灾难救援机器人研究现状及机器人路径规划-大学本科毕业论文毕业设计学位论文范文模板参考资料答辩模板课件演示文档资料

1、灾难救援机器人研究现状及路径规划概述 主要内容2.什么是路径规划3.路径规划的常用方法 4.人工势场法 1.灾难救援机器人研究现状1.1日本的研究2002年开始, 日本文化科学部确立了“ 大都市大震灾减灾特别计划” 的研究计划,进一步开发在地震中使用的救援机器人。 研发内容包括用于观察灾难环境的机器人系统、传感技术、人类接口技术和系统集成川崎市为该项目建立了公用试验场地,并建立了国际救援系统研究所。目的是实现在非常困难的大规模灾害救援活动中, 即使是在混乱中也能对进行情报收集和判断, 根据灾害状况进行最优的救助。计划中主要研究工作有对机器人、智能传感器、携带终端装置和人机接口等进行研究开发,

2、进行能动地、智能地情报收集, 用网络进行情报的传递、汇总和归纳等。1.1日本的研究 日本东京工业大学的广獭是最早从事救援机器人研究的学者之一, 从仿生的角度和基于超机械系统的思想先后研制了多系列救援机器人样机。1.1日本的研究一些大公司也介入了救援机器人的研究和开发, 他们通常采用与研究所或和大学进行合作的形式进行研究, 一方面企业为研究所提供必要的研究资金和试验场地, 同时企业还为研究成果的产品化提供通往市场的桥梁 如图所示的五种机器人分别为东芝、三菱重工等公司研制。1.2美国的研究“ 9.11” 事件后, 灾难救援机器人技术在美国日益受到重视。“9.11 ” 事件的灾难现场救援认为是灾难救

3、援机器人的第一次实际应用。在纽约世界贸易中心遭到恐怖袭击发生后几小时, 美国“ 机器人辅助搜救中心” 应纽约市紧急事务管理办公室要求, 立即组织了一支由机器人专家和生产厂家技术人员构成的队伍。1.3中国的研究提出围绕奥运会和世博会的安保工作, 研发我国的立体安全保卫装备系统的建议， 具体是研究开发适用于地面、墙面、涵道的先进探测机器人、超小型飞行器、浅水潜游探测机器人, 形成能对奥运会的运动场馆、世博会的会展现场以及重要设施和场所进行全方位立体的危险品探测以及对重要场所进行立体应急处理安全保卫装备系统。在863计划资助下, 中国科学院沈阳自动化研究所开展了多项危险作业和极限作业机器人研究,其中

4、救援机器人是重要的一个部分。1.3其它国家的研究意大利罗马大学系统科学与工程学院人工智能实验室启动了“ 救援工程” 加拿大国防部从国防安全的角度制定了救援机器人研究计划 英国、伊朗等国也涌现了许多救援机器人研究者和救援机器人比赛的参与者1.4 灾难救援机器人关键性能救援机器人的关键性能主要有以下几个方面: 存活能力运动能力感知能力通讯能力作业能力。1.4 灾难救援机器人关键性能存活能力: 救援机器人的存活能力主要是机器人本体的可靠性、耐用性和适应性问题。灾难后环境中存在毒气、毒液、生化、放射性、非常温和二次倒塌等危险, 机器人对环境的适应特别重要。在温度方面,灾难后环境存在高温可能, 机器人本

5、体必须能够克服条件的影响, 设计时在材质的选择上需要进行周密的考虑。在救援机器人的能源供给方面, 需要采用有线和无线相结合的方式, 以保障救援机器人足够的动力和工作时间。应该具有自适应能力, 具有预见能力。它们应该能适应环境, 适合完成挑战性的工作, 并且具有智能以至于能够应对由各种不稳定和不确定的因素所引起的干扰。1.4 灾难救援机器人关键性能运动能力:灾难救援环境对机器人的运动能力要求较高,机器人移动平台十分重要。机器人必须不断地翻越各种垂直的障碍物, 平台的稳定性和自调整能力很重要, 要尽可能避免由从高度坠下而将机器人摔碎。目前解决这些困难的方法是设计一种蛇形机构, 这种机构已被证实是有

