移動機器人導(dǎo)航與定位技術(shù)隨 著 計 算機 技 術(shù) 、微 電 子 技 術(shù) 、網(wǎng) 絡(luò) 技 術(shù) 等 的快 速 發(fā) 展 ，特 別是 通 訊 技 術(shù) 的進 步 。機 器 人 技 術(shù) 也 得 到 了飛 速 發(fā) 展 ，移 動機 器 人 的 關(guān)鍵 技 術(shù) 得 到 深 入 而 廣 泛 的研 究 。并 且 部 分 已經(jīng) 走 向成 熟 ， 移 動 機 器 人 應(yīng) 用 領(lǐng) 域 不 斷擴 展 ，與 制 造 業(yè) 相 比 ，移動 機 器 人 的 工 作 環(huán) 境 具 有 非 結(jié) 構(gòu) 化 和 不 確 定 性 。因而 對機 器人 的要 求 更 高 。不 僅 要 求 機 器 人 完 成 一 定 的 功 能 ，還 需 要 機 器 人具 有 行 走 功 能 。對 外感 知 能力 以及 局 部 的 自主 規(guī) 劃 能 力等 ，因 此 移 動機 器 人 的 導(dǎo) 航 與 定位 技 術(shù) 成 為 智 能機 器 人 領(lǐng) 域 的一 個 重 要 研 究 方 向 ．也 是 智 能移 動 機 器 人 的一 項 關(guān) 鍵 技 術(shù) 。 多年 來 國際 國 內(nèi)都 有 大 量 的 科技 工 作 者 致 力 于 這 方 面 的研 究 開 發(fā) 工作 ．因 而 對 許 多 問題 的 認 識 與求 解 都 取 得 了長 足 的 發(fā) 展 。在 某 些特 定 的 應(yīng)用 領(lǐng) 域 ，移 動 機 器人 導(dǎo)航 技 術(shù) 已得 到 了實 際 應(yīng)用 。本 文 介 紹 了移 動機 器人 導(dǎo) 航 技 術(shù) 研 究 中的 相 關(guān) 關(guān) 鍵 技 術(shù) 。 2移動 機 器 人導(dǎo) 航 與定位 研 究 的 目的 移 動 機 器 人 根 據(jù) 運 動 行 為 方 式 分 為 自主 和 半 自主 式 ．根 據(jù) 應(yīng) 用 的環(huán) 境 有 室 內(nèi)和 室 外 機器 人之 分 。無 論 哪 種 移動 機 器人 。在 它的運動過程 中始終要求解決 自身的導(dǎo)航與定位 問題 ．也就是 Dm．~ntWhyte提 出 的 三 個 問 題 ：(1)”我 現(xiàn) 在 何 處 ?”，(2)”我 要 往 何 處 去 ?”，(3)”要 如 何 到 該 處 去?”。其 中 問題 (1)是 移 動 機 器 人 導(dǎo) 航 系統(tǒng) 中 的定 位 及 跟 蹤 問題 ，(2)(3)是 移 動機 器人 導(dǎo) 航 系 統(tǒng) 中 的 路徑 規(guī)劃 問題 。移 動 機 器 人 導(dǎo)航 與 定位 技 術(shù) 研 究 的 目的 就 是 解 決上 面 的 3個 問題 ．給 出 已知 和 未 知 環(huán) 境 下 移 動機 器 人 實 時 導(dǎo) 航 與 定 為 控 制 的 理 論 、方 法 與 關(guān) 鍵 技 術(shù) ，并 驗 證 該 理 論 與 方 法 的 的 實用 性 ：提 出適 應(yīng) 多種 環(huán)境 的 實 時導(dǎo) 航 策 略 和 具 有 良好 可 擴 展 性 的 移動 機 器 導(dǎo)航 體 系 結(jié) 構(gòu) ：未知 環(huán) 境 中 移 動 機 器 人 的 快 速環(huán) 境 建模 與 定 位 方 法 ：未 知環(huán) 境 中基 于 傳 感 器 的 移 動 機 器 人 局部 運 動 規(guī) 劃 理 論 與 方 法 ：與 未 知環(huán) 境 中移 動 機 器 人 導(dǎo) 航 控 制 相 關(guān) 的機 器 學(xué) 習(xí)的 基 礎(chǔ) 理 論 與 方 法 ；移 動 機 器 人 的 故 障 自診
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能機器人導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在環(huán)境感知中的應(yīng) 用 對環(huán)境 的感 知 ，環(huán)境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環(huán)境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環(huán)境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內(nèi)存，并且采用柵 格法進行路徑規(guī)劃，其計算量是相當(dāng)大的。Kohon~n自組織 神經(jīng)瞬絡(luò)為機器人對未知環(huán)境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一十自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其學(xué)習(xí)的結(jié) 果能體現(xiàn)出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現(xiàn)數(shù) 據(jù)壓縮 。基于 網(wǎng)絡(luò) 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經(jīng)元 的 權(quán)向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標(biāo)點xltl【可由傳感器獲得】作為網(wǎng)絡(luò)輸入，神經(jīng)嘲絡(luò)通 過對大量的輸八樣本的學(xué)習(xí)，其神經(jīng)元就會體現(xiàn)出一定的 分布形 式 學(xué)習(xí)過程如下：開 始時網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學(xué) 習(xí)： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經(jīng)元 1在t時刻對 應(yīng)的權(quán)值 ；a(∽ 謂整系 數(shù) ； (『l網(wǎng)絡(luò)的輸八矢量；Ⅳ()：學(xué)習(xí)的 I域。每個神經(jīng)元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經(jīng) 元權(quán) 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的鄰域 (，) 可 以動 態(tài)地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經(jīng) 元數(shù)量 的選取取 決 于環(huán)境 的復(fù)雜度 ，如果神 經(jīng)元 的數(shù)量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結(jié)果會導(dǎo)致節(jié)點穿過障礙物區(qū)域 如果節(jié)點 妁數(shù)量太大 ．