面向幼儿的教育机器人设计.doc

成人高等教育毕业设计（论文）题 目：面向幼儿教育的教育机器人设计 学院(函授站）： 济南市海贝培训学校 年级专业： 电气工程及其自动化 层 次： 本科 学 号： 1210806141007 姓 名： 冯子风 指导教师： 摘 要针对幼儿的生活习性，设计一种面向幼儿教育的教育机器人，从而有效地对幼儿进行教育、监护、跟踪。该机器人应该能实现寻迹、拍摄照片、与幼儿游戏互动等功能，可以实时监护幼儿。本次设计是基于IN-RM教学研究型智能机器人平台设计教育机器人。IN-RM机器人以ARM系列S3C2440A处理器为主控制器，51单片机AT89S52作为驱动电路控制器，通过单片机产生PWM波，控制机器人行走速度。利用红外光电传感器通过势场栅格法对路面黑色轨迹进行检测,并将路面检测信号通过相应的端口反馈给处理器。处理器对采集到的信号予以分析判断,将控制信号根据C语言的程序指令传给电机驱动芯片L298N，一片L298N芯片控制两个直流减速电机，在不同的状态之下，能及时控制驱动电机以调整机器人速度与转向,从而使机器人能够沿着给定轨迹行驶,设计根据用户目标，进行对应的软件程序设定。由于某些技术原因，有些功能无法实现需要在以后的设计中加以改进以及突破。此种面向幼儿教育的教育机器人在将来必将得到巨大的发展。关键词：教育机器人，监测监控，路径规划目 录摘 要I目 录II1 绪论11.1 机器人简介11.1.1 机器人的由来11.1.2 机器人的定义21.1.3 机器人的研究领域21.2 机器人的发展历史31.3 机器人的基本结构51.4 机器人的分类71.5 机器人技术的进展和应用81.6 本章小结102 教育机器人112.1 教育机器人的概念112.2 教育机器人产生背景112.3 教育机器人的分类112.4 教育机器人的发展122.5 面向幼儿教育的机器人研究132.6 本章小结143 幼儿机器人的路径规划153.1 幼儿机器人路径规划153.1.1 路径规划的定义153.1.2 路径规划的分类153.2 路径规划方法163.3 人工势场法173.3.1 势场概述173.3.2 势场函数的构建173.3.3 势场法的特点193.3.4 改进人工势场算法及实现203.4 栅格法223.4.1 栅格与环境表示223.4.2 障碍物栅格的处理243.4.3 栅格地图的初始化243.4.4 路径搜索243.4.5 栅格法的特点243.4.6 势场栅格法253.5 局部导航方法253.5.1 智能机器人视觉导航系统结构253.5.2 局部导航算法设计263.6 本章小结274 教育机器人设计方案284.1 总体设计方案284.2 硬件设计294.2.1 IN-RM教学研究型智能移动机器人简介294.2.2 IN-RM教学研究型智能移动机器人特征294.2.3 控制模块304.3 系统软件设计374.3.1 Windows的移植及驱动程序的开发374.3.2 程序设计总体思路374.3.3 传感器布置位置384.3.4 机器人的几种状态384.3.5 传感器数据处理及寻迹流程图404.3.6 实现寻迹的程序设计424.4 本章小结475 结论48参考文献49致 谢5152山东理工大学成人高等教育毕业设计（论文） 面向幼儿教育的教育机器人 1绪论1.1机器人简介机器人是人类根据想像制作出的一种机器，用来代替人来完成各式各样的工作，体现了人类长期以来的一种愿望。从最初人类对机器人简单的想像到现在，人类已经能够制作出外貌近视人类、初步具有一定智能的机器人。机器人已经具有了质的飞跃。随着近几年机器人研究的飞速发展，科幻小说中描述的各种活生生的机器人将出现在我们眼前，像动物世界里的动物一样，机器人也将真正的与人类共生1。1.1.1 机器人的由来机器人的概念早在几千年前的人类想象中就已诞生。我国西周时期，偃师就研制出了能歌善舞的伶人，这是我国最早记载的具有机器人概念的文字。据墨经的记载，春秋后期，我国著名的木匠鲁班曾制造过一只木鸟，可以在空中飞行“三日而不下”2。东汉时期的著名科学家张衡发明了地动仪、计里鼓车以及指南车，都是具有机器人构想的装置，可算是世界上最早的机器人雏形2。有关机器人的发明，包括中国在内的世界上许多国家的历史上都曾出现过。1662年，日本的竹田近江利用钟表技术发明了自动机器玩偶。1738年，法国天才技师杰克戴瓦克逊发明了一只机器鸭子。1768年至1774年，瑞士钟表匠德罗斯父子三人合作制作出三个像真人一样大小的机器人：写字偶人、绘图偶人、弹风琴偶人3。“机器人”一词最早出现于1920年捷克剧作家卡雷尔凯培克的一部幻想剧罗萨姆的万能机器人中。科幻作家阿西莫夫于1940年提出了“机器人三原则”4：1、机器人不应伤害人类；2、机器人应遵守人类的命令，与第一条违背的命令除外；3、机器人应能保护自己，与第一条相抵触者除外。这是给机器人赋予的伦理性纲领。机器人学术界一直将这三原则作为机器人开发的准则。