6、效的搜救机构之一。灾难后环境存在松软的灰土地面、由于消防用水或漏水导致的泥泞路面及坎坷不平的废墟地面等多种地面地形, 机器人必须具有高度的地面适应性能, 在轮式、履带式和腿式等移动机构当中,履带、轮、腿复合的复合移动机构将被广泛采用。1.4 灾难救援机器人关键性能感知能力:对救援机器人而言, 救援机器人的传感器是最脆弱的元件, 它主要有三个方面的传感要求对机器人的控制、对环境的检测和对遇难者的发现。机器人的控制方面, 为了让机器人正常工作, 必须对机器人的位置、姿态、速度和系统内部状态等进行检测, 系统可以采用传统机器人的摄像机、激光测距仪、超声测距仪、接触和接近传感器、红外线传感器和雷达定位

7、传感器等。新的技术如数字温度摄像机具有很好的识别能力, 但是对操作者具有很高的要求。地面穿透雷达、微波雷达、激光探测仪具有很好的效果, 但是系统的花费和能量消耗均较多, 另外的一种可能就是利用人工智能技术、纳米技术或仿生技术来开发价格低传感器。救援机器人多传感器之间存在信息的处理和融合问题。1.4 灾难救援机器人关键性能通信能力:操作人员和机器人之间的通信、操作人员和遇难者之间的通信和多救援机器人之间的通信。所有的通信通常采用无线的方式。理想的情况是自主机器人具有通过灾难现场一切环境的能力, 对遇难者进行定位,与救援队伍进行通讯和联系实际上, 这里包含了大量的软件处理与计算, 机器人自身难以独

8、立完成,人机交互的介入是必要和必须的。多救援机器人之间的通讯, 受到废墟遮挡的影响, 目前还不能够很好地在救援机器人系统中实现, 但是它也是迫切需要解决的问题之一。1.4 灾难救援机器人关键性能 机器人的作业能力是机器人的存活能力、运动能力、感知能力、通信能力和人机交互有机结合的体现,它主要包括以下几个方面：勘探搜寻救助1.5 灾难救援机器人发展方向1、多种技术融合化1.5 灾难救援机器人发展方向2、多智能体网络化 2.1 定义 依据某种最优准则，在工作空间中寻找一条从起始状态到目标状态的避开障碍物的最优路径。需要解决的问题： 1. 始于初始点止于目标点。2. 避障。3. 尽可能优化的路径。2

9、.什么是路径规划3 . 机器人路径规划常用方法3.4 人工势场法3.1 基于几何构造的方法3.2 栅格法3.3 智能化路径规划方法3.1基于几何构造的方法（自由空间法）基本步骤：1.将机器人抽象为点，适当扩大障碍物的大小。 2.构造自由空间。 3.采用图搜索算法如Dijkstra算法寻找最优路径。基于几何构造的常用算法可视图法 Voronoi法 3.2栅格法（1）图中灰色区域为障碍物3.2栅格法（2）图中黄色的路线表示该算法得到的最优路径3.2D*（dynamic A*)算法（3）美国火星探测器核心的寻路算法就是采用的D*算法 适合于动态路径规划D*算法的思路可以推广到改造自由空间法使其具有动

10、态规划功能3.3智能化路径规划方法基于逻辑推理的路径规划方法基于模糊逻辑的路径规划方法基于强化学习的路径规划方法基于遗传算法的路径规划方法基于神经网络的路径规划方法基于逻辑推理的路径规划方法1.定义一个状态（state）集，该集合反映机器人通过传感器测得的当前状态。2.定义一个行为（action）集，该集合反映了机器人当前可以采取的动作。3.确定从状态到行为的映射关系。基于模糊逻辑的路径规划方法在基于逻辑推理的路径规划方法基础进行改进：传感器的一次测量值与多个状态对应，每个状态有一个隶属度对应。根据模糊推理结果确定行为。基于强化学习的路径规划在基于逻辑推理的路径规划方法基础进行改进：具有在线学习功能（通过Q学习算法实现）基于遗传算法的路径规划（1）建模： 对2维路径规划问题，将待规划的路径看成是n个点组成的点集，除初始点和目标点外其余n-2个点（xi， yi ） i=2,3,4n-1都未知，共有2(n-2)个未知参数。基于遗传算法的路径规划（2）优化目标：约束：（xi， yi ）必须在障碍物外部。采用惩罚函数法转化为无约束优化问题进行处理：(EC为惩罚项）基于遗传算法的路径规划（3）遗传算法具有全局寻优性能，对上述无约束优化问题可以得到全局最优解。当然，其他的优化算法同样可以用于路径规