移动机器人导航论文（机器人导航）

本文目录一览：

• 1、移动机器人导航有哪些硕士生能研究的点
• 2、跪求论文 智能移动机器人的现状与发展 2000字以上
• 3、移动机器人研究现状和未来发展的分析
• 4、关于机器人的论文。有要求的。3000字左右。要有摘要、关键词、正文、文献。好的我给200分
• 5、大尺度环境下移动机器人同时定位与地图创建研究属于什么类型
• 6、先进机器人技术与应用工程硕士论文

移动机器人导航有哪些硕士生能研究的点

定位是包括扫地机器人在内的移动机器人自主导航中最基本的环节，也是完成任务必须解决的问题。奥芯就提供机器人定位方案航位推算法定位是一种经典的相对定位法，也是扫地机器人目前最为广泛使用的一种定位方法。它利用机器人装备的各种传感器获取机器人的运动动态信息，通过递推累计公式获得机器人相对初试状态的估计位置。航位推算较常使用的传感器一般有：码盘，惯性传感器(如陀螺仪、加速度计)等。2.绝对定位法绝对定位法是指机器人通过获得外界一些位置等己知的参照信息，通过计算自己与参照信息之间的相互关系，进而解算出自己的位置。。绝对定位主要采用基于信标的定位、环境地图模型匹配定位、视觉定位等方法。

跪求论文 智能移动机器人的现状与发展 2000字以上

你难道也是南工的？ 选星期4的智能移动机器人？ 这东西难找 找到的不是要钱下载就是图片

移动机器人研究现状和未来发展的分析

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23.588亿美元，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12.684亿美元，占比53.8%，AMR销售额为10.903亿美元，占比46.2%;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29.9%增长到2020年的46.2%。

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5.6亿。

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》

关于机器人的论文。有要求的。3000字左右。要有摘要、关键词、正文、文献。好的我给200分

最多追加100好吧，怎么都喜欢骗人啊

微型机器人的发展和研究现状

摘要: 微型机器人是微电子机械系统的一个重要分支, 由于它能进入人类和宏观机器人所不及的狭小空间内作业, 近几十年来受到了广泛的关注。本文首先给出了近年来国内外出现的几种微型机器人, 在分析了其特点和性能的基础上, 讨论了目前微型机器人研究中所遇到的几个关键问题, 并且指出了这些领域未来一段时间内的主要研究和发展方向。

关键词: 微型机器人; 微驱动器

近年来, 采用MEMS 技术的微型卫星、微型飞行

器和进入狭窄空间的微机器人展示了诱人的应用前

景和军民两用的战略意义。因此, 作为微机电系统技

术发展方向之一的基于精密机械加工微机器人技术

研究已成为国际上的一个热点, 这方面的研究不仅有

强大的市场推动, 而且有众多研究机构的参与。以日

本为代表的许多国家在这方面开展了大量研究, 重点

是发展进入工业狭窄空间微机器人、进入人体狭窄空

间医疗微系统和微型工厂。国内在国家自然科学基

金、863 高技术研究发展计划等的资助下, 有清华大

学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、广东工业大

学、上海大学等科研院所针对微型机器人和微操作系

统进行了大量研究, 并分别研制了原理样机。目前国

内对微型机器人的研究主要集中在三个领域[6] : (1)

