各传感器数据由１个下位机采集，通过ＲＳ２３２、ＲＳ４８５等串行总线传到主控计算机，其实时性、可靠性、功能的开放性及硬件模块的可扩展性已不能适应机器人动态环境下导航的要求，而且系统连线复杂，不方便后期维护［３］．采用ＣＡＮ总线技术，通过１根总线可实现众多的传感器模块和决策系统之间的双向通讯，可提高机器人控制系统的可靠性及实时性［４］．１控制系统组成根据自主式移动机器人在复杂的非结构化环境中工作的功能要求进行总体设计，将各个功能进行模块化设计，控制系统组成如图１所示．系统主要由环境信息感知模块、上位计算机主控制模块、运动控制模收稿日期：２００７—１１—２２基金项目：山东省教育厅资助项目（Ｊ００９５４）作者简介：刘进（１９８３一），男，山东青岛人．硕士研究生，研究方向是移动机器人的应用与开发．Ｅ－ｍａｉｌ：ｑｄｌｄｗ＠１６３．ｅｏｎｋ
第３期刘进，等：基于ＣＡＮ总线的移动机器人控制系统设计７５块等组成．环境感知模块由超声波测距和红外测距子模块组成；上位计算机主控制模块主要由工控机以及各种外围器件等组成；运动控制模块主要由ＥＰＯＳ运动控制器、编码器、直流伺服电机等组成．机器人采用４轮结构、２轮驱动差动转向的方式，每个驱动轮分别由１台直流伺服电机独立驱动．笔记本电脑左驱动Ｃ无线网卡电机Ａ编码器工控机信息处理编码器导航命令发送右驱动电总线适配卡帆ＥＰＯＳ运动控制器机ＣＡＮ总线Ｉ（基于ＨｉＬｏｎＡ协议）超声波测距模挚ｌｌ红外测距模块ｌｌ电源管理模块超声波传感器阵列ｌＩ红外传感器阵列环境特征信息图１自主式移动机器人控制系统组成整个移动机器人控制系统的数据接收和命令发送由１根ＣＡＮ总线和２根ＲＳ２３２总线实现．超声波测距和红外测距模块通过基于ＨｉＬｏｎＡ协议的ＣＡＮ总线实现工控机指令的接收和测量结果的反馈，工控机对超声波测距模块、红外线测距模块采集的信息进行融合，识别出当前环境，并通过ＲＳ２３２总线发出相应的命令，ＥＰＯＳ运动控制器根据得到的指令对驱动电机进行控制以实现机器人避障导航．机器人还可通过无线网卡与笔记本电脑通讯，进行远程控制．２硬件系统设计工控机选用ＡＩＭＢ－５６０工业控制微机，ＣＰＵ主频为２．８ＧＨｚ的ＩｎｔｅｌＰｅｎｔｉｕｍ４处理器，内存１Ｇ，配有ＣＡＮ总线适配卡，ＲＳ２３２串行通讯接口．超声波测距模块选用１２个声纳传感器，超声波频率为５０ｋＨｚ，测距范围为０．１５２＂－一１０．７ｍ，测距误差为±１％，波束角为３０。．红外测距模块选用ＧＰ２Ｄ０２型红外测距传感器８个，测距范围为０．１～ｏ．８玑声纳传感器和红外测距传感器获取的环境信息由单片机进行必要的处理后，通过ＣＡＮ总线上传至工控机进一步处理．图２为ＣＡＮ总线通讯接口硬件电路图，单片机（ＡＴ８９Ｓ５２）与ＣＡＮ总线的接口采用ＳＪＡｌ０００ＣＡＮ控制器和ＰＣＡ８２Ｃ２５０ＣＡＮ驱动器．ＳＪＡ１０００ＣＡＮ控制器支持ＣＡＮ２．ＯＡ和ＣＡＮ２．０Ｂ协议，可与多种处理器接口，最高通讯速率可达１Ｍｂｐｓ．ＰＣＡ８２Ｃ２５０ＣＡＮ驱动器是ＳＪＡｌ０００ＣＡＮ控制器和物理传输线之间的接口，对ＳＪＡｌ０００ＣＡＮ控制器提供差动接收能力．ＳＪＡｌ０００控制器工作在Ｉｎｔｅｌ模式下，读写信号
７６青岛理工大学学报第２９卷和地址锁存使能信号引脚直接接到单片机相应的引脚上．８位地址数据复用总线接到ＡＴ８９Ｓ５２的地址数据复用总线Ｐ０口上．ＳＪＡｌ０００的片选信号接到单片机Ｐ３１：３的一个引脚上，这样可以使用以融为间接地址的寄存器，以外部数据存储器指令访问ＳＪＡｌ０００．单片机Ｐ３口的另一个引脚控制ＳＪＡｌ０００的复位端，从而可以灵活的控制ＳＪＡｌ０００的硬件复位．中断输出端直接接到单片机的外部中断引脚上，单片机可以以中断方式访问ＳＪＡｌ０００．线图２ＣＡＮ总线通讯接口硬件电路图运动控制模块的ＥＰＯＳ运动控制器是模块化结构的数字伺服控制器，它具有转矩、速度、位置等多种运动控制方式，可以比较容易的实现各种复杂控制，目前已广泛的应用于各种机器人运动控制中．ＥＰＯＳ可以采用ＲＳ２３２串行通讯总线与上位机（主机）进行通讯，也可采用ＣＡＮ总线与上位计算机通讯，实现多个ＥＰＯＳ运动控制器的实时同步控制．由于本机器人只有２个ＥＰＯＳ运动控制器，为降低成本，笔者采用２个ＲＳ２３２与上位机（主机）进行通讯．由于ＣＡＮ总线具有较强的抗干扰性，同时每个模块的电源通过ＤＣ－ＤＣ模块进行了隔离，输入输出接口用光耦进行了隔离，软件启用了单片机内部的看门狗，以防止程序跑飞，并加入了指令冗余等软件抗干扰措施，在空闲时单片机进入待机模式，进一步增强了系统的抗干扰性．３控制系统软件设计３．１ｃＡＮ总线通讯协议的制定超声波测距模块和红外测距模块等ＣＡＮ总线节点与工控机之间的通讯需要制定通讯协议．由于ＣＡＮ２．０Ａ／Ｂ规范仅定义了０ＳＩ模型的数据链路层、物理层，没有定义ＯＳＩ模型的上层．当要组建一个具有实际意义的ＣＡＮ总线网络时，必须定义应用层协议．考虑到上述通讯网络为主从式网络结构，在参考ＨｉＬｏｎＡ通用协议［５］的基础上制定了通讯网络的ＣＡＮ总线通讯协议．该协议基于非对称型主从式网络结构，支持点对点传送数据，数据包可长达２５６字节．协议以ＣＡＮ２．０Ａ数据帧结构为基础，１个
第３期刘进，等：基于ＣＡＮ总线的移动机器人控制系统设计裹１协议报文格式７７ＣＡＮ２．０Ａ标准数据帧由１１位标识符、１位远程发送请求位、４位数据长度代码、数据区（最多８字节）组成．表ｌ为协议的报文格式．方向位用来标识帧发送的方向，它决定了该帧一半的优先级．当该帧是从节点模块发送到上位计算机时，方向位为“１”，优先级低；当该帧是从上位计算机发送到节点模块时，方向位为“０”，优先级高．剩余的优先级由模块地址决定，地址越低，则优先级越高．节点模块还可使用地址滤波技术来减少需处理的网络信息量，从而可有效地节省ＣＰＵ资源，提高效率．帧类型用来区分数据包是单帧数据还是多帧数据，当模块返回的数据多于７字节时，就需要使用多帧数据包向上位计算机返回数据，多帧数据包的结束帧标识此帧是该数据包的最后一个帧．表２为帧类型的说明．ＣＡＮ２．０Ａ标准数据帧数据部分的第１个数据字节为功能号，每个功能号对应节点模块的一项功能，即定义了数据的含义．例如超声波测距模块的功能号及其相应的功能如表３所示．ＣＡＮ２．０Ａ标准数据帧数据部分的第２个数据字节是索引字节，对于单帧数据，功能号００Ｈ０１Ｈ０２Ｈ０３Ｈ０４Ｈ功能描述打开超声波数据采集模块关闭超声波数据采集模块启动所有超声波传感器，采集连续进行启动某一组超声波传感器．连续采集启动某一个超声波传感器，连续采集该字节表示传输数据的第１个字节；对于多帧数据，该字节表示索引字节，即该帧数据在数据包中的位置．３．２下位机软件设计下位机软件设计主要包括超声波测距模块和红外测距模块的软件设计，两个模块的程序框架相同，采用汇编语言编写，程序流程如图３所示．单片机每接收到一帧数据，就根据功能号进行相应的操作，并返回一帧数据．若产生其他中断，如错误中断、数据溢出中断等，则进行其他相应操作，操作完成后进人待机模式．再有中断发生，会唤醒单片机，进入主循环．３．３上位机软件设计图４为移动机器人上位机软件系统工作流程图．在该系统的软件设计中采用了多线程技术［６｜，整个系统由１个主线程、２图３下位机程序流程图个工作线程（环境信息处理线程、行走控制线程）组成．主线程负责整个程序的运行，同时负责人机界面的７８青岛理工大学学报第２９卷信息交互工作．两个工作线程中，环境信息处理线程负责环境信息采集及信息融合处理，并把环境识别结果发送至公共信息区；行走控制线程负责依据公共信息区获得的环境识别结果对移动机器人进行行走或避障控制，同时将各项参数写入公共信息区．在公共信息的读写过程中，采用ＣｃｒｉｔｉｃａｌＳｅｃｔｉｏｎ（关键区）对象保证了３个线程之间的同步．４结束语主线程（１）设计了一种基于ＣＡＮ总线通讯为核心的多传感器导航的移动机器人控制系统，制定了超声波Ｋ启嚣錾囊霆息Ｙ结束程序曩萄囊霾ｙＮ测距模块和红外测距模块等ＣＡＮＹ总线节点与工控机之间的通讯协锁定公共信息区≮环境信息处理线程行走控制线程议，并采用汇编语言进行了下位机的软件设计．人机交互界面（２）采用多线程技术设计了上Ｙ主线程要位机软件系统，该软件系统由环境求停止？／主绰程要Ｙ显示参数求停止？信息处理线程、主线程和行走控制＼／解锁公共信息区ＩＮ×线程３个线程组成．在工控机主频采集环境信息锁定公共信息区为２．８ＧＨｚ、１Ｇ内存的配置下，机器人速度达到１ｍ／ｓ时，仍可以准锁定公共信息区公读取环境信息确稳定地进行环境识别，满足了机共器人避障导航的需要．环境信息融合处理信ＥＰＯＳ息参考文献：环境识别结果写入区控制电机行走或避障公共信息区［１３卢韶芳，刘大维．自主式移动机器人导航电机参数写入研究现状及其相关技术［Ｊ］．农业机械学解锁公共信息区公共信息区报，２００２，３３（２）：１１２－１１６．［２］李剑峰．原魁。邹伟．自主机器人非视觉解锁共共信息区传感器数据采集系统的研制ＦＪ］．传感器与微系统，２００６，２５（８）：５５—５７．［３３李桂芝，陈细军，杨国胜，等．基于ＣＡＮ停盎薹曩霾息ｌ｜程序结束停止行走处理线程ｌ｜１２“”４控制线程总线的自主移动机器人通信系统研究口］．计算机工程及应用，２００４，４０（１９）：图４上位机软件系统工作流程图２１－２２．［４］王会眯，刘志峰。赵铁男。等．基于ＣＡＮ总线的数据采集系统通信接口的实现［Ｊ］．计算机工程，２００６，３２（９）．．２８３—２８５．［５］广州周立功单片机发展有限公司．ＣＡＮ—Ｂｕｓ现场总线基础方案：通讯篇［ＥＢ／ＯＬ］．２００４－０３－３０．（２００４－０４－０８）［２００７－１０－０１］．ｈｔｔｐ：／／ｗ’眦ｚｌｇｍｃ－ｃｏｍ／ｐｈｉｌｉｐｓ／ｃａｎ／ｆａｎｇａｎ／ＣＡＮ－ｂｕｓ－ｔｏｎｇｘｕｎ．ｐｄｆ．［６］刘大维，王江涛，严天一，等．多线程技术在自动引导车导航系统开发中的应用［Ｊ］．河南科技大学学报：自然科学版，２００７，２８（１）：２６．２９．
