《智能机器人路径规划》课件

智能机器人路径规划欢迎来到《智能机器人路径规划》课程课程大纲机器人概述定义、发展历史、应用领域移动机器人路径规划基本原理、算法介绍、仿真实验应用案例与展望案例分享、未来发展趋势机器人概述定义可编程、多功能的机器，可执行各种任务发展历史从早期工业机器人到现代智能机器人应用领域工业生产、医疗保健、服务业等机器人的组成部分传感器感知环境信息，例如距离、温度、光线执行器执行指令，例如移动、抓取、操作控制器处理信息、控制执行器，做出决策软件控制机器人行为的程序机器人的分类工业机器人用于工业生产，例如焊接、喷漆、搬运服务机器人用于服务行业，例如家用机器人、医疗机器人特种机器人用于特殊环境或任务，例如军事机器人、救援机器人移动机器人简介能够自主移动的机器人，也称为自动导引车(AGV)移动机器人的特点自主移动无需人工干预，可根据环境信息自主导航灵活性高可适应各种复杂环境，例如狭窄空间、障碍物效率提升可提高生产效率，降低人工成本移动机器人的应用领域物流仓储货物搬运、仓库管理工业生产物料搬运、生产线自动化医疗保健药品配送、医疗器械搬运服务行业餐厅送餐、酒店服务移动机器人路径规划的重要性路径规划是移动机器人导航的关键，决定了机器人的运动效率、安全性以及任务完成度路径规划的基本原理找到一条从起点到目标点的安全、高效、最优的路径障碍物建模1传感器数据激光雷达、摄像头2环境地图二维或三维地图3障碍物模型点、线、面等目标点确定确定机器人需要到达的最终位置，通常由任务需求确定代价函数设计1路径长度距离越短，代价越低2时间成本时间越短，代价越低3能量消耗能量消耗越少，代价越低4安全风险风险越高，代价越高路径搜索算法根据代价函数和环境信息，搜索最优路径A*算法启发式搜索算法利用启发函数估计目标点距离，加速搜索最优路径保证在可接受的范围内找到最优路径应用广泛适用于各种路径规划问题Dijkstra算法单源最短路径算法计算从起点到所有节点的最短路径无启发式搜索所有路径都进行遍历，效率较低适用于静态环境环境信息不变的情况下使用概率路径规划算法随机采样算法在配置空间中随机采样，找到可行路径适用于高维空间可解决复杂环境下的路径规划问题路径不一定最优可能找到非最优路径，但可行动态路径规划算法实时路径调整环境变化时，能够实时调整路径适应动态环境适用于移动障碍物、目标点移动等情况算法复杂度高需要实时计算，对计算资源要求高路径平滑优化对搜索到的路径进行平滑处理，使其更平滑、更易于执行仿真实验环境使用仿真软件模拟机器人路径规划过程，验证算法性能仿真实验设计环境搭建建立模拟环境，包括障碍物、目标点等算法实现实现所选路径规划算法数据采集记录路径长度、执行时间等数据实验数据分析对实验数据进行统计分析，评估算法性能实验结果对比1路径长度比较不同算法的路径长度2执行时间比较不同算法的执行时间3成功率比较不同算法的成功率路径规划算法性能对比算法路径长度执行时间成功率A*算法最短较快高Dijkstra算法最短较慢高概率路径规划算法可行较快中等动态路径规划算法可行最快中等算法优缺点分析优点效率高、成功率高、适应性强缺点计算复杂度高、对环境信息要求高应用案例分享未来发展趋势人工智能技术结合机器学习、深度学习等技术，提高路径规划智能化多机器人协同多个机器人协同工作，完成更复杂的任务人机交互人机协作，提高路径规划