面向煤气、化工、发电设备细小管道探测的微型机器

人。(2) 针对人体、进入肠道的无创诊疗微型机器

人。(3) 面向复杂机械系统非拆卸检修的微型机器

人。

1 微型机器人的发展和研究状况

根据国内开展微型机器人研究的实际情况, 我们

着重讨论微型管道机器人、无创伤微型医疗机器人和

特殊作业的微型机器人。

111 微型管道机器人

微管道机器人是基于狭小空间内的应用背景提

出的, 其环境特点是在狭小的管状通道或缝隙行走进

行检测, 维修等作业。由于与常规条件下管内作业环

境有明显不同, 其行走方式及结构原理与常规管道机

器人也不同, 因此按照常规技术手段对管道机器人按

比例缩小是不可行的。有鉴于此, 微型管道机器人的

行走方式应另辟蹊径。近年来随着微电子机械技术的

发展和晶体压电效应和超磁致伸缩材料磁- 机耦合

技术应用的发展, 使新型微驱动器的出现和应用成为

现实。微驱动器的研究成果已成为微管道机器人的重

要发展基础[1] 。

日本名古屋大学研制成一种微型管道机器人, 可

用于细小管道的检测, 在生物医学领域的小空间内作

微小工作。这种机器人可以由管道外面的电磁线圈驱

动, 而无须以电缆供电。日本东京工业大学和NEC

公司合作研究的螺旋式管内移动微机器人, 在直径为

Φ2514mm的直管内它的最大运动速度是260mm/ s , 最

大牵引力是12N。法国Anthierens 等人研制出了适用

于Φ16mm的蠕动式机器人, 此种微型机器人的最大

运动速度为5mm/ s , 负载可达20N , 具有很高的运动

精度, 负载大, 但运动速度较慢且结构复杂。

国内的上海大学和上海交通大学都研制出了惯性

冲击式管道微机器人, 上海交通大学的微机器人采用

层叠型压电驱动器驱动; 上海大学的微机器人驱动器

有层叠型和双压电薄膜两种类型[3] 。图1 所示为双压

电薄膜微小管道机器人其运动机理, 该机器人采用双

压电薄膜驱动器, 相对于单压电薄膜, 增大了驱动

力, 提高了承载能力。该机构的最大移动速度可以达

到15mm/ s , 具有前进、后退、上升和下降功能。

112 微型医疗机器人的发展

近几年来, 医疗机器人技术的研究与应用开发进

展很快, 微型医疗机器人是其中最有发展前途的应用

领域, 据日本科学技术政策研究所预测, 到2017 年

医疗领域使用微型机器和机器人的手术将超过全部

医疗手术的一半。因此日本制定了采用“机器人外科

医生”的计划, 并正在开发能在人体血管中穿行、用

于发现并杀死癌细胞的超微型机器人。美国马里兰州

的约翰·霍普金实验室研制出一种“灵巧药丸”, 实际

上是装有微型硅温度计和微型电路的微型检测装置,

吞入体内, 可以将体内的温度信息发给记录器。瑞典

科学家发明了一种大小如英文标点符号的机器人, 未

来可移动单一细胞或捕捉细菌, 进而在人体内进行各

种手术。

国内的的许多科研院所主要开展了无创伤微型

医疗机器人的研究, 取得了一些成果。无损伤医用机

器人主要应用于人体内腔的疾病医疗, 它可以大大减

轻或消除目前临床上使用的各类窥镜、内注射器、内

送药装置等医疗器械给患者带来的严重不适合及痛

苦。中国科学技术大学在国家自然科学基金的资助下

研制出了基于压电陶瓷驱动的多节蛇行游动腹腔手

术术微型机器人, 该机器人将CCD 摄像系统, 手术

器械及智能控制系统分别安装在微型机器人的端部,

通过开在患者腹部的小口, 伸入腹腔进行手术。其特

点是响应速度快, 运动精度高, 作用力与动作范围

大, 每一节可实现两个自由度方向上±60°范围内迅

捷而灵活的动作, 图2 所示的是利用腹腔手术机器人

进行手术的场景[5] 。浙江大学也研制出了无损伤医用

微型机器人的原理样机, 该微型机器人以悬浮方式进

入人体内腔(如肠道, 食道) , 可避免对人体内腔有

机组织造成损伤, 运行速度快, 速度控制方便。