基于CAN总线的移动机器人控制系统设计作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：刘进，刘大维，符朝兴，郑旭光，于士友，LIUJin，LIUDa-wei，FUChao-xing，ZHENGXu-guang，YUShi-you青岛大学,车辆工程系,青岛,266071青岛理工大学学报JOURNALOFQINGDAOTECHNOLOGICALUNIVERSITY2008，29(3)0次
1.卢韶芳.刘大维
自主式移动机器人导航研究现状及其相关技术[期刊论文]-农业机械学报2002(02)2.李剑峰.原魁.邹伟
自主机器人非视觉传感器数据采集系统的研制[期刊论文]-传感器与微系统2006(08)3.李桂芝.陈细军.杨国胜
基于CAN总线的自主移动机器人通信系统研究[期刊论文]-计算机工程与应用2004(19)4.王会咪.刘志峰.赵铁男
基于CAN总线的数据采集系统通信接口的实现[期刊论文]-计算机工程2006(09)5.广州周立功单片机发展有限公司
CAN-Bus现场总线基础方案:通讯篇20076.刘大维.王江涛.严天一
多线程技术在自动引导车导航系统开发中的应用[期刊论文]-河南科技大学学报(自然科学版)2007(01)
1.学位论文
孙秀云
移动机器人的路径规划及其运动控制器研究
2005移动机器人是机器人领域的一个重要发展方向，并且已经越来越广泛的应用于工业、农业、军事、教育等人类社会的各个方面。而路径规划是移动机器人系统中的一个重要内容，因为它的好坏直接影响到机器人所完成任务的质量，所以路径规划成为移动机器人领域的一个研究热点。本文中移动机器人的路径规划，就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等)，在其工作空间中找到一条从起始点到目标点能避开所有障碍物的一条最优路径。本文首先讨论了移动机器人的国内外发展现状以及移动机器人的几个研究方向，并着重介绍了路径规划技术的发展现状以及应用方法，也指出了本课题的研究意义和主要研究的内容。其次通过对遗传算法和模拟退火算法的研究，分析了各自的优缺点。并把这两个算法结合构成了遗传模拟退火算法，它兼备了很强的全局和局部搜索能力，在变量数目较大时尤其突出。接着应用遗传模拟退火算法实现了移动机器人静态环境下的路径规划。在执行规划程序之前先应用顶点法建立了机器人的工作环境，然后执行基于遗传模拟退火算法的路径规划算法。在此算法中：编码方式采用简化的实数编码方法，把机器人的二维坐标简化为一维，加快了机器人最优路径的搜索速度；初始化方法采用大范围初始化，并在初始化中加入了选择机制，使初始点避开障碍物区域；通过综合考虑路径的可行性、路径的光滑性和路径长度，制定了有效的适应度函数；选择策略采用比例选择法；交叉算子采用非对称单点交叉策略；变异算子首先采用启发式变异，先把所有的路径优化成可行路径，然后在每条路径上随机选择一个变异点，最后对此点以概率Pm进行变异。模拟退火中的随机移动准则采用Metropolis准则；也使用了有效的温度更新函数。通过在VC++中的仿真证明：采用遗传模拟退火方法进行机器人的路径规划是有效的和可行的。然后应用遗传算法对移动机器人动态环境下的路径规划进行了仿真。由于动态环境要求有较快的实时运算速度，所以采用遗传算法进行规划。与静态环境下所不同的是：动态环境下要实时的确定一个中间目标点；在制定适应度函数时要考虑到障碍物的运动，所以综合考虑路径碰撞性、路径长度和路径光滑性，也制定了动态环境下有效的适应度函数。同时也在VC++中实现了仿真。最后在总结了机器人控制器的结构和控制器发展现状的基础上，提出了基于CAN总线的移动机器人分布式开放控制器，并介绍了该控制器的几个主要组成部分。2.期刊论文
于士友.杨杰.刘大维.郑旭光.YUShi-you.YANGJie.LIUDa-wei.ZHENGXu-guang
基于CAN总线的自主式移动机器人通信系统研制
-中国制造业信息化2008,37(5)针对自主式移动机器人实时导航的需要,提出了一种基于CAN总线的自主式移动机器人通信系统.该通信系统利用2条CAN总线把上位计算机、传感器模块和运动控制器连接在一起,降低了系统的连线数量,提高了系统的可维护性.实验表明,该系统通信可靠、实时性好、扩展性强,具有较高的实用价值.3.学位论文
高斌
基于CAN总线的自主移动机器人平台人机接口系统的研究
2002该文论述了自主移动机器人平台的控制系统的组成,并着重论述了机器人的全局规划算法以及人机接口的设计.首先.在介绍国内外移动式服务机器人的研究现状的基础上,叙述了该课题的研究和应用背景.接着,在介绍人驱动布局的基础上,详细分析论证了机器人的控制体系结构,并最终提出采用混合式控制体系结构和分布式控制方案.然后,介绍了人机接口模块的组成,并详细介绍了人机接口电路的设计和实现,重点分析了CAN总线在分布式模块间的通信机制.接着,对移动机器人平台的规划进行了详细的分析,将规划在层次上分为任务规划和路径规划.针对任务规划,提出了运动模式的概念,并为机器人定义了5种运动模式.针对每种具体模式,设计了其路径规划的方法.在示教模式和自动模式中,采用栅格法来存储全局路径信息,使机器人具有了一定程度上的智能.最后,介绍了基于嵌入式实时多任务操作系统CMX的模块化设计思想,并详细说明各种规划和人机接口输入输出的程序设计过程.实践证明,采用实时操作系统使得系统的响应速度很快,完全满足机器人的实时要求.4.学位论文
吴雄英
自主式移动机器人控制系统设计与研究
2006近年来随着传感器等领域的技术进步，智能机器人系统开始应用于服务行业，取代人类的各种劳动，特别是危险、有毒和枯燥繁琐的简单劳动，开辟了机器人自主服务的新领域。该领域具有良好的应用前景，因此，本文开发了一个基于CAN总线技术的分布式体系结构的自主移动机器人平台。此平台不仅利用ARM技术实现了对小车的伺服控制和零半径自转；而且利用CAN控制器的验收过滤功能实现节点间的CAN通讯，初步建立了移动机器人的通信系统；同时能够在自主避障模式和PC控制模式两种模式下工作，实现实时避障功能。该平台具有良好的开放性、稳定性和实时性，为最终设计、制造出具有实用性和市场前景的室内服务机器人打下了良好的基础。本文的主要研究工作：1.综合研究国内外机器人体系结构成果，应用多智能体理论、先进控制技术和CAN总线技术，提出了自主移动机器人平台的体系结构方案，即基于
CAN总线技术的分布式体系结构。2.设计制造自主移动机器人小车XMU-1，并建立其运动学模型；确定了自主移动机器人平台的软硬件实现方案。3.完成运动控制ARM节点软硬件设计与实现，包括电机驱动模块、伺服控制模块和避障模块的设计与实现。4.基于CAN总线技术，实现系统通信软硬件设计，建立了一个PC节点和一个ARM节点。5.比较前后台系统和μC/OS-Ⅱ实时操作系统，并开发出前后台系统下此平台的应用程序。6.对设计的平台进行整体调试，使其达到预期目标。5.期刊论文
王巍.宗光华.崔维娜
基于CAN总线壁面移动机器人分布式控制器研究
-微计算机信息(测控仪表自动化)2002,""(1)壁面移动机器人是运行于极限环境下的自主移动机器人,其控制系统应具备一定程度的智能和对未知环境的实时响应能力.本文提出了壁面移动机器人的控制体系结构,建立了基于CAN总线的分布式机器人控制系统硬件平台,并根据所提出的控制器结构设计了控制软件.6.学位论文
吴仲治
CAN总线在移动机器人应用
2001针对玻璃幕墙的结构特点,研究人员设计了新型擦窗机器人.针对该机器人研究人员设计了一种基于CAN总线的分布式控制系统.该文对该机器人控制系统的软硬件都进行了介绍.7.期刊论文
侯宪伦.李向东.徐方.李倩.HOUXian-lun.LIXiang-dong.XUFang.LIQian
基于CAN总线的移动机器人控制系统设计
-山东科学2008,21(1)非结构化环境的移动机器人涉及多伺服电机驱动、多种传感器信息采集融合、通讯传输等问题,是一个非常复杂的系统.本文介绍一种基于CAN总线的、模块化结构的机器人控制系统,具有多种参数探测和感知功能,实现了机器人的半自主移动.采用的三段收放式机体结构及控制驱动系统,使得机器人具有较强的爬坡、越障等环境适应能力.8.学位论文
杨洁
CAN总线在移动机器人中的应用研究
2002随着生产规模的不断扩大和对生产效率要求的不断提高，DCS系统已经不能满足生产现场的要求了，因此，在80年代初出现了第五代控制系统——现场总线。现场总线一经出现，在控制领域就表现出了强大的生命力，适应了工业控制系统向分散化、网络化、智能化发展的方向，因而成为世界范围的自控技术热点。本文在介绍及分析了国内外机器人控制器发展的基础上，主要阐述了一个用于移动机器人基于CAN(ControllerAreaNetwork控制器局域网)总线的分布式控制系统。由于CAN总线具有可靠性高，稳定性好，抗干扰能力强，通讯速率快，造价低，维护成本低等优点及其独特设计非常适用于移动机器人的体系结构。本文所介绍的CAN总线系统是在实验室搭建的一个最小CAN总线系统，用两个节点来构建了一个局域网。通过对构成两个不同节点的CAN控制器P80C592和SJA1000的介绍，阐述了节点的硬件结构、硬件调试和上位机程序，最后，给出了系统试验结果，为CAN总线在移动机器人中的应用提供了可靠的依据。本文中主要用到的硬件开发工具是C51编译器，用于调试节点硬件电路。PC机程序主要用VB6.0编写。9.期刊论文
陈锡爱.许宏.张星.王凌.杨晨娜.CHENXi-ai.XUHong.ZHANGXing.WANGLin.YANGChen-na
CAN总线的机器人传感器网络设计
-中国计量学院学报2009,20(3)研发了基于CAN总线的移动机器人传感器网络,有效地保证了移动机器人多传感器信息通讯的实时性和稳定性.详细阐述了该移动机器人的体系结构和传感器网络的组成,同时设计了一套CAN网络通讯协议,实现了传感器节点的多主通讯,在很大程度上改进和提高了移动机器人的性能.10.学位论文
何付同
小型地面移动机器人控制系统研究
