机器视觉在农业机器人自主导航系统中的研究进展

机器视觉在农业机器人自主导航系统中的研究进展

姜国权，何晓兰，杜尚丰，柯杏

（中国农业大学信息与电气工程学院，北京 100083）

摘 要：自主导航是移动机器人的关键技术。机器视觉由于信息量大和人性化特征，视觉导航已成为农业机器人获得导航信息的一种主要方式。为此，综合分析了目前国内外视觉导航技术的研究现状及其存在的问题；同时，探讨了研究中需要解决的关键技术。最后，展望了农业机器人视觉导航技术的发展趋势。

关键词：自动控制技术；机器视觉；综述；农业机器人；自主导航；信息融合

中图分类号：TP242.6+3 文献标识码：A 文章编号：1003─188X(2008)03─0009─03

0 引言

在经历了沿犁沟、田垄、农作物秆的机械触杆导航、预理引导电缆的有线引导地磁导航、无线电或激光导航、用惯性导航进行航程推算等多种导航方式的发展过程后，目前对农业机器人的导航研究主要集中在机器视觉和GPS导航这两种最具发展前途的方式上[1,2]。

与GPS导航系统相比，机器视觉导航有如下优点：一是采用相对坐标系，提供差值信号，使用起来比较灵活；二是视觉导航具有信息探测范围宽、目标信息完整等优势，它能够检测微小目标，如对沟、坑、杂草等都能“看见”，误差可达毫米级水平。

1 农业机器人的机器视觉导航方法

1) 人工路标方法。该方法采用白色标记线作为路标，敷设于机器人行走的地面上，机器人的视觉传感系统在行走过程中不断地监测标记线，并随时控制机器人的转向机构调整机器人的移动方向。该方法具有路径标识简单、可靠、成本低、柔性好和图像处理易于实现的优点；但对机器人的作业环境有很高的要求，一般用于地面条件良好的温室内。

2) 基于田间作物在空间排列的特征进行视觉定位导航方法。农业机器人可以根据田间作物的图像判断作物排列行与机器人的相对位置，规划出行走基准线；然后，利用两条道路边界平行的特点，求得图像上无限远处的点和机器人的自身位置及其行走方向。此类机器人已应用于喷洒除草剂和施肥等作业。

2 机器视觉导航国内外研究现状

在具有行或垄等结构的农田中，运用机器视觉来进行农业机器人自主导航，最早可以追溯到20世纪80年代早期，那时相对低廉可靠的CCD图像传感器开始出现。20世纪90年代以来，随着计算机、微电子等相关技术的不断进步，一些复杂的图像处理和分析算法能够顺利实现，使得农业机器人视觉导航技术的研究迅速发展起来。

2.1 国外研究现状

1996年，日本京都大学的Torii等人[3，4]研制了一种具有定点作业能力的智能农药喷洒装置。其在HIS空间中，基于几条水平扫描线，结合直线最小二乘法识别出农田中作物行作为导航路径。这种方法利用作物和垄沟的色度差异来进行分割，当出现大面积杂草或作物缺失时，视觉系统将无法正确识别，同样也不能应付色度差异不大的其它农田环境。在导航控制中，针对视觉获取的横向偏差和航向偏差以及角位移传感器测出的导向轮转角等3个状态设计横向反馈控制。人工草坪标定实验中取得了最大横向误差为0.024m，航向角误差为1.5°；但农田实验时纵向速度较小，只有0.25m/s。

美国Gerrish[5]等在Case7110拖拉机后轴的左侧安装了一个彩色CCD摄像机，离地面2.79m，仰俯角为15°。系统初始化时，由使用者首先选出代表作物和土壤的像素点，然后视觉系统根据初始信息进行自动识别，导航信息由图像中固定的某一点进行计算。在速度为12.9km/h和4.8km/h两种条件下，跟踪直线状的玉米行时，分别取得了均方差为12cm和6cm的导航精度。

收稿日期：2007-06-06

基金项目：国家863计划课题（2006AA10A304）

作者简介：姜国权（1969-）,男，河北唐山人，博士研究生，(E-

mail)jguoquan@https://www.wendangku.net/doc/9f1890489.html,。

通讯作者：杜尚丰（1961-），男，辽宁锦州人，教授，博士生导

师，(E-mail)du_grad_stud@https://www.wendangku.net/doc/9f1890489.html,。

- 9 -

英国Silsoe研究所的Hague和Tillett[6]研究出一种作物行的图像识别算法，该法不依赖基于颜色或者亮度上的图像分割结果，而是根据摄像机的安装位置，利用几何关系设计出作物图像滤波器。该算法已经应用于除草机械，在作业速度为1.6m/s 的情况下，侧向位置偏差的均方根值控制在15.6mm 以内。

瑞典Halmstad大学Astrand和Baerveldt[7，8]提出了作物行的识别算法。他们为了克服光照变化对杂草识别的影响使用了杂草识别和导航两个独立的视觉系统，以便把识别杂草的视觉系统单独封闭起来采用人工光源。在杂草比较多的条件下，视觉导航系统也取得了2cm左右的精度。

