自主移动机器人：分层与包容体系结构详解

自主移动机器人是信息技术领域的重要分支，其核心在于解决机器人的体系结构问题。本文主要探讨了两种典型的自主移动机器人体系结构：分层式体系结构和包容式体系结构。 1. **分层式体系结构**： - 基于认知人工智能模型，也称为基于知识的体系结构，它强调中央规划器的作用，这个规划器负责环境建模、认知、表达、规划和决策。Saridis提出的三层模型是一个经典的例子：执行级、协调级和组织级。执行级实现高精度控制，协调级负责智能接口和任务调度，组织级则相当于机器人的“大脑”，负责整体策略制定。 - 在分层式体系结构中，各层分工明确，例如，利用陀螺仪和码盘的多传感器数据实时计算机器人坐标，并通过光纤传感器进行纠偏，确保定位精度。 2. **底层路径控制算法**： - 本文重点介绍了底层路径控制算法的设计与实现，包括对直线和圆弧路径的闭环控制，以及终点精确到达控制。通过路径分解和控制策略，确保机器人在移动过程中能够准确追踪预定路线。 3. **自主路径规划**： - 基于启发式深度搜索和曲线拟合的技术，作者研发了一种路径规划算法，用于比赛中的自主路径规划，具备一定的避障功能。在遇到障碍时，算法会重新规划路径，以实现机器人安全移动。 4. **计算机视觉应用**： - 采用色彩空间变换和目标尺寸信息，实现了对白块目标的定位以及对场地中白线的计数，这些视觉技术有助于机器人在复杂环境中导航。同时，通过Canny算子提取边缘，进行障碍检测和定位，提高机器人的感知能力。 5. **多传感器信息融合**： - 本文研究的核心在于将多个传感器（如陀螺仪、码盘、光纤传感器等）的数据融合，以获取更全面、准确的环境信息，增强机器人的环境理解和适应能力。 6. **毕业设计的价值**： - 这篇北京科技大学本科生的毕业设计论文不仅提供了机器人电气控制的方法和实现参考，还积累了机器人大赛所需的技术，对于后续研究者和技术开发具有参考价值。 本文深入探讨了自主移动机器人的关键组件和控制策略，展示了如何通过多传感器融合和智能算法实现精确路径规划、避障和视觉导航，是深入理解该领域的一个重要参考资料。