2006随着机器人技术的发展，小型地面移动机器人在城市作战、排爆、反恐、消防等领域应用越来越广泛，机器人控制系统的研究已经成为当今科研的热点之一，国内外许多科研院所都加强了这方面的研究力度。本课题源于实际工程项目“小型多功能地面移动机器人”，由南京理工大学风险基金提供资金支持。本课题研究的地面移动机器人，其驱动控制系统是由嵌入式计算机PCM-5330、电机驱动器、电机系统和电源组成，通过串口和CAN总线两种通讯方式将遥控和驱动控制组成一个有机整体。在控制系统硬件的各部分选型时，通过对同类产品的性能比较，选出了符合本课题的硬件型号。组装完成后进入调试阶段，通过对硬件调试，获得了电机驱动器的保护参数和PI控制参数，使电流控制器和速度控制器的动态响应很好地满足了要求；软件的编写和调试，较好的完成了对机器人的控制。系统调试完成后，通过对机器人做各种测试试验，包括架空试验和实际工况试验，依据试验数据和分析结果，找出机器人在机械零部件上的缺陷，并在软件上给以一定的补偿。经过反复试验，不断完善控制程序，进一步提高了机器人的可操作性能，并对机器人的控制提供了重要的参考，在转弯、越障、节能、保护等方面实现了最佳控制策略。本课题的研究较好地满足了小型地面移动机器人对控制系统的要求，在巡航、原地转弯、翻身、越障等方面都达到了“小型多功能地面移动机器人”项目的指标要求。
本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_qdjzgcxyxb200803015.aspx授权使用：华南师范大学(hnsfdx)，授权号：cd9c82a3-7a8d-4510-9c9a-9da100a5698e，下载时间：2010年6月26日
篇二：河南科技大学移动机器人路径规划设计
机器人领域的智能控制
摘要：在探讨机器人研究面临的机遇和挑战的基础上,简述智能控制理论和传统控制理论的应用范围和方法论意义上的区别。结合当下多种智能机器人的研究内容,介绍主要智能控制方法的实现与应用。
关键词：机器人；传统控制理论；智能控制
前言
机器人学一直是控制的一个重要应用领域。自第一代机器人诞生至今，机器人的应用范围不断扩大，渗透到工、农、军、医等各行各业。近代工业机器人和智能机器人不仅能胜任单一重复的工作，而且具有一定的感觉、独立判断和行动的能力，同时在发生故障时，能实现自我检查与修复。机器人面对的工作环境日趋多样化、复杂化，控制系统常常存在不确定性、不完全性、模糊性、时变性、非线性等因素。在这种情况下，传统控制论很难得到精确的数学模型。同时机器人的功能日趋智能化、拟人化，这种多任务的工作模式也是传统控制论所无法胜任的。
智能控制交叉综合多学科的特点，以系统的全局优化为目的，采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示以及自动推理和决策等相关技术。智能控制在机器人领域的应用使得机器人通过不断学习，积累经验，无需人的干预就能够自主地驱动相应部件以实现其目标的自动控制，其解决问题及处理故障的方式与人脑的思维过程有一定的相似性。本文主要介绍智能控制的主要理论及智能机器人领域的主要智能控制方法,对比分析传统控制论和智能控制的特点和应用范围,对机器人领域的智能控制的发展提出自己的看法。
[2][1]2智能控制理论
智能控制思潮第一次出现于20世纪60年代,其理论的构建一直在跨学科的融合中得以发展。迄今为止,几种智能控制的思想和方法被提出并得到发展。
从1971年傅京逊提出的“二元论”，到1977年Saridis提出的“三元论”，再到1986年蔡自兴提出的“四元论”，智能控制理论已发展成为人工智能、自动控制理论、运筹学、信息论的交叉理论，要求实现面向多任务、非线性变化以及模糊环境的最优系统控制，对被控对象自动进行实时校正。
在认识论和方法论意义上，智能控制理论相较于传统控制论发生了全面的转变。传统控制论往往通过在已有的力学、动力学及数学定律基础上构建传递函数，创建数学模型以实现对系统的精确控制，在单输入单输出的任务要求下能起到较好的控制作用。在机器人领域，对机器人各系统进行简化以适应传统控制论的控制条件不能满足其多任务及高精度的要求，复杂的工作环境及大量的控制量也使得传递函数的构建变得复杂和不可靠，同时带来成本的倍增。智能控制理论不要求实现数学公式的精确表达、计算和处理，注重对任务和世界模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的设计开发。面向实际环境或过程进行组织,即决策和规划,以实现广义问题求解。
张飞舟等人提出一种利用云模型实现智能控制倒立摆的方法，其控制策略不需要被控对象的数学模型，只需依据人的经验、感觉和逻辑判断，将人用语言值定性表达的控制经验，通过语言原子和云模型转换到语言控制规则器中,就能解决非线性问题和不确定性问题。通过倒立摆经典控制装置，我们能更好地理解智能控制理论与传统控制论的区别，体会智能控制理论在实际中的优越性。
[4][3]1智能机器人控制方法
智能机器人的主要研究方向有具有一定感知能力(如视觉、触觉、力觉和听觉等)的高级机器人、具有环境交互作用的对话式或交互机器人、移动机器人等。在大量的实际应用系统中，神经网络、模糊控制和专家系统技术对机器人进行定位、环境建模、检测、控制和规划的研究已经日趋成熟。
3.1神经网络
在移动机器人的研究中，实现机器人路径的精确规划和运动的及时控制是重要研究内容和难点。机器人动力学的时变、强耦合和非线性特点,使得运用传统控制方法来驱动机器人存在很大的局限性，尤其对多关节、复合肢体的机器人，其关节耦合关系和非线性模型使得利用一般控制方式无法达到较好的运动效果。
神经网络强大的自学习和非线性映射能力使其在机器人动力学上得到广泛应用。一般的解决办法是通过神经网络对机器人进行在线或离线训练，学习机器人的动力学模型,从而设计出相应的控制器完成相应的指令与动作。如在机器人装配作业中利用神经网络进行机器人手臂控制和动态调度；设计模仿人走路的多足机器人和爬行机器人等使它们能够在凸凹不平的道路上行走,具有上下楼梯与阶梯、穿越管道以及爬墙走壁的能力，从而能替代人类在狭小的空间和各种极端环境下完成探测、救援等任务。
3.2模糊控制
为了提高机器人在复杂工作环境下的应变及自动调整的能力，即系统的鲁棒性和适应能力，往往引入模糊控制原理。模糊控制系统主要由输入量模糊化模块、知识库、模糊推理机和输出量清晰化模块四部分组成。模糊控制通常的过程是：首先由输入量模糊化模块将输入的测量参数的精确量转化成模糊量；然后由模糊推理机在知识库的支持下推理出模糊控制量；最后由输出量清晰化模块将模糊控制量变换成执行机构可以接收的控制量。其核心部分是知识库和模糊推理机，其作用相当于传统控制论中的传递函数。在其运行过程中逐步获得受控过程及环境的非预知信息，通过重复输人各种信号,控制机器人对环境做出响应。
在移动机器人的避障和导航研究上，庄晓东等提出一种基于模糊概念的动态环境模型，参照物体的位置和运动信息构造二维隶属度函数，然后通过模糊综合评价对各个方向进行综合考察，实现机器人避碰和导航。李彩虹等提出了一种在未知环境下移动机器人的模糊控制算法，通过仿真验证了该算法鲁棒性强，可消除传统算法中存在的对移动机器人的定位精度敏感、对环境信息依赖性强等缺点，使移动机器人的行为表现出很好的一致性、连续性和稳定性。
[6][1][5]4结语
智能机器人的开发及其在各行各业的广泛应用验证了智能控制的有效性。随着机器人工作环境和任务的丰富，需要我们不断扩充控制器的知识库，提高机器人的学习记忆、自主决策等能力，在成熟的传统控制论的基础上融合多种智能控制方法进行最优系统控制的设计。
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[6]张颖,吴成东,原宝龙.机器人路径规划方法综述[J].控制工程,2003,S1:152-155.3
篇三：河南科技大学移动机器人路径规划设计
一种高精度自主导航定位的葡萄采摘机器人设计
郭素娜;张丽;刘志刚
【摘
要】为了提高葡萄采摘机器人自主导航能力,增强对葡萄成熟度的准确识别功能,降低漏采率和误采率,设计了一种新式的基于RSSI自主导航和颜色特征提取的葡萄采摘机器人.该机器人使用RSSI定位技术,首先对装有无线传感器的葡萄树进行定位,然后利用机器视觉系统对葡萄的成熟度进行判断,并对满足采摘条件的葡萄使用机械手进行采摘.对葡萄采摘机器人的性能进行了测试,通过测试发现:机器人对装有传感器的葡萄树的准确识别率达到了95%以上,对葡萄成熟度的判断达到了98%以上,是一种相对高效的葡萄采摘机器人.%Inordertoimprovetheautonomousnavigationcapabilityofgrapepickingrobot,andstrengthenthefunctionofaccurateidentificationofthegrapematurity,lowerleakagerateanderrorrate,anewtypeofautonomousnavigationandcolorfeatureextractionbasedonRSSIgrapepickingrobothasbeendesigned.GrapepickingrobotusingRSSIpositioningtechnologyfirstfixingthevinewithwirelesssensors,thenusethemachinevisionsystemongrapematurityofjudgment,andtomeettheuseconditionsofthegrapespickedforpickingmanipulator.Grapepickingrobotperformancewastested,bytestingfoundthattherobotwithsensorsofvineofaccuraterecognitionratereachedmorethan95%,theirappreciationofthegrapematurityreachedmorethan98%,highrecognitionrate,whichisarelativelyefficientgrapepickingrobot.
