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发表于 2005-4-17 18:23:19
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移动机器人的研究始于60 年代末期. 斯坦福研究院(SRI) 的Nils Nilssen 和Charles Rosen 等人, 在1966 年至1972 年中研造出了取名Shakey的自主移动机器人. 目的是研究应用人工智能技术, 在复杂环境下机器人系统的自主推理、规划和控制. 与此同时, 最早的操作式步行机器人也研制成功, 从而开始了机器人步行机构方面的研究, 以解决机器人在不平整地域内的运动问题, 设计并研制出了多足步行机器人. 其中最著名是名为General Electric Quadruped的步行机器人. 70年代末, 随着计算机的应用和传感技术的发展, 移动机器人研究又出现了新的高潮. 特别是在80年代中期, 设计和制造机器人的浪潮席卷全世界. 一大批世界著名的公司开始研制移动机器人平台, 这些移动机器人主要作为大学实验室及研究机构的移动机器人实验平台, 从而促进了移动机器人学多种研究方向的出现. 90年代以来, 以研制高水平的环境信息传感器和信息处理技术, 高适应性的移动机器人控制技术, 真实环境下的规划技术为标志, 开展了移动机器人更高层次的研究.
3. 1 导航和定位
导航和定位是移动机器人研究的两个重要问题. 移动机器人的导航方式可分为: 基于环境信息的地图模型匹配导航; 基于各种导航信号的陆标导航、视觉导航和味觉导航等.
环境地图模型匹配导航是机器人通过自身的各种传感器, 探测周围环境, 利用感知到的局部环境信息进行局部地图构造, 并与其内部事先存储的完整地图进行匹配. 如两模型相互匹配, 机器人可确定自身的位置, 并根据预先规划的一条全局路线, 采用路径跟踪和避障技术, 实现导航. 它涉及环境地图模型建造和模型匹配两大问题.陆标导航是事先将环境中的一些特殊景物作为陆标, 机器人在知道这些陆标在环境中的坐标、形状等特征的前提下, 通过对陆标的探测来确定自身的位置. 同时将全局路线分解成为陆标与陆标间的片段, 不断地对陆标探测来完成导航. 根据陆标的不同, 可分为人工陆标导航和自然陆标导航. 人工陆标导航是机器人通过对人为放置的特殊标志的识别实现导航, 虽然比较容易实现, 但它人为地改变了机器人工作的环境. 自然陆标导航不改变工作环境, 是机器人通过对工作环境中的自然特征的识别完成导航, 但陆标探测的稳定性和鲁棒性是研究的主要问题.
视觉导航主要完成障碍物和陆标的探测及识别. Trahanias利用视觉探测陆标来完成机器人导航. 其中陆标不是事先定义的人工陆标, 而是在学习阶段自动抽取的自然陆标. 视觉导航中边缘锐化、特征提取等图像处理方法计算量大, 实时性差始终是一个瓶颈问题. 解决该问题的关键在于设计一种快速的图像处理方法. Stanley提出了基于神经网络的机器人视觉导航技术. 该技术中估算逆雅可比矩阵是基于视觉导航的一个关键问题. 它将图像特征的变化与机器人的位置变化对应起来, 通过神经网络训练来近似特征雅可比矩阵的逆阵. 该技术, 通过提取几何特征、平均压缩、向量量化和主成分提取来简化图像处理, 实现实时视觉导航.
三角测量法是陆标定位常用的方法, 机器人在同一点探测到三个陆标, 并通过三角几何运算, 可确定机器人在工作环境中的坐标. 陆标定位是普遍采用的方法, 可获得较高的定位精度且计算量小, 可用于实际的生产中. 但该法需要对环境作一些改造, 不太符合真正意义的自主导航; 声音定位用于物体超出视野之外或光线很暗时, 视觉导航和定位失效的情况之下. 基于声音的无方向性和时间分辨率高等优点, 采用最大似然法、时空梯度法和MUSIC 法等方法可实现机器人的精确定位. |
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发表于 2004-9-15 10:21:06
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