2.2 国内发展现状

南京农业大学的沈明霞[9]运用形态学分析对农田景物区域进行了形态特征提取，并在此二值膨胀的基础上利用先验知识对各区域进行了识别分类；然后利用腐蚀、膨胀、开闭等形态变换，对农田景物进行了处理。实验表明，该算法可以有效地去除景物图像中的细小纹理，从而能够获取图像农作物区域范围；但是它对农田形状要求比较高，只能识别矩形田块，对非矩形田块的农田识别效果不好。

吉林大学的王荣本[10]教授研制出一种基于机器视觉的玉米施肥智能机器，该机器在拖拉机正前方位置安装一套彩色CCD系统，通过对拖拉机前方地表图像识别，判断某一垄沟中心线与拖拉机纵向对称线的侧向偏差，运用自动控制理论设计最优导向控制器，控制前轮偏转角，实现拖拉机对目标路径的准确稳定跟踪。

西安交通大学杨为民[11]博士等采用基于Hough 变换和动态窗口技术的农田作业环境视觉信息处理算法，然后在仿真分析的基础上建立了导航规划器和操向控制器，最后在东方红LF80-90拖拉机上建立了机器视觉导航的试验系统，通过实车试验验证了研究结果。

华南农业大学的罗锡文和张志斌[12]等在动态阈值化的图像中，采用改进C均值聚类算法，确定“垄”的中心轨迹，去除了背景石块、杂草等随机离散点给系统导航参数带来的噪声；接着把聚类后的目标中心轨迹点划分成3段依次进行Hough变换，以提取出每一直线段的导航信息，组成弯道导航参变量序列，提供移动平台转向控制信息。同时，在实验室进行了田间导航试验，结果表明田间实验航向角标准差为4.6°，位置标准差为0.0018mm，平台移动速度为0.5m/s，处理速度为2.5fps。

中国农业大学的袁佐云[13]等提出了采用垂直投影法对作物图像进行作物行定位的方法，经过对大豆等作物行的实验，得到了作物行中心线。

3 视觉导航的关键技术

1) 图像的实时处理技术。图像处理是整个视觉导航的基础，能否提供实时正确的图像信息对导航系统起着决定性的作用。目前视觉信息处理的内容主要包括：视觉信息的压缩和滤波、导航特征边缘抽取和障碍物检测、道路阴影的消除与道路分割、有特定标志的图象处理、三维信息感知等。其难点是视觉处理如何适应室外非结构化的道路环境以及三维视觉建模。

2) 导航控制算法。导航控制是整个导航系统的核心，在复杂多变的自然环境下，农业机器人的运动过程中存在高度的非线性和大量的随机干扰，采用不依赖于数学模型的智能控制方法具有良好的控制效果和鲁棒性，众多实车试验的结果也证明了这一点。因此，在实际的复杂环境中控制系统应该具有自学习和自适应的能力。

4 农业机器人视觉导航技术的展望

目前，农业机器人视觉导航技术已取得了很好的研究成果。计算机技术、电子技术、通信技术、传感器技术、控制技术、网络技术的迅猛发展必将推动和促进农业机器人视觉导航技术取得更多的研究成果。农业机器人视觉导航技术的发展有以下几方面的趋势：

1) 多传感器的信息融合。一般来说，单个传感器存在着一些不可克服的缺陷：只能提供环境的部分信息，并且其观测值通常会存在不确定性以及偶然的错误或缺失；有效探测范围小，无法适应所有情况；系统缺乏鲁棒性，偶然的故障会引起整个系统的瘫痪。因此，通过视觉传感器与其它传感器得到的多种导航信息融合，可以有效地提高导航的精度和可靠性，解决如地头转弯等无有效导航特征情形下的导航问题，实现完全意义的自主导航。

2) 基于夜视环境下的导航研究。夜间作业不仅可以提高生产效率，如满足夏季水稻抢收的要求，而且像油菜这样的农作物适合在夜间收获，因此需要在夜视方面开展研究。

3) 导航系统结构将朝着分布式、模块化、网络化、多机器人协作的方向发展。分布式和模块化的结构有利于减少机器人的体积和自重。通过互联网实现农业机器人的远程操作以及基于网络的多机器人协作是导航技术的新的研究热点。

4) 神经网络技术的应用。神经网络是一种高

- 10 -

度并行的分布式系统，可以对视觉系统探测到的图像进行处理。利用其良好的鲁棒性、抗噪声和非线性处理能力可以很好地对环境进行识别。因此，研究开发智能程度更高的、无监督情况下具有自学能力并应用模糊规则指导学习的自适应神经网络具有良好的应用前景。

5 结束语

综上所述，农业机器人视觉导航技术虽然取得了一些成果，但还没有达到实用化的水平，仍存在着许多问题有待于解决。目前机器人视觉处理系统一般是基于图像处理的特征提取，定位方式和环境适应性受到限制。视觉系统的发展，一方面要从多传感器数据融合的角度，将视觉系统与多类异质传感器获得的数据进行有效的融合，以获得被测对象的一致性解，提高系统适应性和环境识别能力；另一方面让系统具有基于知识的自组织特征提取能力，实现场景对象表达、障碍物判断和定位导航的动态更新。总之，随着计算机技术、传感技术的发展，农业机器人视觉导航技术必将取得更大的突破和发展，系统结构将更简单、更实用。

参考文献:

[1] HagueT, Marchant J A, Tillett N D.Ground based

sensing systems for autonomous agricultural

vehicles[J].Computers and Electronics in Agr-

iculture,2000,25:11-28．

[2] Wilson J N.Guidance of agricultural vehicles

a historical perspective[J].Computers and El-

ectronics in Agriculture,2000,25:3-9.