世界上第一台机器人于1954年诞生于美国，乔治戴沃尔设想了一种可控制的机械手，并设计制作出世界上第一台机器人实验装置。1962年，美国万能自动化公司制作出Unimate机器人。它是世界上第一台工业机器人，并在美国通用汽车公司投入使用。从此，机器人出现在人们的生活中。1.1.2机器人的定义目前，虽然机器人已被广泛应用，但世界上对机器人还没有一个统一、严格、准确的定义，不同的国家、不同的研究领域给出的定义不尽相同。尽管定义的基本原则大体一致，但仍然有较大区别。国际上主要有以下几种：美国国家标准局下的定义是：“一种机械装置。在对其编程之后，可以完成某些依自动控制指令进行的制造工作和搬运工作2。”俄罗斯标准化组织的定义是：“一种可编程序的多功能执行机构，它被使用于通过各种各样行业经编程的动作，来搬运金属部件、工具或特殊装置，完成各种任务2。” 日本科学家以“自动性、智能性、个体性、半机械半人性、作业性、通用性、信息性、柔性、有限性、移动性”等10个特性来描述机器人的形象4。”中国科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器4。”总之，随着机器人的进化和机器人智能的发展，机器人的定义将会进一步的修改，进一步地明确和统一。1.1.3 机器人的研究领域机器人学是机器人技术经历数十年的发展形成的一门新的综合性交叉学科。它包括基础研究与应用研究两方面的内容，其主要研究领域包括5：机械手臂设计、机器人运动学和动力学、机器人轨迹规划、机器人驱动技术、机器人传感器、机器人视觉、机器人控制、机器人本体结构、机器人智能等。机器人学的研究领域所涉及的学科范围有动力学、机械学、电子与微电子学、控制论、计算机、拓扑学、生物学、人工智能等。这些学科的交叉与融合使得机器人技术得以迅速发展。随着机器人技术不断向新的领域拓展，其研究领域将会更加宽阔。1.2机器人的发展历史智能型机器人是最复杂的机器人，也是人类最渴望能够早日制造出来的机器朋友。然而要制造出一台智能机器人并不容易，仅仅是让机器模拟人类的行走动作，科学家们就要付出了数十甚至上百年的努力。1939 年 美国纽约世博会上展出了西屋电气公司制造的家用机器人Elektro。它由电缆控制，可以行走，会说77个字，甚至可以抽烟，不过离真正干家务活还差得远。但它让人们对家用机器人的憧憬变得更加具体3。1942年 美国科幻巨匠阿西莫夫提出“机器人三定律”。虽然这只是科幻小说里的创造，但后来成为学术界默认的研发原则3。1948年 诺伯特维纳出版控制论关于在动物和机中控制和通讯的科学，阐述了机器中的通信和控制机能与人的神经、感觉机能的共同规律，率先提出以计算机为核心的自动化工厂3。1954年 美国人乔治德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人(即世界上第一台真正的机器人），并注册了专利。这种机械手能按照不同的程序从事不同的工作，因此具有通用性和灵活性3。1955年 在达特茅斯会议上，马文明斯基提出了他对智能机器的看法：智能机器能够创建周围环境的抽象模型，如果遇到问题，能够从抽象模型中寻找解决方法。这个定义影响到以后30年智能机器人的研究方向3。1959年 德沃尔与美国发明家约瑟夫英格伯格联手制造出第一台工业机器人。随后，成立了世界上第一家机器人制造工厂Unimation公司。由于英格伯格对工业机器人的研发和宣传，他也被称为“工业机器人之父”3。1962年 美国AMF公司生产出“VERSTRAN”（意思是万能搬运），与Unimation公司生产的Unimate一样成为真正商业化的工业机器人，并出口到世界各国，掀起了全世界对机器人和机器人研究的热潮3。1962年-1963年传感器的应用提高了机器人的可操作性。人们试着在机器人上安装各种各样的传感器，包括1961年恩斯特采用的触觉传感器，托莫维奇和博尼1962年在世界上最早的“灵巧手”上用到了压力传感器，而麦卡锡1963年则开始在机器人中加入视觉传感系统，并在1964年，帮助MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器，能识别并定位积木的机器人系统3。1965年约翰霍普金斯大学应用物理实验室研制出Beast机器人。Beast已经能通过声纳系统、光电管等装置，根据环境校正自己的位置。20世纪60年代中期开始，美国麻省理工学院、英国爱丁堡大学等陆续成立了机器人实验室。美国兴起研究第二代带传感器、“有感觉”的机器人，并向人工智能进发3。1968年美国斯坦福研究所公布他们研发成功的机器人Shakey。它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木，不过控制它的计算机有一个房间那么大。Shakey可以算是世界第一台智能机器人，拉开第三代机器人研发的序幕3。1969年 日本早稻田大学加藤一郎实验室研发出第一台以双脚走路的机器人。加藤一郎长期致力于研究仿人机器人，被誉为“仿人机器人之父”。