【期刊名称】《农机化研究》
【年(卷),期】2016(038)00【总页数】5页(P20-24)
【关键词】葡萄采摘;自主导航;颜色识别;漏采率;机器人
【作
者】郭素娜;张丽;刘志刚
【作者单位】河南工业职业技术学院,河南南阳473000;河南工业职业技术学院,河南南阳473000;南昌大学,南昌330031【正文语种】中
文
【中图分类】S225.93;TP242最早的机械采摘方法是采用机械振摇式和气动振摇式，随着科学技术的发展，农业机器人在国内外迅速发展起来。自从20世纪60年代美国人Schertz和Brown提出用机器人采摘果实之后，对采摘机器人的研究受到广泛重视。我国农业机器人的研究起步比较晚，但正在不断的发展。其中，包括中国农业大学的草莓采摘机器人研究、东北林业大学林木球果采摘机器人研究及上海交通大学的黄瓜机器人研究等。本文对葡萄采摘机器人进行了改进，以期得到较低漏采和误采率的机器人。
果蔬采摘机器人的自动导航和识别功能都依赖于视觉系统。机器视觉就是给机器人装上视觉传感器，模拟人的视觉功能，从图像或图像序列中提取信息，对葡萄树和葡萄进行定位和识别，使机器人完成葡萄采摘任务。视觉传感器主要由彩色摄像机来寻找和识别成熟的葡萄，通过颜色特征的提取，得到成熟葡萄的信息；然后利用RSSI定位导航功能，对葡萄完成采摘。其基本框架如图1所示。
葡萄自主导航机器人使用RSSI定位技术对葡萄树进行定位，使用特征提取方法对葡萄的成熟度进行判断。其具体采摘过程为使用RSSI定位技术首先对装有无线传
感器的葡萄树进行定位，然后利用机器视觉系统对葡萄的成熟度进行判断。如果满足采摘条件，则通过机械手对葡萄进行采摘；如果不满足采摘条件，则继续对葡萄进行定位。
2.1结构设计
2.1.1机械臂基本结构
对于葡萄采摘机器人的设计需要综合考虑采摘空间、冗余空间和姿态空间等因素，通过综合考虑使用5旋转自由度和1移动的方案。其主要部分包括躯干、手臂、腰部、腕部及小臂等，其结构如图2所示。
2.1.2运动控制系统
目前，采用PC作为主控器的运动控制方式，其控制方式主要有两种：一是使用PC控制卡对电机进行控制；二是采用CAN总线对运动进行控制。基于经济性考虑，本文选自使用第2种控制方案，其结构框架如图3所示。
图3中，硬件组成包括通用PC机或工控机，基于PCI总线的高性能的ZLG-PCI5110AceelnetMicroMicroModuleCAN卡、CopleyPanel和CopleyStepNet伺服驱动器。
2.1.3末端执行器
葡萄采摘机械在进行作业时，其末端执行机构的动作是模拟人的动作设计的，其主要动作是抓取果实，完成果实与梗的剥离(见图4)，需要使机器人的腕部绕j轴旋转和绕i轴回转实现。
机器人执行末端可以采用柔软的复合材料作为末端执行器的材料，为了使机器人准确定位及执行末端能够准确地识别葡萄的成熟度，需要使用相关定位和图像处理方法实现定位和识别功能。
2.2定位功能设计
机器人大部分采用无线传感网络来定位，在实际作业环境中会存在较多的障碍物，因此在实际信号传播过程中，信号会产生一定的损耗。其中信号传输的基本模型为
其中，PL(d)表示经过距离d后的路径损耗；PL(d0)表示经过单位距离后的路径损耗；d0为单位距离；X0服从高斯分布，其均值为1；n表示信号衰减因子。则接收端的信号强度可以表示为
其中，表示接收信号强度指示，即RSSI；PT表示发射信号的功率；GT表示发射天线增益。IEEE802.15.4标准的简化模型可以表示为
考虑经济成本等因素，该模型可以进一步简化为
其中，n表示信号衰减因子，d表示定位节点与参考节点之间的距离，A表示定位节点与参考节点之间的距离。定位的原理可以利用最小二乘法原理，假设网络里有3个以上的位置节点，其坐标为,y3)，…，(xk,yk)，待测坐标的终端坐标M为(x,y)，M到各已知位置AP的距离分别为d1，d2，d3，…，dk，可得到方程组
将每个方程分别减去最后一个方程可得
其线性表达式可以写成
其中，由于测量过程中存在误差N，利用最小二乘法原理可得
对z求导得
如果AAT非奇异，则
则可求出用户坐标(x,y)。机器人的定位流程如图5所示。
机器人运动系统定位的主要过程包括参考点的设置、计算机处理及得到位置坐标等。当读取坐标后，信号被以电信号的方式传送到运动系统，通过路径规划，完成定位。
为了验证本文设计的葡萄采摘机器人的自主定位导航功能，在葡萄田园对采摘机器人进行了测试。测试项目主要包括葡萄树的节点定位和葡萄成熟度的识别，测试机器人如图6所示。
假设测试节点个数为50个，即有50颗葡萄树，其中包括39个已知节点和11个未知节点，坐标系是60m×60m，节点通信半径为120m。通过计算，得到了如图7所示的节点邻里关系图。
根据RSSI定位原理，可以测试未知节点，为了有效地表示位置节点，使用圆圈对位置节点进行标记，用星形表示已知节点，如图8所示。其中，圆圈部分表示待摘葡萄穗的葡萄树。通过RSSI定位功能，对圆圈进行定位，最后通过计算得到了如图9所示的定位误差曲线。
由图9可以看出：随着时间的变化，定位误差的峰值比较平稳，最大定位误差不超过15cm，定位精度较高；普通树定位完成后需要对葡萄成熟度进行识别。
图10表示主要颜色特征提取的灰度直方图结果。机器人的逻辑判断模块可以根据灰度值对葡萄的成熟度进行判断，当满足采摘的颜色阈值时，便对葡萄进行采摘。通过多次测试，得到了如表1所示的测试采摘结果。
表1表示机器人采摘葡萄过程中导航和葡萄成熟度的准确识别率。由表1可以看出：机器人对装有传感器的葡萄树的准确识别率达到了95%以上，对葡萄成熟度的判断达到了98%以上，识别率较高，可以满足葡萄采摘的需要。
基于RSSI无线传感器定位原理和颜色特征提取理论，设计了一款新的自主导航的葡萄采摘机器人，并对执行末端、运动控制系统和导航定位系统进行了设计。通过对机器人的自动导航和葡萄成熟度识别进行测试，最终得到了定位误差曲线和图像颜色特征提取结果。由测试结果可以看出：机器人对葡萄树定位和葡萄成熟度识别的精度较高。
【相关文献】
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篇四：河南科技大学移动机器人路径规划设计
基于嵌入式监控的双差速驱动果蔬采摘机器人设计
杨小庆
【摘
要】为了提高采摘机器人的转弯性能和自动寻迹能力，利用双差速驱动系统建立了速度协同约束的非线性运动模型，并进行了线性优化，提出了一种基于嵌入式监控图像采集反馈信息的闭环控制模型，提高了采摘机器人移动和转弯寻迹的灵活性。针对采摘机器人双差速的路径寻迹问题，建立了机器人输入、输出的非线性运动模型，并分析了冗余运动约束和系统运动约束条件，通过控制姿态偏差和距离偏差，结合嵌入式监控系统的反馈信息，实现机器人移动和寻迹的反馈调节。对采摘机器人的采摘性能进行了测试，测试项目主要包括寻迹能力和路径规划的耗时。通过测试发现，机器人可以实现较高精度的路径寻迹功能，路径规划耗时短，系统稳定性好。%Inordertoimprovetheperformanceandtheabilityofautomatictracingofthepickingrobot,anewnonlinearmotionmodelisestablishedbyusingthedoubledifferentialdrivesystem.Forthisproblem,thenonlinearmotionmodeloftherobot"sinputandoutputisestablished,andtheredundantmotionconstraintsandsystemconstraintsareanalyzed.Andthefeedbackinformationoftheembeddedmonitoringsystemisrealizedbycontrollingtheattitudeerroranddistancedevi-ation.Finally,theperformanceofthepickingrobotistested.Thetestitemsincludethesearchingabilityandthepathplanning.Throughthetest,itisfoundthattherobotcanachievehigherprecisionofthepathfunction,thepathplanningisshort,andthesystemstabilityisgood.
【期刊名称】《农机化研究》
【年(卷),期】2016(000)00【总页数】4页(P117-120)
【关键词】双差速驱动;嵌入式系统;图像采集;路径规划;闭环控制;采摘机器人
【作
者】杨小庆
【作者单位】重庆工商职业学院，重庆400052【正文语种】中
文
【中图分类】S225;TP242在果蔬采摘机器人的驱动系统设计过程中，机器人的转弯性能和寻迹能力是设计的核心问题，采用双差速驱动来控制采摘机器人的移动是一种典型的非完整系统，该控制系统具有强耦合性和非线性等特点，其控制问题受到了国内外专家和学者的广泛关注。四轮驱动采摘机器人和两轮驱动相比，控制模型更加复杂，耦合也更加严重。四轮驱动主要采用双差速驱动系统实现机器人的全向运动，其运动灵活，不受非完整约束；但其摩擦因数小、承载能力有限，因此其设计较为困难。本研究针对双差速驱动系统的非线性和冗余运动约束问题，首先建立了速度协同运动的非线性运动模型，并进行了线性优化，提出了一种基于嵌入式监控图像采集反馈信息的控制系统，对采摘机器人移动性能的改进具有重要的意义。
采摘机器人的双差速驱动部分主要由4个三相步进电机和驱动结构组成，步进电机驱动前后轮，推动机器人前进和后退，驱动左右轮的速比，实现机器人的转弯。为了提高采摘机器人转弯的灵活性，将传统的双轮结构改为平面轴承，从而降低了采摘机器人结构的复杂度，驱动电机通过齿轮和轴带动轮旋转，其结构如图1所示。
步进电机的转速可利用脉冲信号的频来改变，实现较高精度的调速。利用对电机施加不同的脉冲信号，可以实现采集机器人的前进、后退、左转、右转和调头功能。双差速驱动系统可实现机器人在任意半径下的转弯，也可以实现原地旋转，转弯的速度可利用单片机程序进行控制，方便简单。采摘机器人服务器系统结构如图2所示。
采摘机器人的Internet服务器主要由服务程序、服务数据库和通讯模块组成；机器人控制服务器主要由主控模块、图像采集模块和通信模块组成，其核心是一台WindowsXP系统的计算机。计算机装有通信控制卡、图像采集卡等硬件，利用这两层服务器可以非常好地分离网络信息处理模块和机器人硬件控制模块，提高了控制系统的灵活性和可靠性。
图3为采摘机器人的控制系统框架结构图。控制系统采用C/S和B/S混合模式，提高了系统的灵活性，图像监控采集系统和远程网络系统利用嵌入式控制板来实现，集成在采摘机器人中，降低了系统的规模和系统成本。通过无线传感网络提高了机器人对环境的感知能力，利用标准化接口提高了系统的扩展能力，可以利用扩展卡和USB接口来实现外部设备的扩展，各功能单元可以独立运行，也可以并行工作。
嵌入式监控系统控制的双差速采摘机器人主要利用采集图像信息对转速进行控制，当左右两轮的转速不同时，可以实现转弯功能；当两轮转速相同时，实现直线行驶功能。假设驱动模块两轮的速度差为Δvf和Δvr，则4个驱动轮的速度模型可以表示为
前后驱动的角速度可以写成
假设前后驱动模块的质心速度vf和vr在x轴和y轴上的投影分别为vfx、vrx、vfy、vry，其表达式为
则采摘机器人的姿态偏差导数可以表示为
综合式(3)、式(4)可得
因为前后驱动模块在y轴方向的速度相同，于是可以得到
将式(3)带入式(6)可得
在采摘机器人时间控制过程中，控制方式采用离散方法进行控制，每个控制周期都需要采用速度约束对速度进行控制，假设距离偏差的导数)为四轮驱动采集机，前、后驱动模块与机器人的夹角的导数为r，机器人的控制模型可写成
利用嵌入式监控系统的反馈信息可以对采摘机器人驱动模块进行控制，系统的硬件系统主要由5个组成部分，包括USB无线卡模块、USB摄像头模块、内部控制和传感器模块、运动控制模块和主控模块，其框架结构如图4所示。
嵌入式监控系统的控制核心为S3C2410微处理器，操作系统采用Linux系统，主控板上连接USB无线网卡，利用无线路由将机器人键入Internet；图像采集由USB摄像头来完成，获取采摘环境信息，机器人内部和运动信息由传感器采集提供给机器人，其得到环境和自身内部反馈信息后，利用主控模块控制机器人的移动，其中运动模块的设计框架如图5所示。
控制板的布线方式为双层布线，电机调速的接口为8个，传感器接口为6个，数字接口通道为2个，可以对监控系统采集图像进行传输；运动和内部传感模块利用数据串口与主控板连接，利用自定义的命令接口进行通讯服务，最终将硬件系统进行底层封装，完成采摘机器人控制系统的设计。
为了验证本次研究设计的双差速果蔬采摘机器人的性能，对其沿轨迹行驶的性能进行了测试，测试项目主要包括直线行驶和转弯行驶性能。测试过程的场景如图6所示。
测试对象为草莓采摘，给定机器人预设轨迹路线，利用嵌入式监控系统对路线进行轨迹跟踪，通过测试得了双差速采摘机器人的轨迹跟踪结果如图7所示。
图7中，实线部分表示果蔬采摘机器人的实际移动路径，虚线表示机器人双轮的运动轨迹。由图7可看出：利用嵌入式监控系统对双差速机器人进行控制后，机
器人双轮可以严格地按照跟踪轨迹行走，其轨迹和预定跟踪轨迹平行，在转弯处行走精度也很高，从而验证了本次研究设计的采摘机器人的可靠性。
表1为传统机器人和嵌入式监控系统机器人路径跟踪耗时的测试结果对比表。由表1可以看出：利用嵌入式监控系统可以大大提高双差速机器人路径跟踪的速度，缩短了路径跟踪的耗时，从而提高了果蔬菜采摘的效率。
1)利用嵌入式监控系统集成化模式，采用双差速驱动控制系统设计了一种具有自主寻迹能力的移动式采摘机器人，并建立了控制姿态偏差和距离偏差的协同运动模型，从而大大提高了采摘机器人移动和转弯的灵活性。
2)对设计的采摘机器人的性能进行了测试，测试项目包括自主寻迹能力和路径规划耗时。通过测试发现：利用嵌入式监控系统对双差速机器人进行控制后，机器人双轮可以严格地按照跟踪轨迹行走，寻迹精度高，大大提高了双差速机器人路径跟踪的速度，缩短了路径跟踪的耗时，从而提高了采摘机器人的工作效率。
【相关文献】
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篇五：河南科技大学移动机器人路径规划设计
2020.27科学技术创新-89-一种基于SLAM算法的移动机器人刘力玮马振兴张志辉谢淋东张国续（河南科技大学机电工程学院，河南洛阳471003）建立ORB-SLAM2系统，筛选关键帧摘要：以SLAM算法为核心，使用激光雷达与Kinect相机作为传感器收集地图信息，再通过A*设计出一种基于SLAM算法的移动机器人，具备在未知环通过上位机建立地图模型，（A-Star)算法进行最优路径规划，境中自主导航的功能。关键词：ORB-SLAM2系统；激光雷达；定位导航；轨迹规划中图分类号院TP242.6文献标识码院A文章编号院2096-4390渊2020冤27-0089-021概述SLAM(simultaneouslocalizationand