113 特殊作业微型机器人的发展

除了上述提到的微型管道机器人和无创伤微型

医疗机器人以外, 国内外一些科研工作者广泛开展了

进行特殊作业微型机器人的研究。这种微型机器人配

备相应的传感器和作业装置, 在军事和民用方面具有

非常好的发展前景。

美国国家安全实验室制造出了有史以来世界上

最小的机器人, 这部机器人重量不到28g , 体积为

411cm3 , 腿机构为皮带传送装置, 该机器人可以代替

人去完成许多危险的工作。美国海军发明了一种微型

城市搜救机器人, 该机器人曾在2001 年“9111”事

件发生后的世贸废墟搜救现场大显身手。日本三菱电

子公司、松下东京研究所和Sumitomo 电子公司联合研

制出只有蚂蚁大小的微型机器人, 该机器人可以进入

空间非常狭小的环境从事修理工作, 身体两侧有两个

圆形的连接器可以与其他机器人相连接完成一些特殊

的任务。

由于自然界中的生物具有人类无法比拟的某些机

能, 因此近年来利用自然界生物的运动行为和某些机

能进行机器人设计、实现其灵活控制、受到了机器人

学者的广泛重视。国内已有多所高校和科研院所在开

展微型仿生机器人方面的研究。上海交通大学基于仿

生学原理, 利用六套并联平面四连杆机构、微型直流

电动机及相应的减速增扭机构研制出了微型六足仿生

机器人, 体积微小, 具有良好的机动性。该机器人长

30mm, 宽40mm, 高20mm, 重613 克, 其步行速度达

到3mm/ s[2] 。上海大学也进行了一些微型仿生机器人

的研究工作。

2 微型机器人发展中面临的问题

(1) 驱动器的微型化

微驱动器是MEMS 最主要的部件, 从微型机器人

的发展来看, 微驱动技术起着关键作用, 并且是微机

器人水平的标志, 开发耗能低、结构简单、易于微型

化、位移输出和力输出大, 线性控制性能好, 动态响

应快的新型驱动器(高性能压电元件、大扭矩微马

达) 是未来的研究方向。

(2) 能源供给问题

许多执行机构都是通过电能驱动的, 但是对于微

型移动机器人而言, 供应电能的导线会严重影响微型

机器人的运动, 特别是在曲率变化比较大的环境中。

微型机器人发展趋势应是无缆化, 能量、控制信号以

及检测信号应可以无缆发送、传输。微型机器人要真

正实用化, 必须解决无缆微波能源和无缆数据传输技

术, 同时研究开发小尺寸的高容量电池。

(3) 可靠性和安全性

目前许多正在研制和开发的微型机器人是以医

疗、军事以及核电站为应用背景, 在这些十分重要的

应用场合, 机器人工作的可靠性和安全性是设计人员

必须考虑的一个问题, 因此要求机器人能够适应所处

的环境, 并具有故障排除能力[4] 。

(4) 新型的微机构设计理论及精加工技术

微型机器人和常规机器人相比并不是简单的结

构上比例缩小, 其发展在一定程度上和微驱动器和精

加工技术的发展是密切相关的。同时要求设计者在机

构设计理论上进行创新, 研究出适合微型机器人的移

动机构和移动方式。

(5) 高度自治控制系统

微机器人要完成特定的作业, 其自身定位和环境

的识别能力是关键, 开发微视觉系统, 提高微图象处

理速度, 采用神经网络及人工智能等先进的技术来解

决控制系统的高度自治难题是最终实现实用化的关

键。

3 结论

微机器人还处于实验室理论探索时期, 离实用化

还有相当的距离。存在许多关键的技术没有得到解

决, 这些问题的解决过程中同时会带动许多相关学科

的发展。只有当这些问题解决以后, 微型机器人的实

用化才会成为可能。我们要勇于创新, 抓住这个前沿

课题, 将微型机器人技术应用到国民经济建设发展影

响较大的领域。

大尺度环境下移动机器人同时定位与地图创建研究属于什么类型