日本专家一向以研发仿人机器人和娱乐机器人的技术见长，后来更进一步，催生出本田公司的ASIMO和索尼公司的QRIO3。1973年 世界上第一次机器人和小型计算机携手合作，就诞生了美国Cincinnati Milacron公司的机器人T33。1978年美国Unimation公司推出通用工业机器人PUMA，这标志着工业机器人技术已经完全成熟。PUMA至今仍然工作在工厂第一线3。1998年丹麦乐高公司推出机器人(Mind-storms）套件，让机器人制造变得跟搭积木一样，相对简单又能任意拼装，使机器人开始走入个人世界3。2002年美国iRobot公司推出了吸尘器机器人Roomba，它能避开障碍，自动设计行进路线，还能在电量不足时，自动驶向充电座。Roomba是目前世界上销量最大、最商业化的家用机器人3。2006年 6月，微软公司推出Microsoft Robotics Studio，机器人模块化、平台统一化的趋势越来越明显，家用机器人很快将席卷全球3。2012年 “发现号”航天飞机的最后一项太空任务是将首台人形机器人送入国际空间站。这位机器宇航员被命名为“R2”，它的活动范围接近于人类，并可以执行那些对人类宇航员来说太过危险的任务。美国宇航局表示，“随着我们超越低地球轨道，这些机器人对美国宇航局的未来至关重要” 3。随着工业机器人的发展，其他类型机器人也逐渐涌现出来。随着计算机技术和人工智能技术的飞速发展，使得机器人在功能上和技术层次上有了很大的提高，移动机器人和机器人人的视觉和触觉等技术就是典型的代表。1.3机器人的基本结构我们可以把机器人的构件按照电子功能分为五大类：传感器、通讯部分、控制部分、执行器和电源。1、传感器 除操作程序之外，机器人的输入绝大部分来自所包含的传感器。就像我们自己的五官一样，传感器向机器人提供有关外部世界的信息。举例来说，自主行走型机器人需要了解周围环境以便走动，而以感知环境信息为主要目标的机器人需要把信息反馈给远程操作员(火星车是一个特别有名的例子)。无论哪种情况，传感器都是机器人解剖结构的重要组成部分。 人们已经为科学研究和工程实现设计出种类繁多的传感器，许多传感器可通过电子接口应用在机器人中。对机器人而言，CMOS成像器、红外线测距仪、压力传感器和加速度计是更为常见的传感器7。 在大量现有传感器的基础上，机器人传感技术的未来将向更小、更轻、性价比更高且更易于整合的方向发展。 2、通讯部分 对于机器人而言，内部和外部通讯都是至关重要的。内部通讯直接决定了操作的实时性。犹如人类的神经系统，内部通讯把信息从传感器馈送给处理器或机器人的控制部分。内部通信协议的速度直接影响系统的响应速度。 实时性并不是外部通讯的一贯性要求，如下载程序或数据文件就不需要即时响应。但在某些情况下，如在控制遥控型机器人的运动时，外部通讯的实时性则具有至关重要的作用，因为任何拖延都可能造成事故。 未来对机器人通讯的要求，不论是内部通讯还是外部通讯，都将归结为“更快”。特别地，更宽的带宽和为其它行业开发的高速协议将受到机器人设计者的欢迎并被加以利用。 3、控制部分 控制或处理节点是机器人系统的“脑”。对传感器数据的处理能力将决定机器人实现先进工作方式的能力。 机器人领域不仅对处理能力有更高的需求，某些控制方面的功能对机器人也很重要。由于机器人需要移动，为使机器人及周围物件免遭破坏，机器人应具有中断水平的实时处理能力。在某些情况下，碰撞检测和避障处理在靠近动作机构但与主控制节点分离的处理器中完成。这种类型的外设控制可以分担主处理器的处理负荷并对刺激犹如“潜意识”般地做出反应。 软件正在成为机器人领域中最重大的研发领域。研究人工智能，特别是神经网络的目的是使计算机能够更好地自己学习如何来完成任务。对控制算法的改进也正在进行中。 在某种程度上，机器人技术的进步类似于人类物种的进化。对生拇指和其它物理进步必须借助大脑功能的改进才会更好地发挥作用。因而，控制和处理基础设施的进步是机器人取得实质性进化的必要条件。 4、执行器 机器人系统区别于其它电子系统的特性之一是移动。只有具有移动能力的系统才能归类到机器人。要使机器人移动，就必须为之提供执行器。最常见的执动器是电动机(直流、步进或伺服电机)，尽管也使用非电磁(如气动和液压)执行器。 电机技术的创新及更好的材料和更先进的制造能力已逐步减小了电机的尺寸并提高了电机的效率，但执行器技术的真正创新将来自其它领域，如可电弯曲的合金。总之，材料领域的研究将向我们提供响应速度更快、力量更大、重量更轻、可充当为肌型执行器的合金。 5、电源 由于有线电源不适于自行移动的机器人，在机器人中最常见的电源是电池。但电池显然是机器人长期现场部署的限制因素，而且，如所周知，运动会相对消耗更多的能量。另外，电池可能也是机器人系统中最大和最重的一个部分，对于要求体积小机动性强的机器人来说，这将给机械设计带来问题。因而，机器人行业将会对电池技术的任何进步迅速加以利用。 