[3] Toru Torii，Satoshi Kitade,Tsukasa Teshima, et

al.Crop row tracking by autonomous vehicle

using machine vision（part 1）[J].Journal of

JSAE,2000,62(2):41-48.

[4] Toru Torii,Akira Takamizawa, Tsuguo Okamoto,

et al.Crop row tracking by autonomous vehicle

using machine vision（part 2）[J].Journal of

JSAE,2000,62(5):37-42.

[5] Gerrish J B, Fehr B W，Van Ee G R, et al.

Self-steering tractor guided by computer vi-

sion[J].Appl.Eng.Agric,1997,13(5):559-563.

[6] Hague T,Tillett N D. A bandpass filter-based

approach to crop row location and tracking[J].

Mechatronics,2001(11):1-12.

[7] Astrand,B,Baerveldt, A J. Robust recognition

of plant rows[C]//International conference of

recent advances in mechatronics,1999:268-283.

[8] Bjorn Astrand, Albert-Jan Baerveldt. An Agri-

cultural Mobile Robot with Vision-Based Per-

ception for Mechanical Weed Control[J].Auto-

nomous Robots,2002,13:21-35.

[9] 沈明霞.自主行走农业机器人视觉导航信息处理技

术研究[D].南京:南京农业大学,2001.

[10] 王荣本,纪寿文,初秀民,等.基于机器视觉的玉米

施肥智能机器系统设计概述[J].农业工程学报,

2001,17(2):151-154.

[11] 杨为民,李天石,贾鸿社.农业机械机器视觉导航

研究[J].农业工程学报,2004,20(1):160-165. [12] 张志斌.机器视觉导航技术在农用移动平台上应

用研究[D].广州:华南农业大学,2005.

[13] 袁佐云,毛志怀,魏青.基于计算机视觉的作物

行定位技术[J].中国农业大学学报,2005,10(3):

69-72.

Review of Machine Vision Research in Agricultural Robot

Autonomous Navigation

JIANG Guo-quan, HE Xiao-lan, DU Shang-feng, KE Xing

（College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China）Abstract: Autonomous navigation is the key technology of mobile robot. Because of informative and humane feature, Vision-based navigation has become one of the main approaches to obtain navigation information in agricultural robot. So the author analyzed comprehensively the current situation and question at home and abroad in this field, discussed the main technology needed in the application and at last prospected the trends of vision-based navigation technology in the future agricultural robots．

Key words: auto-control technology; machine vision; summary; agricultural robots; autonomous navigation; Information fusion

- 11 -

2020年中国机器人行业发展现状分析

2020年中国机器人行业发展现状分析 1、机器人行业发展概况分析：定义、分类、市场规模 机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。 它的任务是协助或取代人类工作的工作。我国机器人主要分为工业机器人和服务机器人两大。我国工业机器人已进入产业化极端，并成为了全球最大工业机器人应用市场。 我国机器人销售额总体呈逐年增长态势，2019年我国机器人销售额近608亿元，主要以工业机器人为主，工业机器人比重达66%。2019年我国工业机器人市场规模近401亿元。 我国机器人主要分为工业机器人和服务机器人两大类，其中工业机器人主要包括切割焊接机器人、装配机器人、喷涂机器人、运输机器人、分拣机器人及协作机器人等;服务机器人包括个人/家用、专业服务机器人及特种机器人等三类。

2、中国成为全球最大工业机器人应用市场 1959年美国诞生世界上第一台工业机器人，开启机器人时代。我国工业机器人发展远远落后于美国，直至1972年我国才开始研制国产工业机器人，但我国工业机器人发展迅速，现今我国工业机器人已进入产业化极端，并成为了全球最大工业机器人应用市场。 在服务机器人研发方面，我国也远落后于其他国家。早在1968年美国斯坦福研究所成功研制出世界第一台智能机器人，1969年早

稻田大学实验室研发出双脚走路的仿生机器人。我国服务机器人现仍处于发展阶段，仍有很长的一段路要走。 3、2019年中国机器人行业销售额或突破600亿元 据统计，2016-2018年我国机器人销售额总体呈逐年增长态势，年均复合增速达20.99%。2018年我国机器人销售额为539亿元，同比增长11.4%。初步估计2019年我国机器人销售额为608亿元。