mapping)算法是一种实现定位并进行地图构建的系统，ORB-SLAM2算法是SLAM发展过程中较为完善的一种算法，它囊括了机器人ORB特征、多线程共同实现追踪Tracking、地图构建LocalMapping和关键帧设计一种以KeyFrameshe的提取。基于此，能够实现SLAM算法为核心的移动机器人，实时构建地图并进行路径规划，根据算法采用合理路线进行移动工作，及时反馈收集信息的功能。该移动机器人通过激光雷达与Kinect相机作为传感器收集地图信息，使用筛选关键ORB-SLAM2系统进行地图构建，帧，探查障碍物及周边环境，再将地图网格化，筛选目标路径上的障碍点，结合Dijkstra算法进行最优路径规划。机器人在移动过程中，激光雷达时刻发出360°全覆盖激光对地图进行实时分析，配合Kinect相机将探索画面展现至操作终端显示屏中，实时电控、反馈信息。该移动机器人结合机械、实用性高的机传感器于一体，是操作简单，电一体化产物。2机器人控制结构分析移动机器人是机器视觉和机器人控制的有机结合，是一个非线性的复杂系统，利用视觉传感器得到图像作为反馈信息，构建而成的全闭环伺服反馈系统。ROS机器人系统(Robot路径规划等研OperatingSystem)可以提供环境感知、运动控制、可以加强机器人代码的复究领域经典并且前沿的算法代码库，用率的模块化。该移动机器人基于ROS系统并通过激光雷达和Kinect相机采集环境信息，在STM32单片机中进行数据处理，筛选目标方借助ORB-SLAM2系统构建地图，生成地图关键帧，向位置路线上的障碍物，再在系统中使用优化算法进行路径路径，避开障碍物，驱动电机使机器人按规划路径移动。由于激光雷达360°时刻发射激光进行环境采集，机器人在整个工作过操程中，时刻将采集的地图信息反馈至操作系统的显示界面，作人员可通过操作系统对机器人下达指令。机器人控制结构框图1机器人系统控制结构图架如图1所示。3ORB-SLAM2系统结构分析地图构建需要激光雷达、Kinect相机和ORB-SLAM2系统共同完成。激光本身具有非常精确的测距能力，测距精度在厘米级别，探测精度高，在探测过程中激光朝360°全方向发散，结将之传递至STM32之后，合激光发射情况，构建当前位置信息，将进行地图构建。Kinect相机则通过发射红外光进行光谱分析，探查画面数字化传递回控制界面，经过相应的图像处理系统后即可标记出地得到的画面清晰度高，结合激光雷达的测定距离，图中一些重要地形的位置，和一些障碍物的具体分布情况。地图构建则依靠ORB-SLAM2系统，该系统是一个完整的SLAM路线规划，被广泛应用系统，包括视觉里程计、跟踪、回环检测、于移动机器人领域。激光雷达、Kinect相机和ORB-SLAM2相互配合，能得到一份清晰的探索地图，系统结构如图2所示。（SRTP）项目资助:河南
篇六：河南科技大学移动机器人路径规划设计
智能控制及其在机电一体化系统
智能控制及其在机电一体化系统
摘要：随着近年来机电一体化系统控要求的不断提升，导致了被控制的对象以及控制目标等变得日益复杂起来，在机电―体化的控制过程中智能控制系统显得尤为突出和重要。因此，本篇文章主要侧重介绍智能控制及智能控制技术在机电一体化系统中的实际应用。
在当今这个不断发展的社会中，电子技术中的微电子技术和具有及大规模集成电路的快速发展，使得电子技术逐渐变得更加完善，并能够大规模的应用到实际生产和各种工业过程中去，正是这种快速的起步，也就要求需要不断增加对控制效果的各方面要求。在工业生产过程中经常会出现各种方面的不确定性，例如结构变化性、结构多层次性以及众多因素性等等，这些不确定性在很大程度上影响着数学模型的精确建立，在这些不确定性因素的多方面影响下一般只能逐渐的导出一些简单的数学模型，对于一些复杂的数学模型就很难实现有效控制了。
因此在这种艰难的条件下，相关技术人员就萌发了通过智能控制来实现难于优先控制的模型，正是由于智能控制的出现和快速发展，才为解决这些难题提供了捷径。随着越来越多的智能控制方法的广泛应用，智能控制方法也得到了更多的重视，智能控制系统在整个机电一体化中也起到了超级多的作用。
1.智能控制特点及主要方法
本文所介绍的"智能控制系统是整个控制理论发展过程中的高级阶段，智能控制系统总结了传统的控制系统，并有针对性的找出了传统控制理论存在的不足，在完善不足和有效创新的完美结合下逐步发展起来，智能控制理论可以有效面对以往那些难以克服的控制任务。
总结智能控制理论与系统和传统控制理论与系统的差异，可以得到主要的几个方面：第一方面为智能控制理论是对传统理论的延伸和完善，智能控制系统包含了传统控制系统，传统控制系统是智能控制系统的最初阶段。
相比传统控制系统而言，智能控制系统具备了更多综合信息的处理能力。在这里要尤为强调的一点就是，智能控制系统的最终目的是追求整个控制系统的多方面优化而不是这个系统的全局控制。第二方面主要讲述智能控制的主要对象和任务，前文已经提到过，有些模型具有不确定性以及任务要求高难度性等等，具有这些性质的模具，单一的使用传统控制方法是很难进行有效控制的，但是在智能控制系统的应用之后，这些难题很快就被一一的解决了。
第三方面是传统控制主要通过各种各样的公式和相关定理来获取这方面的有效知识，不同的是智能控制主要通过和专家来学习这方面的经验，并通过经验和实际的操作来获取有关知识。
智能控制系统具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知识的能力，智能控制用拟人化的方式来表达，即智能控制系统具有拟人的智能或仿人的智能。智能控制系统并不排斥传统控制理论，常规控制往往包含在智能控制之中，智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题，并力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题。智能控制具有较强学习功能、适应功能和组织功能，能克服被控对象和环境所具有的高度复杂性和不确定性，实现有效控制。
2.智能控制在机电一体化中的应用
2.1.机器人领域的智能控制
机器人在动力学方面常常是强耦合、时变、非线性的，在传感器信息方面是多信息的，在控制参数上是多变量的，在控制任务要求上是多任务的，这些特性正适合智能控制的应用。智能控制技术已经应用到机器人领域的许多方面，如机器人多传感器信息融合和视觉处理，移动机器人行走过程的自主避障，行走路径规划、定位、轨迹跟踪，机器人手臂动作规划，空间机器人的姿态控制，具有自学习、自适应功能的控制器设计等。
采用人工神经网络、模糊控制和专家系统技术对机器人进行定位、环境建模、检测、控制和规划的研究已经日趋成熟，并在许多实际应用系统中得到验证。神经网络具有强大的自学习和非线性映射能力，实时性好，在机器人动力学上广泛应用，尤其适合于多自由度机械臂的现场学习控制。
采用神经网络的方法，对各传感器的输入信息进行融合，系统具有很强的容错性和鲁棒性。模糊控制是一种具有鲁棒特性的智能控制方案，在机器人的建模、控制、对柔性臂的控制、力/位置控制、模糊补偿控制、对基于传感器的机器人控制以及移动机器人路径规划等各个不同层面都有广泛的应用和研究。免疫算法用于移动机器人路径发现与规划，同时遗传算法和进化计算为机器人系统带来了新型的优化编程和控制技术。
2.2.交流伺服系统中的智能
作为较为典型的控制伺服驱动装置，它是机电一体化产品中的主要组成部分，对于实现各种电信号控制机械动作的控制起着直接作用。尤其是现在科技技术的不断发展，交流伺服系统对于整个控制系统的功能作用也起着即为重要的作用。随着电力电子技术的迅速发展和矢量控制技术的应用，交流调速系统的性能也日益提高，使得伺服系统由直流逐步向交流转化。
2.3.机械制造过程中的智能控制
所谓智能控制也就是将经典的控制理论与计算机应用技术紧密结合起来，并应用于机电一体化这一行业中去，通过智能理论的控制，发展成为崭新的控制制造理论与技术。控制技术正向着智能控制系统这一大方向进行着不断的延伸。智能控制系统的最终目标就是专家能够通过计算机模拟系统智能的控制各种机械活动，通过这种控制工作来逐步的取代或者协助人力及脑力劳动，这在很多方面都减轻了相关人员的负担与工作量。
3.结语
总而言之，控制系统技术行业随当今不断进展的社会形态，拥有着较广的发展空间及远景，特别是智能控制系统，不仅能够成为整个控制行业的领军，且会成为未来行业的支柱，更将是21世纪机电一体化技术发展的主要方向。智能控制技术的快速发展更需要相关技术人员不断的探索与完善，相比较而言智能一体化能够在整个行业领域里
发挥着较深远的作用
参考文献：
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篇七：河南科技大学移动机器人路径规划设计
2022年9月15日第45卷第18期现代电子技术ModernElectronicsTechniqueSep.2022Vol.45No.18引用格式：陈镜宇，郭志军，金鑫，等.基于激光扫描雷达的智能割草机器人障碍物检测[J].现代电子技术，2022，45（18）：177?181.
DOI：10.16652/j.issn.1004?373x.2022.18.034177基于激光扫描雷达的智能割草机器人障碍物检测陈镜宇1，郭志军1，金鑫2，尹亚昆1471003；471003）（1.河南科技大学车辆与交通工程学院，河南洛阳2.河南科技大学农业装备工程学院，河南洛阳摘要：针对绿化区修剪工作中存在的割草任务重、劳动强度大等问题，文中提出一种基于二维激光扫描雷达的智能割草机器人障碍物检测方法。首先，采用激光雷达RPLIDARA1对障碍物进行全方位扫描检测，再通过ROS_RVIZ对数据进行处理，将获取到的数据转换为直角坐标系下的坐标；然后，运用最小二乘滤波对数据进行去噪处理，采用粒子滤波算法对扫描数据进行跟踪目标特征提取，根据状态转移矩阵和所获数据更新权重值，增加目标粒子权值；最后，对粒子进行重采样获取障碍物的基本轮廓信息，经拟合得到较为密集的障碍物边缘离散点。试验结果表明，激光雷达扫描得到的角度和距离数据与现场实地测量数据之间最大误差为0.4%，说明基于激光扫描雷达的智能割草机器人障碍物检测方法是合理可行的，能够实现检测障碍物的目的。关键词：障碍物检测；智能割草机器人；激光雷达；数据处理；机器视觉；定位导航；可视化处理中图分类号：TN241?34；S238文献标识码：A文章编号：1004?373X（2022）18?0177?05Intelligentmowingrobotobstacledetectionbasedonlaserscanningradar（1.SchoolVehicleandTrafficEngineering，HenanUniversityofScienceandTechnology，Luoyang471003，China；2.CollegeofAgriculturalEquipmentEngineering，HenanUniversityofScienceandTechnology，Luoyang471003，China）CHENJingyu1，GUOZhijun1，JINXin2，YINYakun1Abstract：Inallusiontotheheavymowingtasksandlaborintensityfacedinthepruningofgreenareas，anintelligentmowingrobotobstacledetectionmethodbasedontwo?dimensionallaserscanningradarisproposedinthispaper.Thelaserradarobtaineddataisconvertedtothecoordinatesinarectangularcoordinatesystem.TheleastsquarefilteringisusedtoconducttheRPLIDARA1isusedtoscananddetectobstaclesinalldirections，thedataisprocessedbymeansofROS_RVIZ，andthenthede?noisingprocessingforthedata，theparticlefilteralgorithmisusedtoextractandtrackthetargetfeaturesfromthescanneddata，andtheweightvalueisupdatedaccordingtothestatetransitionmatrixandtheobtaineddatatoincreasetheweightofthediscretepointsoftheobstacleedgeisobtainedafterfitting.Thetestingresultsshowthatthemaximumerrorbetweentheangletargetparticle.Theresampleofparticlesisconductedtogetthebasiccontourinformationoftheobstacle，andthedenseranddistancedataobtainedbytheLidarscanningandthefieldmeasurementdatais0.4%，whichverifiesthatintelligentmowingdetection.robotobstacledetectionmethodbasedonlaserscanningradarisreasonableandfeasible，andcanrealizethepurposeofobstacleKeywords：obstacledetection；intelligentmovingrobot；laserradar；dataprocess；machinevision；positioningandnavigation；visualizationprocessing0引言和高尔夫球场草坪割草等。智能割草机的问世降低了劳动成本，减缓了人工劳动强度，极大地提高了工作效率，使人们的生活更加便捷[2]。如何使割草机器人识别外界环境综合信息，同时在环境中进行精准导航以及避障是智能化研究的关键环节[3]。机器视觉被广泛应用于智能割草机是一个集外界环境感知收集、路径规划、障碍物检测与躲避以及多种传感器技术相结合的综合性系统[1]，主要用于城镇绿化、家庭花园割草、足球场收稿日期：2022?02?11修回日期：2022?03?18基金项目：国家自然科学基金资助项目（51675163）；国家自然科学基金资助项目（51875175）Copyright?博看网.AllRightsReserved.
