自动导航机器人研究现状论文

机器人控制技术论文篇二 智能控制在机器人技术中的应用 摘要：机器人的智能从无到有、从低级到高级，随着科学技术的进步而不断深人发展。计算机技术、 网络技术 、人工智能、新材料和MEMS技术的发展，智能化、网络化、微型化发展趋势凸显出来。本文主要探讨智能控制在机器人技术中的应用。 关键词：智能控制 机器人 技术 1、引言 工业机器人是一个复杂的非线性、强耦合、多变量的动态系统，运行时常具有不确定性，而用现有的机器人动力学模型的先验知识常常难以建立其精确的数学模型，即使建立某种模型，也很复杂、计算量大，不能满足机器人实时控制的要求。智能控制的出现为解决机器人控制中存在的一些问题提供了新的途径。由于智能控制具有整体优化，不依赖对象模型，自学习和自适应等特性，用它解决机器人等复杂控制问题，可以取得良好效果。 2、智能机器人的概述 提起智能机器人，很容易让人联想到人工智能。人工智能有生物学模拟学派、心理学派和行为主义学派三种不同的学派。在20世纪50年代中期，行为主义学派一直占统治地位。行为主义学派的学者们认为人类的大部分知识是不能用数学方法精确描述的，提出了用符号在计算机上表达知识的符号推理系统，即专家系统。专家系统用规则或语义网来表示知识规则。但人类的某些知识并不能用显式规则来描述，因此，专家系统曾一度陷人困境。近年来神经网络技术取得一定突破，使生物模拟学派活跃起来。智能机器人是人工智能研究的载体，但两者之间存在很大的差异。例如，对于智能装配机器人而言，要求它通过视觉系统获取图纸上的装配信息，通过分析，发现并找到所需工件，按正确的装配顺序把工件一一装配上。因此，智能机器人需要具备知识的表达与获取技术，要为装配做出规划。同时，在发现和寻找工件时需要利用模式识别技术，找到图样上的工件。装配是一个复杂的工艺，它可能要采用力与位置的混合控制技术，还可能为机器人的本体装上柔性手腕，才能完成任务，这又是机构学问题。智能机器人涉及的面广，技术要求高，是高新技术的综合体。那么，到底什么是智能机器人呢?到目前为止，国际上对智能机器人仍没有统一的定义。一般认为，智能机器人是具有感知、思维和动作的机器。所谓感知，即指发现、认识和描述外部环境和自身状态的能力。如装配作业，它要能找到和识别所要的工件，需要利用视觉传感器来感知工件。同时，为了接近工件，智能机器人需要在非结构化的环境中，认识瘴碍物并实现避障移动。这些都依赖于智能机器人的感觉系统，即各种各样的传感器。所谓思维，是指机器人自身具有解决问题的能力。比如，装配机器人可以根据设计要求，为一个复杂机器找到零件的装配办法及顺序，指挥执行机构，即动作部分去装配完成这个机器，动作是指机器人具有可以完成作业的机构和驱动装置。因此，智能机器人是一个复杂的软件、硬件的综合体。虽然对智能机器人没有统一的定义，但通过对具体智能机器人的考察，还是有一个感性认识的。 3、智能机器人的体系结构 智能机器人的体系结构主要包括硬件系统和软件系统两 个方面。由于智能机器人的使用目的不同，硬件系统的构成也不尽相同。结构是以人为原型设计的。系统主要包括视觉系统、行走机构、机械手、控制系统和人机接口。如图1所示： 视觉系统 智能机器人利用人工视觉系统来模拟人的眼睛。视觉系统可分为图像获取、图像处理、图像理解3个部分。视觉传感器是将景物的光信号转换成电信号的器件。早期智能机器人使用光导摄像机作为机器人的视觉传感器。近年来，固态视觉传感器，如电荷耦合器件CCD、金属氧化物半导体CMOS器件。同电视摄像机相比，固体视觉传感器体积小、质量轻，因此得到广泛的应用。视觉传感器得到的电信号经过A/D转换成数字信号，即数字图像。单个视觉传感器只能获取平面图像，无法获取深度或距离信息。目前正在研究用双目立体视觉或距离传感.器来获取三维立体视觉信息。但至今还没有一种简单实用的装置。数字图像经过处理，提取特征，然后由图像理解部分识别外界的景物。 行走机构 智能机器人的行走机构有轮式、履带式或爬行式以及类人型的两足式。目前大多数智能机器人.采用轮式、履带式或爬行式行走机构，实现起来简单方便。1987年开始出现两足机器人，随后相继研制了四足、六足机器人。让机器人像人类一样行走，是科学家一直追求的梦想。 机械手 智能机器人可以借用工业机器人的机械手结构。但手的自由度需要增加，而且还要配备触觉、压觉、力觉和滑觉等传感器以便产生柔软、.灵活、可靠的动作，完成复杂作业。 控制系统 智能机器人多传感器信息的融合、运动规划、环境建模、智能推理等需要大量的内存和高速、实时处理能力。现在的冯?诺曼结构作为智能机器人的控制器仍然力不从心。随着光子计算机和并行处理结构的出现，智能机器人的处理能力会更高。机器人会出现更高的钾能。 人机接口 智能机器人的人机接口包括机器人会说、会听以及网络接日、话筒、扬声器、语音合成和识别系统，使机器人能够听懂人类的指令，能与人以自然语言进行交流。机器人还需要具有网络接n，人可以通过网络和通讯技术对机器.人进行控制和操作。 随着智能机器人研究的不断深入、越来越多的各种各样的传感器被使用，信息融合、规划，问题求解，运动学与动力学计算等单元技术不断提高，使智能机器人整体智能能力不断增强，同时也使其系统结构变得复杂。智能机器人是一个多CPU的复杂系统，它必然是分成若干模块或分层递阶结构。在这个结构中，功能如何分解、时间关系如何确定、空间资源如何分配等问题，都是直接影响整个系统智能能力的关键问题。同时为了保证智能系统的扩展，便于技术的更新，要求系统的结构具有一定开放性，从而保证智能能力不断增强，新的或更多传感器可以进入，各种算法可以组合使用口这便使体系结构本身变成了一个要研究解决的复杂问题。智能机器人的体系结构是定义一个智能机器人系统各部分之间相互关系和功能分配，确定一个智能机器人或多个智能机器人系统的信息流通关系和逻辑上的计算结构。对于一个具体的机器人而言，可以说就是这个机器人信息处理和控制系统的总体结构，它不包括这个机器人的机械结构内容。事实上，任何一个机器人都有自己的体系结构。目前，大多数工业机器人的控制系统为两层结构，上层负责运动学计算和人机交互，下层负责对各个关节进行伺服控制。 参考文献： [1]左敏，曾广平. 基于平行进化的机器人智能控制研究[J]. 计算机仿真，2011，08：15-16. [2]陈赜，司匡书. 全自主类人机器人的智能控制系统设计[J]. 伺服控制，2009，02：76-78. [3]康雅微. 移动机器人马达的智能控制[J]. 装备制造技术，：102-103. 看了“机器人控制技术论文”的人还看： 1. 搬运机器人技术论文 2. 机电控制技术论文 3. 关于机器人的科技论文 4. 工业机器人技术论文范文(2) 5. 机器人科技论文