移动机器人导航技术总结

移动机器人的关键技术分为以下三种: (1)导航技术 导航技术是移动机器人的一项核心技术之一[3,4]"它是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态,实现在有障碍的环境中面向目标的自主运动"目前,移动机器人主要的导航方式包括:磁导航,惯性导航,视觉导航等"其中,视觉导航15一7]通过摄像头对障碍物和路标信息拍摄,获取图像信息,然后对图像信息进行探测和识别实现导航"它具有信号探测范围广,获取信息完整等优点,是移动机器人导航的一个主要发展方向,而基于非结构化环境视觉导航是移动机器人导航的研究重点。 (2)多传感器信息融合技术多传感器信息融合技术是移动机器人的关键技术之一,其研究始于20世纪80年代18,9]"信息融合是指将多个传感器所提供的环境信息进行集成处理,形成对外部环境的统一表示"它融合了信息的互补性,信息的冗余性,信息的实时性和信息的低成本性"因而能比较完整地,精确地反映环境特征,从而做出正确的判断和决策,保证了机器人系统快速性,准确性和稳定性"目前移动机器人的多传感器融合技术的研究方法主要有:加权平均法,卡尔曼滤波,贝叶斯估计,D-S证据理论推理,产生规则,模糊逻辑,人工神经网络等"例如文献[10]介绍了名为Xavier的机器人,在机器人上装有多种传感器,如激光探测器!声纳、车轮编码器和彩色摄像机等,该机器人具有很高的自主导航能力。 (3)机器人控制器作为机器人的核心部分,机器人控制器是影响机器人性能的关键部分之一"目前,国内外机器人小车的控制系统的核心处理器,己经由MCS-51、80C196等8位、16位微控制器为主,逐渐演变为DSP、高性能32位微控制器为核心构成"由于模块化系统具有良好的前景,开发具有开放式结构的模块化、标准化机器人控制器也成为当前机器人控制器的一个研究热点"近几年,日本!美国和欧洲一些国家都在开发具有开放式结构的机器人控制器,如日本安川公司基于PC开发的具有开放式结构!网络功能的机器人控制器"我国863计划智能机器人主题也已对这方面的研究立项 视觉导航技术分类 机器人视觉被认为是机器人重要的感觉能力，机器人视觉系统正如人的眼睛一样,是机器人感知局部环境的重要“器官”,同时依此感知的环境信息实现对机器人的导航。机器人视觉信息主要指二维彩色CCD摄像机信息,在有些系统中还包括三维激光雷达采集的信息。视觉信息能否正确、实时地处理直接关系到机器人行驶速度、路径跟踪以及对障碍物的避碰,对系统的实时性和鲁棒性具有决定性的作用。视觉信息处理技术是移动机器人研究中最为关键的技术之一。

农业机器人的应用与发展现状

农业机器人的应用与发展现状 摘要：本文总结了农业机器人的产生背景，概括了农业机器人的特点，并针对目前农业农业机器人的应用现状做了全面概述，并从国内外各个国家的农业机器人的研究状况概述了当前机器人的进展现状。 关键词：农业机器人应用现状国内外进展现状 1、农业机器人的开发背景 随着电子技术和运算机技术的进展，产生于美国的智能机器人技术正越来越被世界各国所重视，它已在许多领域得到了广泛的应用。在农业生产中，由于易对植被造成损害、易污染环境等缘故，传统的机械通常存在着如此或那样的缺点。为了解决那个咨询题，国内外都在进行农业机器人的研究。智能化和自动化技术的长足进展，为应用于非结构化环境的农业机器人开发打下了坚实的理论基础，如近几年显现的耕耘机器人、嫁接机器人、农药喷洒机器人、瓜果采摘机器人、温室治理机器人等[，差不多上现代高科技在农业上综合运用与进展的结果。使用农业机器人能够提升劳动生产率,解决劳动力的不足改善农业生产环境，防止农药、化肥等对人体的损害提升作业质量。农业机器人有关于传统农业机械能够更好地习惯生物技术的新进展，农业机器人的咨询世，有望改变传统的劳动方式，改善农民的生活劳动状态。 我国是一个农业大国,尽管农业人口众多，但随着工业化进程的持续加速，能够估量农业劳动力将逐步向社会其它产业转移，实际上进入21世纪后，我国将面临着比世界任何国家都要严峻的人口老龄化咨询题，农业劳动力不足的咨询题将日益凸现[。在日本、美国等发达国家,农业人口少随着农业生产的规模化、多样化、精确化,劳动力不足的矛盾越来越突出,许多作业项目如蔬菜、水果的选择与采摘等差不多上劳动密集型工作,再加上农时季节要求,劳动力短缺的咨询题越来越突出。因此，世界各国对农业机器人专门重视，投入了大量的资金和人力进行机器人的研究开发。 近年来，随着工业机器人的高速进展与广泛应用，在农业领域的机器人也进展专门快，估量21世纪将是农业机器人的时代[。