178现代电子技术2022年第45卷
[4]环境中障碍物的检测，然而在对障碍物检测过程中出现的问题也不容忽视，如视觉传感器对外界环境极其敏感，很容易受到外界环境的影响，不适合在户外进行作业的智能割草机器人上使用。激光雷达恰能很好地解决此类问题，其受外界环境影响很小，可以实现在未知环境中进行实时自适应调节的目标[5]，为割草机器人障碍物检测提供了更加稳定可靠的检测方式。从实用和实时性角度出发，本文将激光扫描雷达应用于智能割草机器人的障碍物检测，改变以往采用传统的PLC控制板块，利用性能更好、稳定性更强的树莓派作为主控制器，设计一种基于激光扫描雷达的智能割草机器人障碍物检测方法。派4B[7]，控制2个电机驱动器分别向行走电机和割草电机发送运动指令；驱动单元包括驱动器、PWM转电压单元等；蓝牙遥控单元包括遥控接收机、割草机本体；WiFi无线传输单元[8]由WiFi无线模块、上位机（PC端）、二维激光扫描雷达等构成。1系统总体设计本设计以轮式智能割草机驱动车为试验平台，图1为智能割草机器人实物图，两后轮差速驱动，两前轮为万向轮，提高了智能割草机器人行驶的灵活性[6]。当智能割草机器人进行转向时，同侧两轮转动的电机进行串联，前后轮同步转动；与此同时，另外侧边的两轮则按照相反方向进行转动，这就能使智能割草机在原地转向，极大地减小了进行转向所需的空间。该智能割草机器人与其他割草机相比，可以适用于更多狭小场景；所设计的智能割草机割草方式与以往割草机也大不相同，改变了单一固定位置的割草方式，现由高速电机、独立电源、圆盘旋转刀具、超声波传感器、刀具升降装置组成新型割草系统。为满足智能割草机器人工作时自主割草和全遍历路径规划的需求，采用混合路径规划技术来确定最佳路径。该智能割草机器人供电系统与以往单一锂电池供电模式不同，采用电源输入电压DC25.2V至输出电压DC24V规格的大容量锂聚合物电池和太阳能电池板供电相结合的方法，为智能割草机器人作业提供持续的动力来源。采用这样的双供电方式可有效延长智能割草机器人的作业时间，提高工作效率，满足节能环保的需求，从而达到节约成本的目标。图2智能割草机器人结构图继电器用于控制智能割草机器人刀具的上升或者下降；PWM电压转换单元主要是把PWM波转化成电压信号；二维激光扫描雷达用于探测障碍物的信息，与上位机（PC端）相连，通过WiFi无线模块将数据信息传输到控制单元RaspberryPie中，用以控制智能割草机器人完成相关指令。其中以激光雷达为核心的感知模块实时监测外界环境信息变化情况及割草电机运行参数，同时将结果发送到主控单元；主控单元将获得的数据与自身数据库进行比较，并利用路径规划对行走电机和割草电机发出修正指令，从而使割草机器人较为平稳的运行。当智能割草机器人本体启动时，主控模块发出启动信号并激活匀速周向旋转单元与激光发射接收单元，以用于构建电子地图；主控模块控制行走控制模块不断行走并在不同的位置修正电子地图。与传统的智能割草机器人相比，该智能割草机器人解决了割草机在不同草坪进行切割时，需要工作人员手动重新进行测量与输入参数，导致工作效率低的问题。22.1硬件系统设计激光雷达RPLIDARA1鉴于激光雷达RPLIDARA1具有抗干扰能力强、测激光雷达模型2.1.1图1智能割草机器人实物图距准确、工作时长无限制等特点，本文系统设计主要由二维激光扫描雷达RPLIDARA1构成。这款激光雷达能够实现在二维平面内探测距离为0.15~12m，测量频率为4000~8000Hz，全面改进了传统的内部光学以及程序算法。RPLIDARA1能实现对周围环境360°全方智能割草机器人结构框架如图2所示。智能割草机由主控单元、电源单元、WiFi无线传输单元、蓝牙遥控单元以及驱动单元等部分组成。主控单元采用树莓Copyright?博看网.AllRightsReserved.
第18期陈镜宇，等：基于激光扫描雷达的智能割草机器人障碍物检测17[9]位激光扫描测距检测，其扫描频率为5.5Hz，同时也能够确保智能割草机器人快速运动时地图构建的质量，并能生成空间的平面点云地图信息。本文将云地图信息应用到智能割草机上，便于其进行实时障碍物检测[10]。二维激光扫描雷达RPLIDARA1实物图如图3所示。机设计当中的关键环节。这一控制环节的核心是主控单元芯片STM32F407单片机。对外界环境信息获取后，该单片机能对外界环境信息进行及时处理并控制行走和割草系统，使智能割草机器人作业有序、高效进行。探索者STM32F407控制器可以解决智能割草机数据处理效率低的问题，可以对接收到的指令迅速执行，保证智能割草机器人能完成整个作业区域任务。STM32F407单片机是通过串口进行信息的采集，当获取信息后，判断并运行初始速度；接着对割草机的运动进行实时动态调节。驱动模块中驱动电机通过电机驱动图3RPLIDARA1实物图板进行控制，电机驱动板与STM32F407单片机相连，单片机接收路径规划出来的路径点控制电机驱动板，进而控制两边电机的转速进行轨迹跟踪[13]，完成相应的驱动活动。表1二维激光扫描RPLIDARA1采样点的数据信息数据类别距离方向信号质量起始标志单位mm（°）等级布尔值介绍检测采样点位置数据信息测量当前样点和激光雷达方位角该采样点的置信级别新一轮扫描数据开始状态二维激光扫描雷达RPLIDARA1的测距分辨率低于0.5mm，在扫描频率为5.5Hz时，测距分辨率为当前值的0.2%，角度分辨率也不超过1°，并且采用激光三角测距技术计算得到目标物体的夹角以及距离等信息，可以满足当前研究工作的需要[11]。二维激光扫描雷达RPLIDARA1的工作原理如图4所示。图4激光扫描雷达A1工作原理图2.1.2激光扫描雷达RPLIDARA1在二维平面上扫描智2.3二维平面激光扫描雷达数据输出能割草机器人所处环境，并测得其与障碍物之间的距离信息。以激光雷达RPLIDARA1中心为原点建立极坐标系，一共测得360个点，通过一系列算法对采集到的数据信息进行处理，最终转化为可使用数据格式[10]。图5所示为激光雷达数据的传输过程。图6RPLIDARA1采样点数据帧在基础数据得到采集后，将这些原始数据进行整无线传输单元设计合，处理为统一协议的数据串，无线传输单元采用GPRS、WiFi数传单元实现数据传输。扫描数据由新的可视化软件SLAMTEC?RoboStudio实时显示。割草机器人作业过程中，可视化扫描软件自动扫描，也可以人工图5激光雷达数据的传输过程输写IP即可与RPLIDAR相连接。二维激光雷达仅需数据传输线就能将USB适配器与上位机连接，把扫描信息存储到PC机上着手数据分析工作，最后由上位机向主控制器树莓派发送处理命令，控制智能割草机器人运动。二维激光雷达通信接口输出的各采样点数据信息如表１所示。RPLIDARA1的连续输出中包括如图6所示的采样点数据帧。外部单元能利用设置数据格式来阻止RPLIDARA1输出信息[12]。2.2智能割草机器人的驱动模块是智能割草机器人进驱动单元设计33.1实验数据的分析处理为了使数据处理更加方便快捷，实际试验中所使用二维激光扫描雷达坐标确定与转换行移动的基础，其控制智能割草机两边电机的转速，从而达到日常工作所要求的活动。驱动单元是智能割草的轮式驱动智能车坐标与激光雷达的坐标方向一致[14]。Copyright?博看网.AllRightsReserved.