摘　要(Abstract)本文综述了移动机器人导航技术的发展情况，尤其注重智能方法在导航技术中的应用，同时对导航技术的发展方向作了进一步的阐述。Thispapergivesasurveyofthepresentstatusofmobilerobotnavigationresearches,withanemphasisoftheapplicationofintelligenttechniques.Andthetrendofmobilerobottechniquesisdescribed.关键词(Keywords)移动机器人导航智能方法MobilerobotNavigationIntelligenttechniques1引言移动机器人是一种在复杂的环境下工作的具有自规划、自组织、自适应能力的机器人。在移动机器人的相关技术研究中，导航技术可以说是其核心技术，也是其实现真正的智能化和完全的自主移动的关键技术[7,8]。导航研究的目标就是没有人的干预下使机器人有目的地移动并完成特定任务，进行特定操作。机器人通过装配的信息获取手段，获得外部环境信息，实现自我定位，判定自身状态，规划并执行下一步的动作。2移动机器人导航研究现状2.1机器人导航方式移动机器人的导航方式很多，有惯性导航[36,37]、视觉导航[15,17,21,31]、基于传感器数据导航[18,32,33,34]，卫星导航[14,39,40]等。它们都不同程度地适用于各种不同的环境，包括室内和室外环境，结构化环境与非结构化环境。(1)惯性导航惯性导航是一种最基本的导航方式。它利用机器人装配的光电编码器和陀螺仪，计算机器人航程，从而推知机器人当前的位置和下一步的目的地[37]。显而易见，随着机器人航程的增长，定位的精度就会下降，而定位误差将会无限制地增加。为减少这种误差，以及降低光电编码器等数据的噪声，Kalman滤波器在此可有用武之地[38]。(2)视觉导航由于计算机视觉理论及算法的发展，视觉导航成为导航技术中的一个重要发展方向。DeSouza等[22]总结了近20年机器人导航中视觉导航技术的发展状况，包桂秋等[17]也描述了图像技术在机器人导航中的应用，特别是在飞行器包括导弹、飞机等导航中的应用。通常，机器人利用装配的摄像机拍摄周围环境的局部图像，然后通过图像处理技术，如特征识别、距离估计等，进行机器人定位及规划下一步的动作。Menegatti等[32]利用Fourier变换处理机器人全方位图像，并将关键位置的图像经Fourier变换所得的数据存储起来作为机器人定位的参考点。以后机器人所拍摄的图像经变换后与之相对照，从而得知机器人当前位置。席志红等[15]利用视觉技术解决计算机器人运动过程中的避碰点，从而实现机器人局部路径规划。(3)基于传感器数据导航一般机器人都安装了一些非视觉传感器，如超声传感器、红外传感器、接触传感器等。利用这些传感器亦可以实现机器人导航。童峰等[18]介绍了一种用于移动机器人的超声波导航系统，而且此系统精度比较高。Song等[33]将超声数据与图像数据结合，通过事先训练好的神经网络预测障碍物的可能位置，从而使得机器人能够在动态非结构化环境中实现自主导航。而Maaref等[34]将传感器数据作为模糊推理系统的输入，模糊系统将产生较优(针对某事先设定的代价函数而言)的机器人行为动作。Ratner等[35]利用超声数据，识别和跟踪道路边缘，从而实现机器人在一个公园中的自主导航。(4)卫星导航GPS全球定位系统是以距离作为基本的观测量，通过对四颗GPS卫星同时进行伪距离测量计算出用户(接收机)的位置。机器人通过安装卫星信号接收装置，可以实现自身定位，无论其在室内还是在室外。宋爱国等[14]利用GPS结合数字地形图，对机器人在野外环境中的导航问题作了研究。Lim等[39]先利用GPS信号对野外环境中的机器人进行粗定位，然后利用全景图像数据精确定位机器人。Panzieri等[41]用Kalman滤波器融合GPS定位数据和其他定位数据，发展了一个室外环境下的机器人导航系统。有趣的是，仿照GPS的工作原理，Hada等[39]利用分布在室内各处的摄像机，研制了一个室内GPS系统(iGPS)。