基于机器人操作系统的机器人定位导航系统实现

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/9f1890489.html, 基于机器人操作系统的机器人定位导航系统实现 作者：姜楚乔孙焜范光宇张鹏飞 来源：《科学大众》2019年第09期 摘 ; 要：轮式机器人的定位导航技术是当前业界的研究热点。目前，大多机器人是在室内进行工作，定位导航是保证机器人能在室内正常工作的关键技术之一。文章采用当前流行的机器人操作系统，通过激光雷达等传感器对环境进行扫描，并基于扫描点云数据匹配实现室内定位和导航，通过ROS和程序实现结果验证该系统具有良好的定位导航效果。 关键词：轮式机器人;机器人操作系统;激光雷达;SLAM;最短路径 自1959年世界第一台机器人诞生至今，机器人在市场上占有越来越重要的地位。从最初大型工厂的工业机器人，到现今走入千家万户的扫地机器人，机器人越来越贴近人类的日常生活。在众多种类的机器人中，轮式机器人占有较大份额。2014—2019年的全球機器人市场规 模平均增长率约为12.3%，在机器人市场结构中，服务机器人占比约为1/3。在我国，由于国家对公共基础建设投资力度强，所以服务机器人的市场需求尤为显著。2019年，我国服务机 器人市场规模有望达到22亿美元，高于全球服务机器人市场增速[1]。 在服务机器人的开发中，为达到自由移动、服务于多数人的目的，大多采用轮式机器人，且多属于室内服务机器人。场景多用于仓库搬运、室内引导、室内物品采集传递等。为保证机器人在一定空间内可以顺利地完成各项工作，机器人的精准定位和导航成为研究轮式机器人首要攻克难点。 机器人操作系统（Robot Operating System，ROS）是当前流行的机器人开发环境平台，该平台采用分布式架构，集成了底层驱动程序管理、程序发行包管理、程序间传递消息、硬件描述等相关服务[2]。由于该操作系统是开源操作系统，采用分布式架构，可扩展性高，因而可 单独设计每个运行程序，同时运行程序又具有松散耦合性。因此，自2010年正式发布以来，ROS操作系统受到众多机器人开发者的喜爱。 目前，机器人主要采用激光雷达作为定位导航的主要硬件，常见的激光雷达主要采用斜射式激光三角测距技术，雷达通过激光器扫描周围物体，当扫描到目标检测物体时，激光会发生反射和散射，反射光线经过接收器的透镜汇聚为光斑，光斑成像在感光耦合组件（Charge-coupled Device，CCD）的位置传感器上，机器人能更快速、精确地建图。当目标物体移动时，雷达内部嵌入式芯片，通过接收到的角度信息和距离信息，结合光斑的移动来计算目标物体的移动。

农业机器人发展史

农业机器人发展史 自古以来，我国便是一个农业大国，依靠着大量人工人力，促使着我国在农耕时代屹立于世界，农耕文化至今还影响着我国。 随着时代的发展，农耕已不足以支撑起一个大国，西方国家文明改革，工业自动化生产渐渐地占据主要优势和地位，进而农业也渐渐地朝着自动化方向发展。 农业机器人类型 农业机器人种类繁多，按作业对象不同可以分为以下四类（1）可完成各种繁重体力劳动的农田机器人，如插秧、除草、施肥及施药机器人等（2）可实现蔬菜水果自动收获、分选、分级等工作的果蔬机器人，如采摘苹果，蔬菜嫁接机器人等（3）可替代人养牲畜，挤牛奶等机器人(4)可替代人实现伐木、整枝、造林等工作的机器人，如林木球果采集、伐根清理机器人等 农业机器人与工业机器人有很多共同之处，主要结构均包括五官、头脑、神经等部位，但与工业机器人又有如下明显不同 (1)作业对象的娇嫩和复杂性；(2) 作业环境的易变性和难预测性，要求机器人要 有足够的适应性；（3）使用对象与价格的特殊性，农业机器人必须具有简单、 可靠性，且制造成本应尽量低。 国内外农业机器人研发概况 发达国家对农业机器人的研制起步早、投资大、发展快，这些国家拥有规模化、多样化、精确化的农业生产设施，有效的促进了农业机器人与其他智能化农业机械的发展。 自20世纪80年代开始，发达国际根据本国实际，纷纷开始农业机器人的研发，并相继研制出嫁接机器人、移栽机器人和采摘机器人等多种农业生产机器人，如澳大利亚的剪羊毛机器人、荷兰的挤奶机器人、日本和韩国的插秧机器人、英国的柑橘采摘机器人等；近年来，东南亚一些国家对农业机器人的研发也表示出较大的兴趣。由于农业生产环境、作业对象及使用者等与工业生产领域截然不同，发达国家研发成功的农业机器人目前尚未实现商品化生产和大面积普及。 中国的农业机器人研发起步晚、投资少、发展慢，与发达国家相比差距还很大，目前还处于起步阶段。20世纪90年代中期，国内才开始农业机器人技术的研发。中国农业大学为中国大陆农业机器人技术早期研发中心之一，研制出来的自动嫁接机器人已成功进行了试验性嫁接生产，解决了蔬菜幼苗的柔嫩性、易损性和生长不一致性等难题，可用于黄瓜，西瓜和甜瓜等幼苗的嫁接，形成了具有自主知识产权的自动化嫁接技术。随后南京农业大学、东北林业大学等其他高校也相继开展相关研究，取得了不错的成果。 中国机器人技术与发达国家相比差距明显，农业机器人差距更大，但随着中国科技和经济的快速发展，尤其是国家不断加大农业机械化发展扶持力度，中国农业机械化事业进入了前所未有的良好发展时期，也为农业机器人提供了良好的发展机遇，农业机器人技术的先进性和先导性决定了其必将成为未来中国农业技术装备研发的重要内容之一。 农业机器人的发展，对解放工人，提高生产效率具有重大意义。