180现代电子技术具体步骤如下：Peoject（rospy_rviz）Message_generationStd_msgs）contain2022年第45卷
其输出为雷达测距核心与障碍物之间的方向和位置信息[15?16]，因此需转换成直角坐标系坐标。设激光雷达在?L）全局坐标系中的位置与姿态表示成（xL，yL，，变量前CmakeList.txt：两项指激光雷达在全局坐标系中的位置；最后一项?L指激光雷达方位角，也就是激光雷达坐标系Y轴与全局坐标系X轴间夹角。坐标系间关系如图7所示。Find_package（catkinREQUIREDCOMPONENTS#donotwildcardinstallfilessincetherootfolderofthewillCatkin_install_python（PROGRAMSscript/rospy_rviz.pyDESTINATION${CATKIN_PACKAGE_DESTINATION}/rospy_rviz）Install（FILESlaunch/ros_py_rviz.launchDESTINATION${CATKIN_PACKAGE_SHARE_DESTINATION}/rospy_rviz）图7坐标转换原理图package.xml：假定点Р在全局坐标系和激光雷达坐标系坐标分θ）（r，，转换成直角坐标为：
第18期陈镜宇，等：基于激光扫描雷达的智能割草机器人障碍物检测181LIDAR点云数据进行处理并实时进行可视对每帧化显示，这样就可以清楚地知道障碍物所处的方位以及障碍物的轮廓范围，从而为机器人后面的行为决策提供依据[17]。[2]喻波.智能割草机器人市场调研[J].科技创新与应用，2018（29）：70?71.[3]TURANM，ALMALIOGLUY，GILBERTH，etal.Magnetic?visualsensorfusionbasedmedicalSLAMforendoscopic2017（2）：102?110.capsulerobot[J].Computervisionandpatternrecognition，[4]李玉琢，史屹琛.基于机器视觉的轨道障碍物检测方法[J].中国新通信，2019，21（9）：156.[5]王晨捷，罗斌，李成源，等.无人机视觉SLAM协同建图与导航[6]聂庆玮，周骥平，朱兴龙，等.自主式割草机器人物理碰撞检测33?36.[J].测绘学报，2020，49（6）：767?776.4结语传统的智能割草机器人大多采用超声波传感器检测前方障碍物，但是不能准确把握整体草坪规格，需要人工对场地进行实时检测，将数据传输给割草机，进而建立外界环境电子地图，当在新的草坪作业时，又需要人工进行测量与输入，这极大地降低了工作效率。本文改变了以往传统的人工手动检测障碍物综合信息模式，利用激光扫描雷达抗干扰能力强、可以在未知环境下实时进行自适应调节的优势，使割草机器人智能识别外界信息，同时在环境中进行精准的导航以及避障。主控模块采用稳定性更强、集成化程度高的树莓派4B取代传统的PLC控制板，控制2个电机驱动器分别向行走电机和割草电机发送运动指令；驱动模块包括驱动器、PWM转电压模块等部分；WiFi无线传输模块由WiFi无线模块、二维激光扫描雷达等部分构成，另外有激光雷达的加持，使得智能割草机器人能够识别障碍物从而进行自主导航，这极大地增强了机器人的智能化，从而使得机器人能够完成各种自动化任务。采用激光雷达RPLIDARA1对障碍物进行全方位扫描检测[18]，所得到数据通过ROS_RVIZ进行全面处理。试验结果表明，激据的最大误差为0.4%，达到了障碍物检测的目的。智能割草机器人通过激光扫描雷达传感器自动扫描并实时更新建立外界环境电子地图，不再需要人工进行测量与输入，显著提高了智能割草机器人的作业效率，具有很大的实用和经济价值。注：本文通讯作者为郭志军。参考文献[19]装置创新设计与研究[J].机械设计与制造工程，2019，48（8）：[7]刘奥卓，曹煜辉，周岳斌.基于树莓派的车辆识别与车流监测系统的设计[J].机械管理开发，2020，35（1）：170?172.[8]唐诗洋，疏学明，胡俊，等.基于E?V融合的线上?线下联合监控技术[J].清华大学学报（自然科学版），2018，58（6）：576?580.激光杂志，2019，40（11）：182?186.[9]赛炜，孙忠涵.基于激光雷达的机器人智能导航系统研究[J].[10]刘杰，闫清东，唐正华.基于激光雷达的移动机器人避障控制研究[J].计算机测量与控制，2015，23（3）：787?790.[J].计算机仿真，2017，34（9）：325?330.[11]张海燕，林志贤，郭太良.机器人避障路径规划优化控制仿真[12]刘杰，闫清东，唐正华.基于激光雷达的移动机器人避障规划仿真研究[J].计算机工程，2015，41（4）：306?310.场算法[J].农机化研究，2021，43（7）：202?206.[13]訾涛.割草机器人路径规划的研究：基于机器视觉和人工势[14]鄢文浩，贺赛先，沈婷婷.基于随机运动障碍避碰规则的机器人路径规划[J].电光与控制，2017，24（5）：73?76.雷达性能研究[J].机电一体化，2016，22（7）：7?9.的稠密化模拟[J].机器人，2018，40（3）：273?281.论版），2018（8）：127?129.[15]薛彦涛，吕洪波，谢东伟.移动机器人避障中经济型2D激光[16]陈炜楠，朱蕾，张宏等.稀疏视觉SLAM对平面激光雷达传感[17]吴姝源.智能控制及移动机器人研究进展[J].信息与电脑（理[18]张袅娜，鲍旋旋，李昊林.基于激光雷达和摄像机融合的智能1466.光雷达扫描得到的角度和距离数据与现场实地测量数车障碍物识别方法[J].科学技术与工程，2020，20（4）：1461?[1]张得明，高龙琴，陈金豹，等.一种基于ARM的割草机器人边（4）：167?169.界图像处理方法设计研究[J].机械制造与自动化，2017，46[19]刚建华，付苗苗.激光雷达在复杂环境下机器人运动轨迹实时检测中的应用[J].激光杂志，2020，41（8）：186?190.作者简介：陈镜宇（1995—），男，河南人，硕士，研究方向为车辆系统动力学与智能控制、机器人导航与机器视觉。郭志军（1970—），男，山西人，博士，教授，博士生导师，研究方向为车辆系统动力学与智能控制。金鑫（1986—），男，河南人，博士，副教授，硕士生导师，研究方向为智能化农业装备系统控制。尹亚昆（1997—），男，河南人，硕士，研究方向为车辆智能控制、机器人导航与辅助驾驶。Copyright?博看网.AllRightsReserved.
篇八：河南科技大学移动机器人路径规划设计
记录：云端与互联信息记录材料2021年1月第22卷第1期基于概率论的机器人避障方案规划岳仍瑞（长治学院山西长治046011）【摘要】众所周知，机器人在运动的过程中会产生各种噪音，而且机器人自身携带的反馈传感器在观测误差时也会产生各种误差，这种情况下机器人的运动就会显出不确定性。与此同时，在对机器人的避障行为进行分析的过程中使用概率论知识可以对机器人的行动轨迹进行分析，并且进行概率验证和评估，从而得到机器人的运动轨迹，使得机器人能够在运动的过程中更好地避开障碍物。基于此，本文主要对概率论下的机器人运动避障方案进行详细的研究分析，并且对其进行合理的规划。【关键词】概率论；机器人；避障方案；规划方法【中图分类号】TP24【文献标识码】A【文章编号】1009-5624（2021）01-0178-021????引言就目前而言，虽然社会经济以及科学技术得到了比较好的发展，但是由于在智能化技术方面发展还存在很多缺陷，对机器人的设计和开发就难免会存在一些问题。目前很多机器人内部结构中的传感器数量是比较多的，但是传感器技术的实现需要很多专业的技术，这种情况下就导致很多机器人内部传感器在运行的过程中存在误差，比如机器人内部的惯导传感器误差比较大的情况下，机器人的运行轨迹就会发生很大的变化，不能够保证机器人的安全稳定运行。另外，在对目前机器人的避障方案进行规划的过程中会使用到概率论知识，通过对概率论知识的使用能够在一定程度上提高机器人的避障效率，使得机器人能够更加安全稳定的运行。2????概率论在机器人技术中的应用机器人避障的过程就是这样的：旋转臂一接触到障碍物的时候，就会产生相应的摩擦力，那么接下来就是受到地面摩擦力，这个环节里面，机器人会受到摩擦力的推动作用，然后这个推动作用就会使得旋转臂不是主动地转一下，转到一定的可以满足受力平衡的角度，然后就会使得机器人发生形貌上的变换，然后一部分的动力驱动器就会使得履带与障碍物之间的摩擦力发生，并随着角度的变化而变化，那么这个摩擦力的实际效果就是使得机器人受到一个摩擦推力，然后机器人就不断地向上爬，使得机器人的重心不断地向上升高爬升，就这样就可以不断地向前前进[1]。当机器人向前前进的时候，重心不断上升，然后重心就总会超过台阶的前脚线的位置，然后这个时候重力提供的所有的翻转力矩就会加速机器人避障的过程，使机器人翻越到障碍物的上表面，也就是我们所说的避障。虽然目前社会生活中以及实验室中的机器人都能够很好地避开障碍物，但是这是需要一定的技术基础的。其中概率论知识在机器人避障中的应用就比较多，概率论知识中的概率模型检验技术在机器人路径规划中的应用比较多，主要就是因为通过对概率论知识的应用能够计算出机器人的运行轨迹，计算出机器人可能碰到障碍物的概率，然后利用定量分析的方式以及路径轨迹分析的方式对机器人的运动轨迹进行分析，从而给机器人运动制定科学合理的避障方案，使得机器人在运行的过程中能够成功避开障碍物，确保机器人自身的安全稳定运行[2]。1783????基于概率论的机器人避障方案设计与规划由于移动机器人作业环境的复杂性，在对机器人进行设计的过程中需要对机器人的路径规划技术进行改进[3]。近年来，人们在机器人领域取得了比较好的技术成果。比如遗传算法、随机树等方法，通过对这些方法的应用可以使得机器人避开障碍物，但是效率并不是很高，会容易受到各种外界因素的影响。基于这种情况下，相关技术人员就积极采用概率论知识，利用概率论知识中的数学模型以及概率模型对机器人的运行轨迹进行计算，然后给机器人的运行路径设计出多种避障方案，并且合理地对这些避障方案进行规划，使得机器人能够成功避开障碍物，安全稳定地运行[4]。与此同时，在对概率论知识进行应用的过程中需要对机器人的运行路线进行明确，合理地设计机器人的行动路径地图，然后将机器人运行环境转化为大量采样点的集合，通过对这个集合的分析设计出机器人的运行轨迹，并且对机器人避障方案进行合理的规划[5]。更为突出的就是要利用概率论知识构建MDP模型，利用这个模型来分析机器人的运行路径，对机器人的运行路径进行分析，探究可能存在的运行风险，设计合理的避障方案，并且对每一种避障方案进行规划和实施，确保机器人能够高效率通过每一个障碍物，确保机器人的高效运行[6]。另外，在对概率论知识进行运用的过程中还应该注重外界环境因素的影响，比如可以构建马尔科夫决策过程模型，利用这个模型将环境影响因素转化为模型的迁移概率，使得机器人的运动变得更贴切实际，从而对其运行轨迹进行确保，之后确保机器人的避障方案得到有效实施[7]。4????结语综上所述，目前机器人在运动的过程中使用到的各种数学知识是比较多的，其中概率论知识尤为重要，概率论不仅在机器人运行误差方面有着很多的应用，而且在机器人避障方案设计中的应用也比较多。但是目前人们对概率论知识的应用力度还有限，而且概率论知识在机器人内部传感器中的应用水平也难以得到提升。因此，在接下来，相关技术人员应该积极对概率论知识进行研究，充分利用概率论知识对机器人进行改造，使得概率论知识在机器人中的应用越来越广泛，通过这样的方式可以使得机器人的避障效率得到提升，而且也能够在一定程度上促进机器人技术的发展。