1.4机器人的分类5,9机器人首先在制造业大规模应用，所以，机器人曾被简单地分为两类，即用于汽车等制造业的机器人称为工业机器人，其他的机器人称为特种机器人。随着机器人应用的日益广泛，这种分类显得过于粗糙。现在除工业领域之外，机器人技术已经广泛地应用于农业、建筑、医疗、服务、娱乐，以及空间和水下探索等多种领域。（1）工业机器人工业机器依据具体应用的不同，通常又可以分成焊接机器人、装配机器人、喷漆机器人、码垛机器人、搬运机器人等多种类型。焊接机器人，包括点焊（电阻焊）和电弧焊机器人，用途是实现自动的焊接作业。装配机器人，比较多地用于电子部件电器的装配。喷漆机器人，代替人进行喷漆作业。码垛、上下料、搬运机器人的功能则是根据一定的速度和精度要求，将物品从一处运到另一处。在工业生产中应用机器人，可以方便迅速地改变作业内容或方式，以满足生产要求的变化。比如，改变焊缝轨迹，改变喷漆位置，变更装配部件或位置等等。（2）农业机器人随着机器人技术的进步，以定型物、无机物为作业对象的工业机器人正在向更高层次的以动、植物之类复杂作业对象为目标的农业机器人发展，农业机器人或机器人化的农业机械的应用范围正在逐步扩大。农业机器人的应用不仅能够大大减轻以致代替的人们的生产劳动、解决劳动力不足的问题，而且可以提高劳动生产率，改善农业的生产环境，防止农药、化肥等对人体的伤害，提高作业质量。但由于农业机器人所面临的是非结构、不确定、不宜预估的复杂环境和工作对象，所以与工业机器人相比，其研究开发的难度更大。农业机器人的研究开发目前主要集中耕种、施肥、喷药、蔬菜嫁接、苗木株苗移栽、收获、灌溉、养殖和各种辅助操作等方面。日本是机器人普及最广泛的国家，目前已经有数千台机器人应用于农业领域。（3）探索机器人机器人除了在工农业上广泛应用之外，还越来越多地用于极限探索，即在恶劣或不适于人类工作的环境中执行任务。例如，在水下（海洋）、太空以及在放射性(有毒或高温等环境中进行作业。人类借助潜水器具潜人到深海之中探秘，已有很长的历史。然而，由于危险很大、费用极高，所以水下机器人就成了代替人在这一危险的环境中工作的最佳工具。空间机器人是指在大气层内和大气层外从事各种作业的机器人，包括在内层空间飞行并进行观测、可完成多种作业的飞行机器人，到外层空间其他星球上进行探测作业的星球探测机器人和在各种航天器里使用的机器人。（4）服务机器人机器人技术不仅在工农业生产、科学探索中得到了广泛应用，也逐渐渗透到人们的日常生活领域，服务机器人就是这类机器人的一个总称。尽管服务机器人的起步较晚，但应用前景十分广泛，目前主要应用在清洁、护理、执勤、救援、娱乐、教育和代替人对设备维护保养等场合。国际机器人联合会给服务机器人的一个初步定义是，一种以自主或半自主方式运行，能为人类的生活、康复提供服务的机器人，或者是能对设备运行进行维护的一类机器人。1.5机器人技术的进展和应用国际上第一台工业机器人产品诞生于20世纪60年代，当时其作业能力仅限于上、下料这类简单的工作。此后机器人进人了一个缓慢的发展期，直到进人20世纪80年代，机器人产业才得到了巨大的发展，成为机器人发展的一个里程碑，这一时代被称为“机器人元年”5。为了满足汽车行业蓬勃发展的需要，这个时期开发出的点焊机器人、弧焊机器人、喷涂机器人以及搬运机器人等四大类型的工业机器人系列产品已经成熟，并形成产业化规模，有利地推动了制造业的发展。为进一步提高产品质量和市场竞争能力，装配机器人及柔性装配线又相继开发成功6。20世纪90年代以来，随着计算机技术、微电子技术、网络技术等快速发展，工业机器人技术也得到了飞速发展。现在工业机器人已发展成为一个庞大的家族，并与数控、可编程、控制器一起成为工业自动化的三大技术支柱和基本手段，广泛应用于制造业的各个领域之中。工业机器人技术从机械本体、控制系统、传感系通行统，到可靠性、网络通信功能的拓展等方面都取得了突破性的进展。机械本体方面，通过有限元分析、模态分析及仿真设计等现代设计方法的运用，机器人操作机已实现了优化设计。以德国KUKA公司为代表的机器人公司，已将机器人并联平行四边形结构改为开链结构，拓展了机器人的工作范围，加之轻质铝合金材料的应用，大大提高了机器人的性能。此外采用先进的RV减速器及交流伺服电机，使机器人操作机几乎成为免维护系统。控制系统方面，性能进一步提高，已由过去控制标准的6轴机器人发展到现在能够控制21轴甚至27轴，并且实现了软件伺服和全数字控制8。传感系统方面，激光传感器、视觉传感器和力传感器在机器人系统中已得到成功应用，并实现了焊缝自动跟踪和自动化生产线上物体的自动定位以及精密装配作业等，大大提高了机器人的作业性能和对环境的适应性。日本KAWASAKI、YASKAWA、FANUC和瑞典ABB、德国KUKA、REIS等公司皆推出了此类产品。网络通信功能的拓展，日本YASKAWA和德国KUKA公司的最新机器人控制器已实现了与Canbus、Profibus总线及一些网络的联接，使机器人由过去的独立应用向网络化应用迈进了一大步，也使机器人由过去的专用设备向标准化设备发展。