现阶段国内外机器人产业发展现状分析

机器人与智能装备产业是高度集成微电子、通信、计算机、人工智能、控制和图像处理等学科最新科研和产业成果的前沿高新技术产业，是拟建的江苏省(常州)工业技术研究院的服务的产业核心和研发的产业立足点。直接影响生活最优化和智能化的机器人技术是机器人与智能装备产业的技术核心，推进着未来机器人与智能装备领域的科技创新力和产业竞争力。 机器人技术是一种是以自动化技术和计算机技术为主体、有机融合各种现代信息技术的系统集成和应用。经过半个多世纪的发展，机器人技术在工业生产领域得到了广泛的应用，极大地提升了生产品质并成功解放了劳动力资源。作为高技术领域中重要的前沿技术之一，机器人技术具有前瞻性、先导性的特点，对学术研究、产业升级、培养创新意识、保障国家安全、引领未来经济社会的发展有着十分重要的作用。 目前，相关领域的技术突破，从根本上为提升机器人技术的学术研究提供了必要的支持，为机器人的应用范围拓宽了道路，已涵盖国防、航空航天、工业生产、服务、老人康复、教育甚至普通家庭生活，一场新的机器人技术研究高潮和发展契机业已到来。 机器人技术毫无疑问是未来的战略性高技术，充满机遇和挑战。 目前，国际上机器人市场大概有80亿至100亿，其中工业机器人占的比重最大。2025年，整个机器人市场将达到500亿，服务机器人从原来的300多万台增加到1200多万台，特种机器人(如：排爆机器人、医疗机器人等)的呼声也越来越高。另外，微软等IT企业，丰田、奔驰等汽车公司，甚至还有家具、卫生洁具企业都纷纷参与机器人的研制。 美国和日本多年来引领国际机器人的发展方向，代表着国际上机器人领域的最高科技水平。目前，日本除了比较关注特种机器人和服务机器人以外，还注重中间件的研制。然而，近年来日本基本上在做模仿性的工作，突破性技术比较少。而美国在机器人领域的技术开发方面，一直保持着世界领先地位。再有，美国主要做高附加值的产业，比如军用机器人，目前世界销售的9000台军用机器人之中，有60%来自美国。比如：美国最近研制成功的BigDog 军用机器人，能负重100公斤，行进速度跟人相当，每小时达到五公里，还能适应各种地形，即使是在侧面受到冲击时也能保持很好的系统稳定性。 在各种机器人中，工业机器人应用较早，发展最为成熟。同时，技术的不断进步一直在牵引着机器人学科的发展，使机器人的应用领域从工业机器人扩展到特种机器人和服务机器人等。机器人技术也正越来越深刻地影响着我们的生活。机器人不但将在工厂、实验室与人一起工作，还将在车站、机场、码头、交通路口为人们指引路径、回答问题、帮助行人。机器人还将步入千家万户，为老人端茶送水，护理伤病人等等。未来机器人将会越来越广泛地进入人类社会，人类对机器人的依赖会如同现时对待计算机一样，即使是短时间的离开都可能会造成很大不便。 机器人化是先进制造领域的重要标志和关键技术，针对先进制造业生产效率提高的诸多瓶颈问题，尤其是在汽车产业中，机器人得到了广泛的应用。如在毛坯制造(冲压、压铸、锻造等)、机械加工、焊接、热处理、表面涂覆、上下料、装配、检测及仓库堆垛等作业中，机器人都已逐步取代了人工作业。目前汽车制造业是所有行业中人均拥有机器人密度最高的

农业机器人一般由两大部分组成

农业机器人一般由两大部分组成 ：一部分是机器人的执行机构，也称作机器人操作机，它包括手部、胸部、臂部、腰部、基座部（固定或移动），主要负责操作；温室服务机器人必须具有获取信息、处理、作业编程、规划、控制以及整个机器人系统管理的功能，这就是第二部分——机器人的控制器。温室服务机器人移动基座的控制是相当重要的，因为温室的面积比较大，机器人的机械臂并没有灵活到不需要基座的移动就能操作到大范围的作业，机器人的性能的优劣主要取决于控制系统的品质，这当然包括移动基座的控制。PLC作为一种工业化系统控制的计算机，具有模块化结构，配置灵活、高速的处理速度、精确的数据处理能力、多种控制功能、网络技术和优越的性价比等性能，是目前广泛应用的控制装置之一。 单个温室使用面积小,一般的农业机械不能满足其使用要求,因此为了进一步挖掘温室生产潜力,提高经济效益,改善劳动条件和减轻劳动强度,开发温室移动机器人非常必要。由于农业生产环境与工业相比有其特殊性,农业机器人在生产过程中不但应具有定位、导航功能,还应能准确识别农作物的有无及其形状,以便实现定点均匀作业[1]。目前,国内对农业机器人的研究较少。 移动式机器人具有自主运动功能,即避障和导航功能。温室移动机器人活动场所内的障碍物主要是一些作物、温室骨架、管道和附属道路障碍等。温室移动机器人运动的目的主要是为了完成一定的工作任务,移动是完成生产任务的基础。因此,温室移动机器人应具备三大主要功能,即导航→避障→工作。温室移动式机器人的运动是通过前轮导向、后轮驱动来实现的。其运动的控制如果采用经典控制理论,则需要建立精确的数学模型。由于运动过程中的障碍物具有复杂性,其数学模型难以建立,采用模糊控制技术可以不必建立精确的数学模型,所以在该机器人的控制方式上采用模糊控制技术。 1/ 1