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为了研究主动避撞技术，国外很多高校开始研宄智能 车。智能车，顾名思义，就是代替驾驶员获取道路环境信息，并根据这些信息，决定行驶轨迹，自动控制车辆行驶。 所以智能车技术研究包括车辆自主驾驶技术、汽车主动避撞技术等在内的一个更广的研究范围，相对汽车主动避撞技术，具有更高的安全性、舒适性。32471上世纪九十年代，德国菜尼黑国防车大学与奔驰汽车 公司联合研制的Vamors-P智能车可以在条件较好的乡间公 路以及高速公路上自主行驶，并可以在高速公路上安全的进行道路跟踪、避障、超车等驾驶动作。论文网美国卡耐基-梅隆大学于1981年开始研究的Navlab 智能车，在军方、政府以及汽车企业的资助下，取得了很好的成果。其中Navlab-5智能车完成了长达4086公里的自主驾驶试验，平均速度达到 意大利帕尔玛大学的ARG0智能车，能够通过祝觉导 航完成高速公路上的路径跟随、自主驾驶，还能进行行人 运动的检测，时速高达112公里/小时。其他国家，

目前，国内AMR在工业物流领域的应用并不多，产业规模较小。但应用端对于AMR的认可度正在逐步提高，有利于后续市场规模的快速扩展。随着产业升级对国内制造及物流场景的快速应变能力的要求不断提高，AMR这种高度自动化的柔性搬运设备，将会是未来产业升级自动化的大方向。

传统工业移动机器人即AGV(Automated Guided Vehicle.即自动导引运输车)，其概念源自工业应用。自1953年第一台AGV问世以来，AGV就被定义为在工业物流领域解决无人搬运运输问题的车辆。