另外，由于微电子技术的快速发展和大规模集成电路的应用，使机器人系统的可靠性有了很大提高6。除了工业机器人水平不断提高之外，各种用于非制造业的机器人系统也有了长足的进展。农业生产环境的的复杂性和作业对象特殊性使得农业机器人研究难度更大，农业机器人的应用尚未达到商品化阶段，但农业机器人技术的研究已经在土地耕作、蔬菜嫁接、作物移栽、农药喷洒、作物收获、果蔬采摘等生产环节取得了一些突破性进展。例如，日本的耕作拖拉机自动行走系统、联合收割机自动驾驶技术、无人驾驶农药喷洒机，英国的葡萄枝修剪机器人、蘑菇采摘机器人和挤牛奶机器人，我国的农业机器人自动引导行走系统、蔬菜嫁接机器人，法国的水果采摘机器人，以及荷兰开发的挤奶机器人等8。机器人技术用于海洋开发，特别是深海资源的开发，一直是许多国家积极关注的目标。法国、美国、俄罗斯、日本、加拿大等国从20世纪70年代开始先后研制了几百台不同结构形式和性能指标的水下机器人。法国的EPAVLARD、美国的AUSS、俄罗斯的MT-88等水下机器人已用于海洋石油开采、海底勘查、救捞作业、管道敷设和检查、电缆敷设和维护、以及大坝检查等方面。我国在90年代中期研制的“CR-01”水下机器人在太平洋深海试验成功，海深达 6000m 以上，使我国在深海探测和探索方面跃居世界先进水平。近年来随着各种智能能机器人的研究与发展，能在宇宙空间作业的所谓空间机器人就成为新的研究领域，并已成为空间开发的重要组成部分。服务机器人是近年来发展很快的一个领域，已成功地应用于医疗、家用、教育等人类生活的方方面面。作为服务机器人的一个重要分支，教育机器人已经成为今天的热点问题。国内已有一些企业和公司可以生产教育机器人或教学平台。不同种类的教育机器人将不断涌现，如SmartCar、SUUNY618、博思威科教育机器人等均已投入市场。上海飒昂机器人科技有限公司是一家专业提供教育机器人产品和服务的高科技机器人公司，代理了多家国内外知名的教育机器人产品，并有着自己的机器人实验和研发基地。教育机器人集中承载着学生信息技术教育的诸多核心价值。教育机器人分为大学教育机器人、中小学教育机器人、幼儿教育机器人。1.6 本章小结机器人是20世纪人类最伟大的发明之一。从某种意义上讲，一个国家机器人技术水平的高低反映了这个国家综合技术实力的高低。机器人已在工业领域得到了广泛的应用，而且正以惊人的速度不断向军事、医疗、服务、娱乐等非工业领域扩展。毋庸置疑，21世纪机器人技术必将得到更大的发展，成为各国必争的知识经济制高点。在计算机技术和人工智能科学发展，产生了智能机器人的概念。智能机器人作为新一代生产和服务工具，在制造领域和非制造领域具有更广泛、更重要的位置，可以代替人完成各种工作。同时智能机器人作为自动化、信息化的装置和设备，进入网络世界，发货更大、更多的作用，这对我们开辟新的产业具有十分重要的现实意义。可以预见，在21世纪各种先进的机器人系统将会进入人类生产、生活的各个领域，成为人类良好的助手和亲密的伙伴。2教育机器人2.1 教育机器人的概念虽然机器人教育随着机器人的应用已经发展了好多年，在此过程中也出现了各种各样的教育机器人，但是对于教育机器人并没有一个明确的定义。根据自身对教育机器人的研究和理解给出如下定义9：教育机器人就是结合教育学和机器人学原理，以教学为最终目的而制造的机器人，它主要用于辅助讲解机器人的工作原理及机器人学相关学科的基本原理。教育机器人以教育为第一目的，因而它与工业上使用的机器人有很大区别。与机器人的本身的技术价值相比，教育机器人的教育价值更为重要。2.2 教育机器人产生背景 机器人技术是在二战以后才发展起来的新技术。1958年美国的Consolidated公司制作出了世界上第一台工业机器人，由此揭开了机器人发展的序幕。1967年日本川崎重工公司从美国购买了机器人的生产许可证，日本从此开始了研究和制造机器人的热潮。随着机器人在工业上的广泛应用，如何加强工人对机器人的了解从而提高他们对机器人的控制也就成为一个显著的问题。机器人教育也就随之产生。2003年4月3日到7日，日本横滨举行了2003年机器人博览会。专门用于教学的教育机器人从此诞生了8。国外教育机器人的研究开展较早。早在上世纪六十年代日本、美国、英国等西方发达国家已经相继在美国大学里开始了对机器人教育的研究，到了六十年代他们在中小学也开始了机器人教学，在此过程中也推出了各自的教育机器人基础开发平台。我国的机器人研究在七八十年代就已开展起来，在我国的“七五”计划，“863”计划中均有相关的内容。但针对幼儿教育的机器人教学起步较晚，目前发展仍不完善8。2.3 教育机器人的分类“教育机器人”应该包括以下三方面内容3：1、机器人学科教学。 2、机器人辅助教育。 有人将机器人辅助教育细分为：.机器人辅助教学、机器人管理教学、机器人辅助测试、机器人辅助学习、机器人代理事务等。3、机器人与传统学科相互渗透。教育机器人分为面向大学的学习型机器人，和面向中小学的比赛型机器人。