国内机器人技术分析研究现状

国内机器人技术研究现状分析 王守龙 摘要：随着经济全球化对工农业生产提出越来越高的要求，计算机技术向着智能化发展，机器人越来越普遍的被工农业应用，其在提高工农业产品质量，增加经济效益方面发挥着重大作用。本文又介绍分析了移动机器人和小口径管内机器人及其在我国的技术研究现状。中国的机器人事业面临着新的机遇和挑战。 关键词：机器人；技术研究；移动机器人；小口径管内机器人

前言 有人认为, 应用机器人只是为了节省劳动力, 而我国劳动力资源丰富, 发展机器人不一定符合我国国情。这是一种误解。在我国, 会主义制度的优越性决定了机器人能够充分发挥其长处。它不仅能为我国的经济建设带来高度的生产力和巨大的经济效益, 而且将为我国的宇宙开发、海洋开发、核能利用等新兴领域的发展做出卓越的贡献。 1 工农业机器人 1.1 工业机器人研究现状分析 机器人产业是近30年发展起来的新型产业。我国政府早在“七·五”期间就开始组织了对工业机器人的攻关,到了1987年，国家高技术研究开发计划就把智能机器人作为七大重点领域之一进行集中研究。经过十几年的艰苦奋斗，我国在水下、空间、核领域等特殊机器人方面取得了令人欣慰的成果，一批机器人产品和机器人应用工程应运而生。到20世纪90年代末，我国共完成了l00多项工业机器人应用工程，建成了20个机器人产业化基地，从事机器人研究、开发和应用工程单位200多家，专业从事机器人产业开发的50家左右，全国工业机器人用户近800家，拥有工业机器人约4000台。2006年发布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要》前沿技术中，我国将智能服务机器人列为重点方向，提出加大科技投入与科技基础条件平台建设。 然而，由于主要依靠科技部门研究开发计划的支持，从资金到产业的支持力度不够，在机器人关键技术方面，我国与国外的差距并没有明显缩小，在关键部件、产品产业化以及基础研究方面的差距还在拉大。到1998年，863计划推动的几个机器人产业化基地产值仅仅1亿元。然而，国外各大机器人公司认识到高速发展中的中国机器人市场的巨大潜力，凭借其技术和资金的优势纷纷进入了中国市场。可以说，目前的中国机器人市场仍然是外国企业一统天下，我国机器人发展尚未进入规模开发利用和产业化的阶段。 我国经过几十年来的研究与引进, 在机器人运动学仿真、动力学仿真和某些典型工业机器人机构分析软件方面取得了一些成果，但总的看来, 我国机器人机械技术的研究状况与国外相比还有较大的差距, 目前既没有建立一种多功能的机器人系统, 也缺乏利用技术对机器人机械学的很多专门问题进行深人研究。我国目前研制的几种工业机器人机型结构主要是直接仿制日本90年代初的样机, 一些主要关键元器件依赖国外进口。虽然国家“七五”期间安排了一些单项研究课题, 但这些课题一时还难于直接用于国产工业机器人, 还远不能从理论及实际技术上建立起我国机器人的完整设计体系, 这与国外相比差距较大。国内利用国产机器人开展应用工程的研究工作刚刚起步。我国对移动机器人研究, 近年来在步行机基础理论方面的成果较多, 而步行机实物模型或样机较少，与国外先进水平相比也存在较大的差距。

我国机器人市场现状及未来变化趋势

我国机器人市场现状及未来变化趋势 近日，由工信部，国家发改委，财政部联合发布的《机器人产业发展规划(2016-2020年)》为整个机器人产业吹起了东风。 一、全球现状 法国市场调研公司Yole预测了机器人细分行业未来的市场规模，到2021年总体市场规模将会达到460亿美元。未来工业机器人占比超过一半；其次是国防机器人，预计占比接近20%；消费级机器人占比位列第三；商用机器人份额虽然仅位列第四，但是增长速度在未来5年将会翻一倍，是增长最快的细分领域。医疗和安全领域的机器人也会逐渐起步。 统计显示，2015年销量首次突破24万台，达24.8万台。其中中国市场处于领先，销量为6.6万台，同比增长16%。中国本土机器人制造商正不断取得进展，2015年累计销售22257台，市场份额从2013年的25%增长至2015年的31%。 2015年欧洲机器人销量同比增长9%，接近5万台。东欧是主要的增长来源。北美市场的销售同比增长11%，至3.4万台。 2015年全球工业机器人销量增速为12%，不到2014年29%增速的一半。全球制造业机器人密度(每万名工人使用工业机器人数量)平均值由5年前的50提高到66，其中工业发达国家机器人密度普遍超过200。