信息记录材料2021年1月第22卷第1期记录：云端与互联探索云计算环境中计算机网络安全技术张彦林（甘肃省军区甘肃兰州730000）【摘要】计算机技术不断发展与进步，在各行业领域中有着十分广泛的应用。基于此本文对云计算环境中计算机网络安全现存的问题进行分析，并提出建立计算机网络安全防护系统、加大网络用户安全教育力度等对策，希望能为有效维护云计算环境中计算机网络安全提供参考。【关键词】云计算；计算机技术；网络安全【中图分类号】TP393【文献标识码】A【文章编号】1009-5624（2021）01-0179-021????引言云计算时代的带来，为广大网络用户生活与工作提供了便利的同时，相对也存在一定网络安全隐患，加强对计算机网络安全技术的应用，提升用户隐私数据安全性，规避信息泄露等问题的发生。在云计算环境中如何合理应用计算机网络安全技术，是目前各相关人员需要考虑的问题。2????云计算环境中计算机网络安全现存的问题2.1网络环境安全对网络环境安全加以严格的管控是提升网络资源管理质量的前提，在一定程度上也影响着网络安全技术应用的效果[1]。云计算环境下影响网络安全最为主要的两个因素是黑客攻击与恶意软件攻击，用户的隐私数据受到了严重的威胁，云计算技术为大量数据提供了储存空间，也为数据资源的传输与共享提供了便利，但数据资源传输与共享次数过于频繁，会严重影响数据资源的安全性。若想更好地解决问题，需要加大网络环境安全监督力度，最大限度杜绝黑客与恶意软件的攻击，进而保证用户数据储存安全。2.2网络安全隐患互联网具有开放性的特质，部分不法人员利用这一特质肆意入侵用户服务器，云计算技术是数据资源存储与传输基本保障，但若相关人员对网络安全的意识不够充足，极易降低数据资源在传输过程中的安全性与完整性。大部分用户并不十分重视对个人隐私信息的保护，进而导致重要信息泄露，加上我国对网络安全这一方面的法律法规尚未完善，加剧了云计算环境中网络安全隐患发生的几率，极大地降低了网络环境的安全性与稳定性。2.3网络技术安全基于云计算环境，促进网络技术快速发展的同时，同样也涌现了许多新的发展问题，对网络技术运用不够成熟仍是现阶段影响广大用户安全用网的主要问题。比如说，客户端或服务器突然停止运行或黑屏，若用户没有正确地处理服务器中储存的信息数据，极易导致大量的数据泄露与丢失，严重影响了信息数据的安全性。这一类问题属于网络安全被动故障，若想解决此方面问题，相关人员要不断加强对网络技术的升级与完善，从而发挥网络安全技术应用有效性作用。3????计算机网络安全技术在云计算网络环境中的应用3.1建立计算机网络安全防护系统云计算环境中应用计算机网络安全技术的基本原则应遵循用户信息安全的维护，最大程度上避免用户信息丢失或被肆意盗取。建立计算机网络安全防护系统，加强计算机网络身份识别能力，为降低不法人员对用户网络的恶意入侵的几率，相关人员应做好计算机网络安全防护系统的升级与完善工作，为用户提供一个安全的网络环境[2-3]。与此同时，对数据资源的传输与共享加以严格的监管，严令禁止不相干人员随意更改用户信息，提升用户信息安全性；计算机网络安全防护系统的建立对提升云计算环境下网络安全的可靠性起到了十分关键性的作用。在不断完善与升级防护系统的前提下，对计算机网络安全技术进行深入的研发，从而促进计算机网络安全技术水平的提高，避免云计算环境中网络安全风险。3.2加大网络用户安全教育力度相关部门应加大对网络用户安全教育的力度，积极宣传网络安全防范，在此基础上不断提升用户网络安【参考文献】[1]祁若龙，周维佳，刘金国，张伟，肖磊.基于概率论的机器人高斯运动避障轨迹规划方法[J].机械工程学报，2017，53（5）:93-100.[2]柴慧敏，陈奋增，方敏，赵昀瑶.贝叶斯网络与模糊理论的移动机器人避障[J].控制工程，2020，27（10）:1657-1664.[3]彭继国，张波，孙凌飞，邓攀.井下移动机器人智能视觉避障研究[J].工矿自动化，2020，46（9）:51-56，63.[4]楼一超，刘卫东，鲜艳，高立娥.基于人工势场法的水下机器人避障方法研究[A].四川省声学学会、中国声学学会环境声学分会：《声学技术》编辑部，2020:4.[5]郭忠峰，辛鹏.主动避障式管道机器人结构设计及动力学仿真[J].科学技术与工程，2020，20（23）:9349-9353.[6]李晓波.避障机器人方案设计[J].山西电子技术，2019（5）:32-34.[7]张家瑞.基于障碍物分类识别的林下作业机器人自主避障策略研究[D].河南：河南科技大学，2019.作者简介：岳仍瑞（1997-），男，山西朔州，本科，研究方向：信息与计算科学。
179
篇九：河南科技大学移动机器人路径规划设计
采摘机械手的路径规划-基于相似矢量矩免疫遗传算法
王崇刚;李明江
【摘
要】Inordertoimprovetheefficiencyandreducetheredundancyofdataanalysis,anewimmunegeneticalgorithmisproposedbasedonsimilarityvectordistanceandtheanalysisofthefunctionandmechanismofbiologicalimmunesys-tem.Inthisalgorithm,thelocalsearchandglobalsearchoftheselectionprobabilityiscombinedwiththemethodofsimi-larityvectormoment,whichmakesthealgorithmretaintheoptimalantibody,andensurethatthecomputationdoesnotfallintolocaloptimalsolution.Inordertoverifythevalidityandreliabilityofthealgorithm,thetestprototypeofthefruitpickingrobotisdesigned.Thealgorithmcaneffectivelyavoidobstaclesandreachthedesignatedtargetpickingarea.Inthetestresultsofthreekindsofalgorithm,theimmunegeneticalgorithm,immunegeneticalgorithmandsimilarityvectormomentalgorithm,theoptimalpathisoptimized.%为了提高果蔬采摘机器人机械手采摘路径规划决策的效率，降低数据分析的冗余性，在分析生物免疫系统功能、作用机理及特点的基础上，提出了一种基于相似性矢量距的免疫遗传算法，并将其植入到了机械手躲避障碍物的决策系统中。该算法利用相似矢量矩方法将选择概率的局部搜索和整体搜索有机地结合起来，使算法保留了最优抗体，保证了计算不陷入局部最优解，并使抗体的计算具有了多样性。为了验证算法的有效性和可靠性，设计了果实采摘机器人的测试样机。通过测试发现：机器人机械手动作过程中可以有效地躲避障碍物，到达指定的目标采摘区域，在相似矢量矩免疫遗传算法、免疫遗传算法和相似矢量
矩3种算法的测试结果中，相似矢量矩免疫遗传算法的收敛性最好，优化路径最优。
【期刊名称】《农机化研究》
【年(卷),期】2016(000)01【总页数】5页(P37-41)
【关键词】采摘机器人;数据冗余性;免疫遗传算法;相似矢量矩;机械手
【作
者】王崇刚;李明江
【作者单位】贵州职业技术学院信息技术系，贵阳550023;黔南民族师范学院计算机科学系，贵州都匀55800【正文语种】中
文
【中图分类】S225;TP241从计算角度来说，生物免疫遗传系统是一个高度并行、自适应和自组织的分布式系统，其学习能力、识别能力和记忆能力很强。近年来，受到生物免疫系统的启发，人工免疫算法迅速发展，作为智能计算方法，已经被应用到了故障诊断、图像处理和多智能体的决策系统中，在机器人设计和网络诊断领域发挥了重要的作用。在果蔬采摘机器人的采摘作业过程中，机械手如何成功地绕过障碍物，是提高机器人作业效率和作业质量的关键。其中，最好的方法是采用机器视觉方法，但由于数据量较大，算法的冗余性较为明显。为了提高计算速度，本研究使用免疫遗传算法对决策系统进行设计，并利用相似矢量矩对算法进行优化，对采摘机器人决策系统的升级研发具有重要的意义。
在果实采摘机器人的设计过程中，机器人采摘路径规划和决策系统是设计的关键。
系统设计包括软件部分和硬件部分的设计：软件部分可以引入相关算法；硬件部分考虑系统模块的划分，其结构设计如图1所示。
硬件系统模块包括通信系统、决策系统和运动控制系统。通过3个模块的设计，实现果蔬采摘机器人信息处理、果实目标分析、机械手动作分配、目标姿态确定、路径规划和机器人动作，其决策流程如图2所示。图2主流程包括全局层、角色层和动作层3个层次的顺序的动作。首先，利用全局层采集果实和障碍物图，并对其进行处理；然后，确定目标的位置姿态；最后，对路径进行决策。在路径规划过程中，将障碍物利用随机方法在解析空间内产生初始抗体，并对其进行编码。为了降低计算的冗余性，使用计相似矢量矩对免疫遗传算法进行优化，来提高路径决策规划的效率。
果蔬采摘机器人的组成为3部分，包括末端决策执行器、机械臂和移动平台。其中，在机器人的各个部分装有传感器，如在移动平台装有方位传感器、视觉传感器和红外线传感器等。本设计的果蔬采摘机器人的执行末端结构如图3所示。
采摘机器人的末端决策执行机构装有真空吸盘，当果实被吸盘吸入时，压力检测开关监测是否为负压。如果为负压，则确定果实被吸附，发出指令将果实向后拉一段距离。当果实和障碍物分离后，机械手的手指固定果实，并将其旋转一定的角度，在合适的位置上切割装置将果梗切断，果实和果梗进行分离，完成果实的收割决策。其中，果实成熟度的判断利用高清摄像机，其安装位置如图4所示。作业时，机器人通过高清摄像机识别成熟果实，并将执行末端利用图像跟踪和路径轨迹决策系统将其送到果实目标位置，其数据的处理量较大。
为了提高计算的速率和准确性，在图像处理决策系统设计中采用相似矢量矩免疫遗传算法，将其植入决策系统单片机中，提高指令发送的效率。
现代免疫遗传学认为，免疫系统通过全身分布的免疫细胞的协同性来完成工作。免疫细胞分为吞噬细胞和淋巴细胞，淋巴细胞又分为B细胞和T细胞。其中，B细
胞主要有骨髓产生，具有免疫功能；T细胞有胸腺产生，执行免疫的协调和特殊任务功能。人工免疫算法的一般步骤如图5所示。
根据图5所示的免疫遗传过程示意图，将抗原、B细胞和抗体分别对应于函数优化的目标函数、优化xi和自适应函数f(xi)。为了避免计算的冗余，引入相似矢量矩的概念，将搜索区间进行缩小。假设一个非空集合X由N个抗体组成，则抗体f(xi)在该集合上的距离为
根据矢量矩的定义，抗体浓度计算公式可以写成
因此，矢量矩的选择概率为
集合中的基因与i相似程度越高，抗体i被选中的概率就越小。假设抗体a1,a2,…,an和抗体b1,b2,…,bn的矢量矩为
其中，s值越小，表示两者的相似程度越高。因此，可以将抗体的i浓度重新定义为
其中，λ表示阈值，该阈值是确定的，将其应用在果蔬采摘机器人的机械手采摘路径决策系统中。假设机械手和果实直接存在n个障碍物，利用相似矢量矩免疫遗传算法搜索寻找一条最短距离，其描述函数可表示为
其中，n为障碍物的编号；ci为xi的基因。那么，适应度函数为
选择概率的相似性矢量矩可以定义为
其中，α、β表示调节因子。选择概率与矢量矩和相似度有关，这样保证了计算不陷入局部最优解，使抗体的计算具有了多样性。
为了验证本次设计的基于相似矢量矩免疫算法决策系统的有效性和可靠性，设计了果蔬采摘机器人样机，并在样机中装载了基于相似矢量矩免疫算法的决策系统，采摘过程如图6所示。
测试过程包括对最短距离决策的收敛性测试和绕过障碍物寻找最短路径的测试。最短距离的收敛曲线测试结果如图7所示。
由图7可以看出：利用免疫算法和相似矢量矩免疫遗传算法得到的收敛曲线存在明显的不同。其中利用相似矢量矩后可以有效地提高计算速度，使计算更加收敛。
为了验证相似矢量矩在免疫遗传算法路径决策中的作用，对相似矢量矩、免疫遗传算法和相似矢量矩免疫遗传3种方法进行了测试。其中，相似矢量矩路径决策系统的测试结果如图8所示。
由图8可知：相似矢量矩算法可以使机器人能够成功地绕过障碍物，到达指定采摘目标点；但由于算法待需优化，其决策路径并不是最优的。
免疫遗传算法路径决策系统的测试结果如图9所示。由图9可知：免疫遗传算法也可以使机器人能够成功地绕过障碍物，到达指定采摘目标点，但是其决策路径仍然不是最优的。
图10表示相似矢量矩免疫遗传算法路径决策系统的计算结果。
由图10可以看出：在3种路径跟踪结果中，该路径最优。这是由于相似矢量矩的选择和保优测量产生了作用，其可以调节群体的选择力度和多样性。相比传统的遗传算法，相似矢量矩在个体最优的基础上，将局部搜索和总体搜索有效地结合了起来，使其在果实采摘机器人机械手采摘路径决策系统中发挥了较好效果。
1)在免疫遗传算法的基础上，提出了一种基于相似矢量矩的改进算法，并将其应用到了采摘机器人的机械手采摘路径规划决策系统中，提高了决策的效率，降低了数据搜索的冗余性。该算法利用自适应函数和抗体浓度及矢量矩，将局部搜索和整体搜索有机地结合了起来，使搜索具有局部最优解和整体的多样性，保证了算法的精确性。
2)通过测试发现：相似矢量矩、免疫遗传算法和相似矢量矩免疫遗传3种方法都能使机械手成功的躲避障碍物，到达指定的采摘目标位置。其中，相似矢量矩免疫遗传算法的收敛性最好，优化路径最短，优越性最为明显，因此可以应用到采摘机
器人的机械手决策系统中。
【相关文献】
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