学习型机器人提供多种编程平台，并能够允许学生自由拆卸和组合，允许学生自行设计某些部件；比赛型机器人一般提供一些标准的器件和程序，只能够进行少量的改动。适用于水平不高的爱好者来使用，参加各种竞赛使用。教育机器人也用于教学。国内已有一些企业和公司可以生产教育机器人或教学平台。不同种类的教育机器人将不断涌现，如SmartCar、SUUNY618、博思威科教育机器人等均已投入市场。上海飒昂机器人科技有限公司是一家专业提供教育机器人产品和服务的高科技机器人公司，代理了多家国内外知名的教育机器人产品，并有着自己的机器人实验和研发基地。教育机器人虽然已经有了不少，但是对于广大的机器人爱好者来说，这并不是他们的首选。他们喜欢自己选择零件，自己设计电路板，自己编写程序，从头到尾自己搞出一套机器人来。教育机器人教学是最具持续发展潜力的中小学信息技术领域之一。教育机器人集中承载着学生信息技术教育的诸多核心价值。2.4 教育机器人的发展教育机器人一直是个热点：早在1994年麻省理工学院（MIT）就设立了 “设计和建造LEGO机器人”课程(Martin)，目的是提高工程设计专业学生的设计和创造能力，尝试机器人教育与理科实验的整合；麻省理工学院媒体实验室“终身幼儿园”项目小组开发了各种教学工具，通过与著名积木玩具商乐高公司的紧密合作，该项目组开发出可编程的乐高玩具，帮孩子们学会在数字时代怎样进行设计活动。同时，国外的一些智能机器人实验室也有相应的机器人教育研究的内容。日本、美国等一些发达国家高度重视机器人学科教育对高科技社会的作用和影响，已在信息技术课与课外科技活动开设了有关机器人的课程内容。自1992年开始,美国政府有关部门在全国高中生中推行“感知和认知移动机器人”计划,高中生可免费获得70公斤重的一套零件，自行组装成遥控机器人，然后可参加有关的比赛。日本发展机器人起步比号称“现代机器人故乡”的美国晚了十年,但是在机器人产业化发展道路上，已经走在了欧美国家的前面。这跟日本高度重视机器人教育和机器人文化的普及是分不开的。在日本，每所大学都有高水平的机器人研究和教学内容，每年定期举行各种不同层次的机器人设计和制作大赛，既有国际性高水平比赛，也有社区性中小学生参加的比赛9。新加坡国立教育学院(NIE)和乐高教育部于2006年6月在新加坡举办了第一届亚太ROBOLAB国际教育研讨会，通过专题报告、论文交流和动手制作等方式，就机器人教育及其在科技、数学课程里的应用进行交流，以提高教师们开展机器人教育的科技水平与应用能力9。教育机器人分为大学教育机器人、中小学教育机器人、幼儿教育机器人。本次设计着重探讨面向幼儿的教育机器人。2.5面向幼儿教育的机器人研究幼儿教育机器人就是用来教育和监督幼儿的机器人，我们假设一幼儿在一间独立的房间内，我们用机器人对其进行监控，由此进行分析：幼儿教育机器人设计的目的是进行狭窄地区的搜寻和监控工作。此机器人整体占地面积小，而且可以全方位的移动，并且可以迅速的锁定目标方向，并经过分析处理，按给定的路线前行。此幼儿教育机器人采用传感器与电机的巧妙配合来完成一系列的动作，此传感器是一个摄像头，它可以采集周围的物体照片，然后将其反馈到主板，主板接收到图像以后，进行分析和处理，找到爬行的幼儿，然后进行分析和计算直接的路径，然后将计算好的路径信息，转换为电机的信号，控制电机准确协调的进行转动，找寻目标。寻找目标可以用势场栅格法与动态路径规划来进行目标跟踪。此机器人还具有计算距离的功能，一旦机器人找到目标并到达目标附近以后，它会转换程序，执行第二套命令，也就是计算距离的命令。此命令是让机器人与幼儿总是保持一定的距离。幼儿前行机器人后退，幼儿后退机器人前行，时刻把机器人保持在最佳的跟踪状态。2.6本章小结教育机器人已经成为呼声很高的创新教育平台，并且正在大踏步地走向基础教育。但是，主要还是处于综合实践活动的层面，随着各地中小学机器人实验室的迅速建设，各种活动不成熟的表现也越发明显，并且遇到了诸多方面的制约。但是随着智能机器人技术的发展，教育机器人必将给信息技术教育带来新的活力，并全面推到教育机器人的发展。教育机器人活动知识覆盖面广、能力锻炼多样、情感体验丰富，受到越来越多的师生欢迎，正向广大师生的普及过渡。教育机器人必将为我国的素质教育做出应有的贡献，教育机器人的前途是光明的。3幼儿机器人的路径规划3.1 幼儿机器人路径规划路径规划技术是智能机器人研究领域的一个核心问题，也是幼儿教育机器人学中研究人工智能问题的一个重要方面。研究的目的是希望未来的机器人能具有感知、规划和控制等高层能力：它们能从周围的环境中收集信息，构成一个关述于所在环境的模型，并且利用这个模型来规划和执行高层任务。3.1.1路径规划的定义路径规划定义10：路径规划是智能机器人的一个重要组成部分，它的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准（如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等），寻找一条从起始状态（包括位置和姿态）到达目的状态（包括位置和姿态）的无碰路径，如图3.1所示。