但由于20世纪移动机器人技术不发达，AGV行业经历了40多年发展，市面上的AGV都还是在导引技术里面迭代升级，发展了电磁感应引导、磁导条引导、二维码引导等技术AGV属于自动设备，需要沿着预设轨道、依照预设指令执行任务，不能够灵活应对现场变化。导引线上出现障碍物时只能停等、多机作业时容易在导引线上阻塞，影响效率。在大量的要求搬运柔性化的场景中，这类AGV并不能满足应用端的需求。

随着传感器和人工智能技术的发展，人们开始为轮式移动设备引入越来越多的传感器和智能算法，不断增强其环境感知和灵活运动的能力，逐渐发展出新一代自主移动机器人AMR(Autonomous Moblile Robot)。AMR是在传统AGV之后发展起来的新一代具有智能感知、自主移动能力的机器人技术。

全球市场分析

几十年来，更多的自动化解决方案取代了工作岗位。自动化早已被应用于制造业、汽车工业是其先驱。制造业之外，人工智能和自动化的使用继续威胁着几乎所有可以想象的领域的工作岗位。物流和制造业中，两个非常明显的原因让机器人取代了人工人。

首先，企业需要应对不断上升的人力成本，以便降低总体运营成本。当然，更重要的是，制造工厂和物流中心的空缺岗位缺乏可用的工人。

2018-2020年，全球工业移动机器人销售数量和金额逐年增长，到2020年工业移动机器人出货量为70602台，销售额为亿美元，分别同比增长42%和25%;从平均销售收入来看，2018-2020年呈现逐年递减的态势，随着市场和技术日益完善，产品单价逐渐下降。

注：以上数据为AGV和AMR的合计。

从销售产品结构来看，2020年AGV销售额为亿美元，占比，AMR销售额为亿美元，占比;从占比变化趋势来看，AMR销售规模增长较快，市场份额从2018年的增长到2020年的。

随着深度学习算法的成熟商业化，AMR还有进一步的增长空间。根据Interact Analysis预测，对制造业柔性的需求、产品周期缩短和加快、降低成本以及对人身安全的需求增加等因素将驱动AMR市场近五年持续保持两位数增长，并且预计到2022年，全球移动机器人中对AMR的需求、收入和销量预计将超过AGV。

中国市场现状

根据中国移动机器人产业联盟资料，2019年中国市场自主导航AMR销量在总体工业应用移动机器人销售数量中占比4%左右，销量在1500余台左右。根据增长趋势预计，2020年国内市场自然导航AMR出货量大概在2800台左右，年增长率约为86%，市场规模约在亿。

目前，国内AMR在工业物流领域的应用并不多，产业规模较小。相较于传统的磁导AGV而言，AMR起步较晚，技术相对来说还没有那么成熟，目前还处于市场培育期。随着市场培育的进一步发展，应用端对于AMR的认可度正在逐步提高，将有利于后续市场规模的快速扩展。

注：以上统计的工业应用自然导航AMR数据包括应用在工业及物流领域中，不依靠任何标识，具备自主导航能力，由车载控制系统控制，以轮式特征为特征，自带动力或动力转换装置的机器人数据。

市场竞争格局

伴随着行业的发展，近几年进入工业移动机器人这一领域的企业越来越多，这其中有以AMR切入市场的新企业，如迦智科技、优艾智合等，也有从传统AGV和仓储机器人领域切入“新赛道”的企业，如极智嘉、新松机器人等。

从国内AMR市场不同企业的市场份额来看，目前专注于这一领域的自主导航AMR厂商占据了59%的市场份额，其次是仓储机器人厂商，占整体市场份额的17%，还有传统AGV厂商和物流集成商分别占比例15%和5%。

整体来看，相比于其他类型的厂家，专注该细分产品领域的自然导航AMR企业入局早，项目经验更加丰富，产品已经经过成熟验证，拥有较大市场竞争优势。

行业发展趋势

伴随着生产制造的发展，对制造灵活性的需求增加、产品周期缩短和加快、劳动力成本上升以及对使用环境人类安全趋势的需求的上升，都要求制造及物流场景必须具备快速应变能力以及更高的效率。AMR这种高度自动化的柔性搬运设备，将会是未来产业升级自动化的大方向。

—— 以上数据及分析来源参考前瞻产业研究院发布的《中国工业机器人行业产销需求预测与转型升级分析报告》