2.2机器人导航相关技术机器人导航相关技术包括机器人定位与地图构建[8,12,20]、机器人路径规划[1,2,10,27]、机器人体系结构[41]、传感器数据融合[42,43]等。这些方面的研究内容及近些年所取得的进展，可以参考这里指出的文献，本文不再赘述。2.3智能方法的应用随着智能控制理论与方法的迅速发展，智能方法在移动机器人导航中得到了广泛应用。目前主要存在的智能导航算法主要有模糊算法、神经网络算法、模糊神经网络、遗传算法和进化神经网络等。(1)模糊逻辑的导航方法Wong等[3]提出了一种基于模糊逻辑的导航方法，其思想就是定义3个矢量(机器人前进方向矢量、机器人到目标的方向矢量和机器人到障碍物的方向矢量)，根据3个矢量的位置关系来决定构造模糊规则库。(2)遗传算法张文志等[13]给出了一种用遗传算法学习模糊规则以完成移动机器人导航的方法．通过采用变长度编码方法和竞争型小生境遗传算法，减少了染色体的尺寸和复杂度，同时提高了学习速度。Hashimoto等[6]等提出了基于遗传编程(GeneticProgramming，GP)的导航方法，GP是一种采用结构编码方法的扩展的遗传算法，可以产生计算程序和函数。整个方案的原理就是利用GP对数据进行预处理，把定量的数据信息转化成关于周围环境的定性信息，感知结束后，采用基于delta规则的模糊规则进行推理，从而实现自主式移动机器人导航。邹细勇等[16]提出了一种解析形式的机器人矢量场导航模型。考虑到机器人对路径长度、平滑度及安全性的要求，一种混合遗传模拟退火优化算法被用来对导航模型的参数进行搜索，以寻找最优路径。龚涛等[19]分析了未知远程环境下移动机器人导航过程中进化学习的效率和知识更新问题，提出了并行进化模型来解决此问题。(3)神经网络技术Banta等[30]讨论了神经网络技术在机器人导航中的应用。Morasso[22]构建了一个基于自组织神经网络的混杂系统来实现机器人导航，通过传感器数据训练自组织神经网络，机器人关于环境的知识便逐步积累。Chee等[24]构造了一个两层的模糊推理系统来进行机器人导航，此系统接收传感器数据作为输入，而直接输出机器人控制信号。Doitsidisetal[25]设计了一个两层的模糊推理系统来实现自动小车的导航;其中第一层实现数据融合和运动控制功能，第二层实现实时避障功能。Tsourveloudis等[27]使用一个两层模糊推理系统，结合势场方法，实现机器人导航。这里的模糊推理系统与[26]大致相同。(4)基于行为的导航方式有一类机器人导航方法是基于行为的导航方式。所谓基于行为的导航是把复杂的导航功能分解成很多简单的功能模块单元。每个单元有自己的感知器和执行器，具有特定的感知动作行为。机器人在不同的情景下，激发并执行某个或某些功能模块单元。Parasuraman等[4]利用模糊专家系统来进行功能模块的调度。整个导航系统分成三个子系统功能模块(wallfollowing，obstacleavoidance，goalseeking)，每个功能模块都用模糊逻辑来设计。这个系统的优点是模块动作转换平滑，并且易于增加新的功能模块。Nefti等[5]利用自适应模糊神经网络(ANFIS)来调度这三个功能模块。杨争等[11]也实现了一种此类导航系统，其中各个功能模块单元由一个模糊控制器调度。Lim等[35]用混杂系统来进行动作模块分配，从而实现高速的机器人行为动作;这个混杂系统包括离散的抽象动作任务和连续的具体控制信号。Ryu等[29]通过扩展拓扑地图能实现机器人定位和路径规划;同时，这个导航系统具有基于行为的导航功能。这样，机器人既具有快速反应能力，又具有全局规划能力。(5)机器学习近十几年来，机器学习亦在机器人导航中得到广泛应用。Millan[24]提出了一种联结主义的强化学习方法。机器人通过几次试探，就能得到有效的导航策略。研究表明，引入强化学习方法后，机器人甚至能对尚未被传感器探测到的障碍物做出反应，而且对传感器数据的噪声及外来干扰具有鲁棒性。Arleo等[30]深入讨论了空间学习方法及其在机器人导航中的应用。