障碍物在环境中的不同分布情况当然直接影响到规划的路径，而目标位置的确定则是由更高一级的任务分解模块提供的10。图3.1路径规划3.1.2路径规划的分类 路径规划的分类方法很多，就层次关系可以分为全局路径规划和局部路径规划；按照对环境的已知程度可以分为环境完全已知的路径规划、环境部分已知的路径规划和环境完全未知的路径规划；按功能和行为可以分为基本功能的方法和基本行为的方法；按离线和在线可以分为离线路径规划和在线路径规划；另外还有几何法、基本规则的方法等10。全局路径规划需要知道关于环境的所有消息，根据环境地图进行路径规划，并且产生一系列关键点作为子目标点传送给局部路径规划系统；局部路径规划只需要知道距离智能机器人较近的障碍物信息。在行走过程中，不断根据传感器的信息更新其内部的环境表示，规划出一条从起点到某子目标点的优选路径，可以看成是全局路径规划在智能机器人实际行走过程中的一个补充。在一般障碍环境中，往往既存在静态障碍物，又存在少数动态障碍物。因此，一般的做法是首先用全局路径规划方法得出全局最优路径，然后再用局部路径规算法进行实时避障。如果从静态和动态地获取障碍物信息的角度来看，全局路径规划属于静态路径规划，局部路径规划属于动态路径规划。一般路径规划算法都会涉及以下几个方面的问题：位资空间、环境表示、规划方法和路径点搜索方法等10。3.2路径规划方法1、几何法几何法是抽取环境的几何特征，把自由位姿空间映射到一个加权图上，这样就把原问题转换成一个简单的图搜索问题。基于几何法的路径规划最具代表性的是可视图法和自由空间法。该方法适用于环境中的障碍物是多边形的情况11。2、单元分解法Brook和Lozano在1983年提出了考虑旋转物体的路径规划分解法，他们讨论的基本问题是具有两个平移和一个旋转自由度的运动物体在多边形障碍物环境中的运动。算法的基本思路很简单，把状态空间分解为许多矩形或者立方体，称为单元，其中每个单元都标记为：如果单元内每个点均与状态空间的障碍物不相交，则单元为空的；如果单元内每一个均与状态空间分解为许多矩形或者立方体，称为单元为满格；如果单元内点既有与状态空间中的障碍物相交的，则单元为混合10。3、人工势场法传统的人工势场法把智能机器人在环境中的运动视为一种在抽象的人造受力场中的运动，目标点对智能机器人产生“引力”，障碍物对智能机器人产生“斥力”，最后通过求合力来控制智能机器人的运动。但是由于人工势场法把所以信息压缩为单个合力，这样就存在抛弃有关障碍物分布的有价值信息的缺陷，而且易陷入局部最小值12。4、数学分析法数学分析法是用一个依赖位姿空间参数的不等式组来表示智能机器人躲避障碍物的要求，路径规划由其实位置到目标位置寻找路径时最小化一个标量函数而转化成数学优化问题，通过数学分析方法可以求解这个数学优化问题13。5、路径搜索算法给定一种智能机器人工作空间的表示方法和标识自由位置空间的方法后，路径规划问题就转变为从给定的表示找到一个从起点位置到目标位置的连续位置序列的问题10。下面重点介绍下人工势场法和栅格法，因为这两种方法更适合面向幼儿教育的教育机器人的设计要求。3.3人工势场法3.3.1势场概述势场的方法是由Khatib最先提出，他把机械手或智能机器人在环境中的运动视为在一种抽象的人造受力场中的运动：目标点对智能机器人产生引力，障碍物对智能机器人产生斥力，最后根据合力来确定智能机器人的运动。人工势场实际上是对机器人运行环境的一种抽象描述。在势场中包含斥力极和引力极，不希望智能机器人进入的区域属于斥力极，子目标及建议智能机器人进去的区域为引力极。引力极和斥力极的周围由势场函数产生相应的势场。智能机器人在势场中具有一定的抽象势能，它的负梯度方向表示智能机器人系统所受到抽象力的方向，正是这种抽象力促使智能机器人绕过障碍物，朝着目标前进。通过对大量文献的分析得知，势场法大多先建立势场函数来解决势场力，由势场力驱动智能机器人逐渐向目标点走去10。3.3.2势场函数的构建 势场函数分为斥力势函数和引力势函数。势场函数应该满足连续和可导等一般势场所具有的性质，同时需满足智能机器人避障的要求。在势场中，由障碍物产生的势场对智能机器人产生斥力作用，且距离越近 ，排斥作用越大，即智能机器人a和障碍物o越近，说明a具有的势能越大，反之就越小。这种势场与电势场和引力场极其类似与距离成反比10。常用的势场法是梯度势场法11，机器人在势场中具有一定的抽象势能，它的负梯度方向表示机器人系统所受到抽象力的方向，正是这种抽象力促使机器人绕过障碍物，朝目标前进12。假设机器人的二维工作空间为,势场的构造是应用引力与斥力共同对机器人产生作用(在势场构造中，下标o表示障碍物，下标a表示目标点)为： (3-1)其中为引力场，为斥力场。故此，势场中机器人的合力表示为： (3-2)其中：引力，斥力。