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移动机器人的自主导航
一、研究的背景
二、移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。它集中了传感器技术、计算机技术、机械工程、电子工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果，是目前科学技仅仅以拓扑信息进行机器人定位，机器人将很快迷失方向和位置。另外，为了更好地表示环境模型，出现了混合拓扑和尺度地图的表示方法，通过加入尺度信息来补偿拓扑信息。这样的地图表示方法具有拓扑地图的高效性，尺度地图的一致性和精确性。
十七、
十八、几何特征地图由一组环境特征组成，每一个路标特征用一个几何原型来近似。这种地图只局限于表示可参数化的环境路标特征或者可建模的对象，如点、线、面。由于以几何位置关系来表示环境地图，所以为了保证地图的一致性，要求各观测位置是相对精确的。对于结构化的办公室环境，用一些几何模型来表示环境空间是可行的。用线段来拟合室内的墙面，用点来拟合墙角、桌子角等。对于室外道路环境，可以用点特征来表示道路两侧的大树位置。几何特征地图中特征的提取需要对感知信息做额外的处理，且需要大量的感知数据才能得到结果。
十九、
二十、不论采用何种导航方式，智能移动机器人主要完成路径规划、定位和避障等任务。路径规划是自主式移动机器人导航的基本环节之一。它是按照某一性能指标搜索一条从起始状态到目标状态的最优或近似最优的无障路径。根据机器人对环境信息掌握的程度不同，可分为两种类型:环境信息完全可知的全局路径规划和环境信息完全未知或部分未知，通过传感器在线地对机器人的工作环境进行探测，以获取障碍物的位置、形状和尺寸等信息的局部路径规划。
二十一、
二十二、全局路径规划的主要方法有:可视图法、栅格法今和拓扑法等。所谓图，就是用弧连接节点的数据结构，节点代表机器人的位置，弧代表移动机器人在两个位置间的移动线路。可视图法将机器人、目标点和多边形障碍物的各顶点视为节点。并将机器人、目标点和多边形障碍物的各顶点进行组合连接，连接的直线视为弧，机器人和障碍物各顶点之间、目标点和障碍物各顶点之间以及各障碍物顶点与顶点之间的连线均不能穿越障碍物，即直线是可视的。因此，可视图法可将最优路径搜索问题转化为在这些直线中搜索从起始点到目标点的最短距离问题是全局路径规划中一种经典的方法。其常用的有Thngeni图法和Voronoi图法。可视图法虽然给复杂的路径规划问题提出了一种可行的方法，但本身也存在其灵活性和实时性不高的问题。由于传统的丁hngeni图法要求移动物体沿着障碍物的边缘移动，所以当物体可以旋转时，最短路径非常容易受到物体模型的影响而不精确。而voronoi图法可有效的解决Thngeni图法在三维空间中的缺陷。几ngeni图，
二十三、，用障碍物的切线表示弧，因此是从起始点到目标点的最短路径的图。
二十四、。因此从起始节点到目标节点的路径将会增长，但可以有效的提高机器人移动过程中的安全系数。
此外，如果环境中障碍物过多，可视图法的复杂性迅速增加，为了提高系统的实时性，可以采用优化算法删除一些不必要的连线，如DynamicVisibihtyGr即h方法和T-Veetors方法等。栅格法是移动机器