移动机器人控制系统的发展方向

移动机器人控制系统的发展方向随着计算机技术和传感器技术的不断发展，对机器人领域的发展起到了一定的推动作用。然而，由于移动机器人具有自主性和移动性的特点，它们在机器人领域处于核心地位。在复杂而危险的环境中，移动机器人扮演的角色是显而易见的。对此，分析了国内外常见的移动机器人控制系统，并在此基础上探讨了该领域未来的发展方向。关键词移动机器人控制系统发展方向移动机器人是能够自动执行工作任务的机器。它们不仅可以按照预先编译好的程序运行，还可以由人类来指挥。目前，它主要应用于生产、建筑和航天领域，这一领域的发展直接关系到国家综合实力的提升速度。因此，加强对移动机器人控制系统的发展及其未来发展方向的研究势在必行。1国内外常见的移动机器人控制系统与我国移动机器人的研究现状相比，可以看出国外在这一领域的研究较早，其中萨菲拉、团队机器人和智能机器人具有代表性。在国内方面，代表是奥斯莫，ZJMR和代理。以下是对更常用的控制系统的介绍：1.1国外移动机器人控制系统1.1.1萨普拉控制系统萨菲拉控制系统是移动机器人领域最早的系统。它是由SRI国际人工智能中心于1990年开发的。该系统基于局部感知空间的共享内存和黑板，实现协调和通信过程。Saphira是用C语言开发的，支持Windows和Unix系统，因此具有文档相对完整、系统资源占用少的特点。然而，应该注意的是，萨菲拉系统不能满足当前定位的实际要求，因此其应用相对较小。1.1.2团队机器人控制系统该系统基于Java包和Java应用程序。经过20多年的发展，该系统目前已经应用于各种类型的机器人平台。此外，就适用的操作系统而言，代表性的有视窗、苹果电脑、Linux等。所以它的应用范围更广。1.1.3印度空间研究中心控制系统ISR是由中科院研究中心开发的一种基于行为的控制模式，由任务执行层、反射层和推理层组成。任务执行层的作用是执行推理层传输的指令。反射层包括资源、控制器和行为。推理层的功能是根据用户的指令做出决策。此外，ISR控制系统只能在Linux下运行，不能公开使用。1.2家用移动机器人控制系统OSMOR是我国第一个机器人系统。该系统在传感器处理方面具有明显的优势。为了防止数据处理的复杂性和传感器多样性的影响，该控制系统将传感器数据的处理分成单独的结构。但是应该注意的是，OSMOR属于沈阳自动化研究所实验室自主开发的机器人系统，因此还没有得到广泛应用。与此同时，我国各高校也加大了对移动机器人的研究。其中，浙江大学已经建立了ZJMR系统。中南大学研究了户外自主导航系统。经过研究，南京科技大学提出了代理系统。河海大学提出了一个集中式足球机器人系统。东北大学开发了基于自主足球机器人的底层控制系统。清华大学是以多机器人层次合作为核心，并建立了系统框架。因为这个框架还不够成熟，还没有应用到市场上。2移动机器人控制系统的发展方向通过对国内外常见类型的移动机器人控制系统的综合分析，我们知道移动机器人技术涵盖了控制技术、电子技术、传感技术和信息处理技术等多个领域。因此，在该系统未来的发展过程中，不可避免的要从以下几个方面入手来实现移动机器人控制系统性能的提高。2.1更先进的传感技术传感器技术作为信息技术的核心分支，必将成为移动机器人系统的发展方向。传感器技术通常针对接触和非接触类型进行分析。前者由力和扭矩传感器以及触觉传感器组成。后者由视觉传感器、距离探测器和接近传感器组成。总的来说，在未来移动机器人的发展中，其传感技术必须得到很大的提高，以满足移动机器人的实际需求。2.2信息处理技术更高效在移动机器人领域，所谓的信息处理技术主要由模式识别技术、图像处理技术和语音识别技术组成。它的功能是处理传感器获得的信息。在这方面，通过分析移动机器人系统的发展现状，可以看出大多数移动机器人系统采用了视觉参与导航技术，但效率有待提高。因此，信息处理的高效率将是未来发展的核心方向。2.3多传感器信息融合技术在移动机器人领域不断发展的过程中，多传感器必将被广泛用于实现机器人的更多执行。在使用多传感器技术的背景下，该系统能够有效融合传感器获得的信息，最终通过信息筛选得到更准确的信息，从而达到提高工作精度的目的，同时对提高可控性具有积极的意义。2.4智能方法的应用在当前的移动机器人系统中，虽然智能算法的作用非常显著，但是由于多种因素的影响，它并没有得到广泛的应用。根本原因是模糊逻辑不能用于未知的动态环境，模糊规则不能准确提取。有鉴于此，我们可以看到智能方法在移动机器人领域仍有相对广阔的发展空间，未来我们需要加大这方面的研究力度。结论在机器人领域，移动机器人是核心分支，随着移动机器人控制系统发挥越来越重要的作用，国内学者在该领域的研究也逐渐增多。通过本文的研究，在分析了目前国内外移动机器人的控制系统后，我们知道中国与发达国家还有一定的差距。因此，在未来的研究阶段，应该促进移动机器人与传感技术和信息处理技术的融合。参考1曹凯。移动机器人技术的研究现状与未来。信息系统工程，2013(