机器人在二维空间中所受到的合力即为： (3-3)目标对机器人的引力势函数为11： (3-4)其中为引力增益系数，为当前机器人在二维空间中的坐标，为目标点位置，为机器人与目标点之间的相对距离，相应的引力可转化为。障碍物的斥力势函数定义为12： (3-5)其中为斥力增益系数，是一个常数，代表障碍物的影响距离， 为机器人与障碍物的最短距离。则相应的斥力为12： (3-6) 其中。当机器人遇到多个障碍物的时候，采用势场的迭加来求得多个障碍物对机器人的斥力势场。3.3.3势场法的特点势场法的优点时应用势场法规划出来的路径一般是比较平滑并且安全的，因为斥力场的作用，智能机器人总是要远离障碍物的势场范围；势场法结构简单易于实现，所以路径规划中被广泛的采用。势场法的缺点是存在一个局部最优点问题。为了解决这个问题，我们期望通过建立统一的势场函数来解决这一问题，但是这就要求障碍物最好是规划的，否则算法的计算量将很大，有时甚至是无法计算的。实际上，当式（3-2）中的合力来控制智能机器人时，如果目标在障碍物的影响范围之内，那么智能机器人永远到不了目标点。因为当智能机器人向目标点靠近时，距离障碍物也越来越近，这样吸引力减小，斥力增大，智能机器人人受到的是斥力而不是引力。这个问题存在的原因是目标点不是势场的全局最小点，也就是局部最优点问题。下面用MATLAB仿真工具来描述这个问题，这里选择一维环境来简化问题，但是其中的道理是一样的13。假设n取值为2，障碍物的影响=3，kg取值为2.这里要使目标点G与障碍物O之间的距离小于障碍物的影响范围，那么障碍物设置在X0=3处，目标设置在Xg=2处，如图3.1所示。图3.1 相对位置仿真后得到的数据如图 3.2 所示，可以看到合势场在XR=1.7附近有局部最小值，目标点G不再是整个势场的全局最小点，智能机器人是永远到不了目标点的。针对势场法存在的大计算量和局部最优点问题等缺点14，可以用栅格法与势场法结合，降低势场法的计算复杂度；应用障碍物构造势场，避免局部最优点的问题。为了解决局部最优点问题，我们提出一种改进的势场函数。图3.2势场仿真图3.3.4改进人工势场算法及实现1、 解决目标不可达目标不可达问题存在的主要原因是当目标在障碍物的影响范围之内时,整个势场的全局最小点并不是目标点。因为当机器人向目标逼近时，障碍物的势场快速增加，使机器人偏离目标点移动7。如果能在机器人向目标逼近时，斥力场趋近于零，那么目标点将是整个势场的全局最小点，因此在定义斥力势场函数时，应把机器人与目标之间的相对距离也考虑进去。从而建立了一个新的斥力势场函数7。改进的斥力势场函数为： (3-7)其中，表示目标物与机器人的相对距离。是大于零的任意实数。 机器人在势场中相应的斥力为： (3-8)其中： (3-9)改进的斥力场函数中,增加一个调节因子，当引力势场增加时，斥力势场随之减小，使得整个势场中仅在目标点全局最小。2 、解决局部最小值移动机器人寻找路径的过程中，可能会出现一种特殊的情况陷入局部极小值点。当机器人进行路径搜索时，如果在机器人与目标之间出现一个或多个障碍物，并且障碍物对机器人产生的斥力与机器人受到的引力大小相等并且两个力在同一条直线上，则机器人所受到的势场合力，此时机器人会停止前进，陷入局部极小值点，从而导致路径规划失败15。本设计采用了一种角度偏移的方法来解决机器人陷入局部极小值点的问题。当机器人陷入局部极小值点时，给予机器人一个角度偏移量来改变机器人的运动方向，沿着机器人当前位置与目标点连线的方向顺时针偏转一个的角度，将偏转 角度后的方向作为机器人下一步移动的方向，其中的取值为之间的逐渐增加的实数。如果机器人转动一个角度后能走出局部极小点，那么机器人就会在势场力的作用下继续寻找通往目标的路径，如果没有走出局部极小点那么继续增大偏移角度给予机器人较大的偏转方向，直到逃离局部极小值点。在机器人前进的过程中步长仍采用初始化中的步长。如果仍没有逃离，则继续改变k的值直至机器人逃离局部极小值点16。3.4 栅格法栅格法是用大小相等的矩形栅格划分环境来区分环境中的自由空间与障碍物，它作为一种表示环境的有效方法越来越得到人们的重视并且表现出很好的发展前景。3.4.1栅格与环境表示在传统栅格中，用栅格表示环境就是用大小相同的栅格来划分智能机器人工作空间，并且用栅格数组表示环境。障碍物存在于栅格所表示的环境中，并且占用一定数目的栅格。假设用黑格代表障碍物空间，用白格代表自由空间，则黑格区域在白格自由空间中所处的位置就是障碍物在智能机器人所处环境中的位置。3.3单元数环境空间合理的环境表示有利于建立规划方法和选择合适的搜索算法，最终实现较少的时间开销而规划出较为满意的路径。不同的路径规划方法正是基于不同的环境建模17。图3.3给出的是一个原始的工作空间的实例。针对这个实例分析几种常用的环境表示方法。图3.4多边形表示工作空间图3.4是用栅格法来表示环境。它使用大小相同的栅格划分环境空间，并用栅格数组来表示环境。每个栅格点或者在自由空间中，或者在障碍物空间中。对于混合栅格点(即一部分是自由空间另一部分是障碍物)，依据其自由