3发展展望移动机器人技术是传感技术、控制技术、信息处理技术、机械加工技术、电子技术、计算机技术等多门技术的结合。因此对于移动机器人的发展也必然建立在这些技术的高速发展之上的。对于移动机器人导航的研究应该从以下几个方面着手:(1)先进的传感技术传感器相当于移动机器人的感觉器官，只有先进的传感器技术才能有效的采集环境信息，从而提高导航的效率和准确性。(2)高效的信息处理技术信息处理主要是指对于传感器采集进来的信息进行处理，包括语音识别与理解技术，图像处理与模式识别技术等。由于目前移动机器人的导航大都采用基于视觉或有视觉参与的导航技术，因此计算机视觉和图像处理技术的水平对于移动机器人导航的发展将起到至关重要的作用。(3)多传感器的信息融合技术多传感器的导航方式是移动机器人导航发展的必然趋势。这种多传感器的信息融合技术充分利用了多个传感器的资源，通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和利用，把多个传感器在空间或时间上的冗余或互补信息根据一定的准则进行组合，从而获得对被测对象的一致性解释或描述，因此它不但能够提高导航精度，同时也使整个导航系统具有了较高的鲁棒性。(4)智能方法的发展与完善目前在移动机器人导航中，智能方法的应用是一个重要的发展方向。但目前智能算法在机器人导航中的应用范围却受到了很大局限，如神经网络应用往往局限在环境的建模和认知上，例如机器人地图构建。同时由于目前在导航过程中主要采用前馈网络，需要教师信号进行训练，因此难于实现在线应用;模糊逻辑应用于复杂未知动态环境中，模糊规则很难提取，导航的效果也不理想。因此在移动机器人导航中，智能方法还有极大的发展空间。参考文献[1]J.-C.Latombe.RobotMotionPlanning.KluwerAcademicPublishers[J].Boston,1991.[2]G.Dudek,M.Jenkin.ComputationalPrinciplesofMobileRobotics[J].CombridgeUniversityPres,2000.[3]C.-C.Wong,M.-F.Chou,C.-P.Hwang.AMethodforObstacleAvoidanceandShootingActiveoftheRobotSoccer[A].ICRA[C].2001:3778～3782.[4]S.Parasuraman,V.Ganapathy,B.Shirinzadeh.Fuzzydecisionmechanismcombinedwithneuro-fuzzycontrollerforbehaviorbasedrobotnavigation[A].IECON'03[C].2003:2410～2416.[5]S.Nefti,M.Oussalah,K.Djouani,J.Pontnau.IntelligentAdaptiveMobileRobotNavigation.JournalofIntelligentandRoboticsSystems[J].2001,(30):311～359.[6]S.Hashimoto,N.Kubota.GeneticProgrammingforPerception-BasedRobotics[A].AFSS[C].2000:674～679.[7]卢韶芳,刘大维.自主式移动机器人导航研究现状及其相关技术[J].农业机械学报,2002,(3):112～116.[8]郑向阳,熊蓉,顾大强.移动机器人导航和定位技术[J].机电工程,2003,20(5):35～37.[9]王志文,郭戈.移动机器人导航技术现状与展望[J].机器人,20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多移动机器人路径规划算法与导航系统研究

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