節(jié)點就會表示更多的區(qū)域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節(jié)點是對整個 自由空間 的學(xué) 習(xí)，而不是 學(xué)習(xí)最 小框架空 間 。節(jié) 點的數(shù) 量可 以動態(tài) 地定義，在每個學(xué)習(xí)階段的結(jié)柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節(jié)點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點來 重新學(xué) 習(xí) 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應(yīng)該采用較少的網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點升 始學(xué)習(xí)，逐步增加其數(shù)量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學(xué)習(xí)，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結(jié)構(gòu)表示 。 采用Kohonen~沖經(jīng)阿絡(luò)表示環(huán)境是一個新的方法。由 于網(wǎng)絡(luò)的并行結(jié)構(gòu)，可在較短的時間內(nèi)進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學(xué)習(xí)可用樹結(jié)構(gòu)表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術(shù)報容易地被找到 在機器人對環(huán)境的感知的過程中，可采用人】：神經(jīng)嘲 絡(luò)技術(shù)對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環(huán)境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)在局部路徑規(guī)射中的應(yīng) 用 局部路徑 規(guī)刪足稱動吝避碰 規(guī)劃 ，足以全局規(guī)荊為指 導(dǎo) 利用在線得到的局部環(huán)境信息，在盡可能短的時問內(nèi)
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基于傳感器和模糊規(guī)則的機器人在動態(tài)障礙環(huán)境中的智能運動控制基于傳感器和模糊規(guī)則的機器人在動態(tài)障礙環(huán)境中的智能運動控制 oIlI～0(、r> 王 敏 金·波斯科 黃心漢 ，O、l、L (華i 面面辜寫j幕．武漢，43074) ＼I。L上、o 捌要：提出了一種基于傳感器和模糊規(guī)則的智能機器人運動規(guī)劃方法 ．該方法運用了基于調(diào)和函數(shù)分析的人 工勢能 場原 理 ．采用模糊規(guī)則 可減少推導(dǎo)勢能函數(shù)所 必須的計算 ，同時給機器人伺服 系統(tǒng)發(fā) 出指令 ，使它能夠 自動 地尋找通向目標(biāo)的路徑．提出的方法具有簡單、快速的特點，而且能對 n自由度機械手的整個手臂實現(xiàn)最碰．建立 在非線性機器人動力學(xué)之上的整 個閉環(huán)系統(tǒng)和模糊控制器 的穩(wěn)定性 由李雅普諾 夫原理 保證 ．仿真結(jié) 果證明 了該方 法 的有效性 ，通 過比較分析顯示 出文 中所提 出的最障算法的優(yōu)越性 ． 美t詞：基于傳感器的機器人運動控制；模糊規(guī)則；人工勢能場；動態(tài)避障；機器人操作手 1 叫啞oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor詛sb inchasma~ia]b柚· 血 ， spot ： ng， spray Ijl岫 1g， mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y，ma al塒 IIovaland wa時 cut· ring 咖 ． ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眥 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles． s 曲km，de． notedasthefDbotm ∞ pJan，liDgp∞ 舶1，hasbeen the倒 娜bj0ct鋤l哪gIeseat℃ll∞ ． Every method o0血∞r(nóng)I1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts． Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s． 0州 d眥 ：1999—07—29；Revised~ ：2000一∞ 一絲 In conU~astto many n~ hods，rob
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GB∕T 33014.4-2016 道路車輛 電氣∕電子部件對窄帶輻射電磁能的抗擾性試驗方法 第4部分：大電流注入(BCI)法
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GB∕T 33014.2-2016 道路車輛 電氣電子部件對窄帶輻射電磁能的抗擾性試驗方法 第2部分：電波暗室法
標(biāo)簽： 電氣電子部件
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GB／T 4728.10-2008 電氣簡圖用圖形符號 第10部分：電信：傳輸.PDF
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GB／T 4728.09-2008 電氣簡圖用圖形符號 第09部分：電信：交換和外圍設(shè)備
標(biāo)簽： 4728.09 2008 電氣 圖形符號
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GB／T 4728.13-2008 電氣簡圖用圖形符號 第13部分： 模擬元件
標(biāo)簽： 4728.13 2008 電氣 圖形符號
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GB／T 4728.03-2005 電氣簡圖用圖形符號 第03部分：導(dǎo)體和連接件
標(biāo)簽： 4728.03 2005 電氣 圖形符號
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GB／T 4728.05-2005 電氣簡圖用圖形符號 第05部分：半導(dǎo)體管和電子管
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