对下列文字的内容进行简单摘要：经过对本项目的研究，设计完成了基于 ROS 的展览馆引导机器人，机器人可以进行巡 游语音播报，引导参观人员到指定的展品区，为参观人员介绍相关的展品。主要的完成工 作如下： （1）完成了针对展览馆引导机器人的整体设计，成功搭建了展览馆引导机器人的运动 平台，让机器人成功的进行仿真测试，实现地图的构建、运动的控制、自主导航和语音交 互等功能。 （2）研究了gmaping算法和 hector_slam 算法的原理，并针对各自的优缺点进行对比选 择，将gmapping算法运用到机器人的地图构建中。 （3）研究了 ROS 的通信方法 Service 服务和 Actionlib 动作库，并在本项目中运用 Actionlib 动作库通信来实现机器人的任务。 （4）研究了语音模块应用的相关产品，通过百度语音、科大讯飞及云知声的对比，选 择合适的产品来实现机器人语音交互。

研究者基于ROS技术设计了展览馆引导机器人，实现了地图构建、运动控制、自主导航和语音交互等功能，包括展览馆引导机器人的整体设计和运动平台的搭建、使用gmapping算法进行地图构建等。同时，还研究了语音模块的应用，选择了适合的产品来实现机器人的语音交互。

相关问题

对下列文字的内容进行简单摘要：针对于我国服务理念和要求的不断提高，设计了一种基于 ROS(robot operating system 的能够代替人工在展览馆进行迎宾和指引的机器人。该展览馆引导机器人具有定位建图、 路径规划、自主导航功能、语音交互功能[1] 。展览馆引导机器人的整体系统由人机交互层 应用层和驱动层三部分组成，上位机为通过信息发布来控制机器人执行预期的运动，其还 有观察展览馆机器人与参观人员的交互情况。通过 Gazebo 仿真来实现机器人的导航、避障 和语音交互功能[2] 。测试结果，展览馆引导机器人通过激光雷达进行 SLAM 建图，机器人 能够自主导航、自主避障和语音交互功能，实现对参观人员的引导与介绍。

本文介绍了一款基于ROS系统的展览馆引导机器人，它可以代替人工在展览馆进行迎宾和指引。该机器人具备定位建图、路径规划、自主导航和语音交互等功能，由人机交互层、应用层和驱动层三部分组成。机器人通过激光雷达进行SLAM建图，能够自主导航、自主避障和语音交互，为参观人员提供引导与介绍服务。

基于ROS的智能果壳清理机器人进行路径规划与决策

基于ROS的智能果壳清理机器人进行路径规划与决策可以借助ROS中的导航堆栈（Navigation Stack）来实现。导航堆栈是ROS中常用的路径规划和导航系统，它包括多个模块，如地图构建、定位、路径规划和运动控制等。

路径规划与决策的过程可以按照以下步骤进行：

1. 地图构建：机器人需要事先获取环境的地图信息。可以使用激光雷达或深度相机等传感器获取环境的三维点云或二维地图，并使用SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法构建地图。

2. 定位：机器人需要准确地知道自己在地图中的位置。可以使用AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization）算法或其他定位算法进行定位，通过与地图匹配来估计机器人的位置。

3. 路径规划：机器人需要根据起始点和目标点之间的距离以及地图信息，进行路径规划。可以使用全局路径规划算法，如A*算法或Dijkstra算法，找到一条从起始点到目标点的最短路径。

4. 避障：在进行路径规划时，需要考虑到环境中的障碍物。机器人可以使用局部路径规划算法，如Dynamic Window Approach（DWA）或Velocity Obstacle（VO）算法，来实现避障功能，避免与障碍物发生碰撞。

5. 运动控制：机器人根据规划的路径和避障策略，进行运动控制。可以使用PID（Proportional-Integral-Derivative）控制器或其他运动控制算法，控制机器人的速度和方向，使其按照规划的路径进行移动。

通过以上步骤，基于ROS的智能果壳清理机器人可以实现路径规划和决策，使其能够自主地在环境中移动并清理果壳。