中国机器人销售情况 2015年国产多关节机器人销售加速，销量超过6000台，同比增长71.7%，占国产工业机器人总销量的27.4%。 工厂物流机器人销量超过1700台，同比增速高达93.7%。 坐标机器人仍是国产工业机器人主力机型，2015年销售接近10600台，占机器人销售总量的比重为47.6%。 平面多关节机器人销售2179台，销量同比下降20.8%。并联机器人和圆柱坐标机器人销售均实现同比增长。 数据显示，三轴四轴等低端机器人在国产工业机器人中比重下降，而技术附加值较高类型产品的比重在提升，表明国产工业机器人产品结构正在逐步优化。 二、全球机器人龙头企业都有谁？ 世界工业发达国家已经建立起完善的工业机器人产业体系，核心技术与产品应用领先，并形成了少数几个占据全球主导地位的机器人龙头企业。 三、中国的差距在哪里？ 主要表现在： 机器人产业链关键环节缺失，零部件中高精度减速器、伺服电机和控制器等依赖进口;

全球及中国农业机器人行业发展现状及未来趋势

由机器人技术带动的农业升级，正在为农民生活改善打开新空间。无论是美国、德国、英国、法国等发达国家，还是中国为代表的发展中国家，农业机器人正呈现出蓬勃的发展态势，市场空间想象力十足。预计到2021年，全球农业机器人的销售量将超过1.4万台，销售额将超过20亿美元。 由机器人技术带动的农业升级，正在为农民生活改善打开新空间。农业机器人除了可以从事种植、打农药、收割等田地作业之外，还可以在畜牧养殖业中发挥重要作用。机器人将给农业带来一场新的变革。 农业机器人将信息技术进行综合集成，集感知、传输、控制、作业为一体，将农业的标准化、规范化大大向前推进了一步。不仅节省了人力成本，也提高了品质控制能力，增强了自然风险抗击能力。 并通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术将农作物与物联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等功能。 目前，全世界各国的农业机器人发展状况到底如何?小编就以四大国家为例，简要介绍一番。 一、美国 首先要介绍的世界超级大国——美国。美国明尼苏达一家农业机械公司研制除了一款独特的施肥机器人，它可以根据不同类型土壤的实际情况，制定不同的施肥策略。由于机器人可以科学配比出最适量的施肥方案，几乎不会再出现肥料浪费的情况，大幅降低了农业成本。而且精通肥料学的机器人还知道如何施肥才能把对环境的影响降到最低。 二、德国 接下来要介绍的是以严谨著称的德国。德国人一向以精通高精尖享誉世界，在人工智能领域他们又怎会落后？德国农业专家研制出的除草机器人BoniRob，可以在农场的各种地块间极速穿行，准确找到杂草并清除，每分钟可以除掉120根杂草，比人工和药物除草都要快得多。 三、英国 而在盛产蘑菇的英国，希尔索农机研究所研制出了一款可以高速采摘蘑菇的机器人，它的采摘效率是人工采摘的两倍，每分钟可以采摘40个蘑菇。这款机器人通过视觉图像分析软件来识别蘑菇的数量和等级，然后用红外线测距仪测定蘑菇的高度，再由真空吸柄根据计算得出的具体情况确定需要弯曲和扭转的力度，从而自动完成蘑菇采摘。

机器人定位技术详解

机器人定位技术介绍 前言 随着传感技术、智能技术和计算技术等的不断提高，智能移动机器人一定 能够在生产和生活中扮演人的角色。那么移动机器人定位技术主要涉及到 哪些呢？经总结目前移动机器人主要有这5大定位技术。 移动机器人超声波导航定位技术 超声波导航定位的工作原理也与激光和红外类似，通常是由超声波传感器的发射探头发射出超声波，超声波在介质中遇到障碍物而返回到接收装置。 通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时间差及传播速度，计算出传播距离S，就能得到障碍物到机器人的距离，即有公式：S＝Tv／2式中，T—超声波发射和接收的时间差；v—超声波在介质中传播的波速。 当然，也有不少移动机器人导航定位技术中用到的是分开的发射和接收装置，在环境地图中布置多个接收装置，而在移动机器人上安装发射探头。 在移动机器人的导航定位中，因为超声波传感器自身的缺陷，如：镜面反射、有限的波束角等，给充分获得周边环境信息造成了困难，因此，通常采用多传感器组成的超声波传感系统，建立相应的环境模型，通过串行通信把传感器采集到的信息传递给移动机器人的控制系统，控制系统再根据采集的信号和建立的数学模型采取一定的算法进行对应数据处理便可以得到机器人的位置环境信息。 由于超声波传感器具有成本低廉、采集信息速率快、距离分辨率高等优点，长期以来被广泛地应用到移动机器人的导航定位中。而且它采集环境信息时不需要复杂的图像配备技术，因此测距速度快、实时性好。 同时，超声波传感器也不易受到如天气条件、环境光照及障碍物阴影、表面

粗糙度等外界环境条件的影响。超声波进行导航定位已经被广泛应用到各种移动机器人的感知系统中。 移动机器人视觉导航定位技术 在视觉导航定位系统中，目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的导航方式。在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。 视觉导航定位系统主要包括：摄像机（或CCD图像传感器）、视频信号数字化设备、基于DSP的快速信号处理器、计算机及其外设等。现在有很多机器人系统采用CCD图像传感器，其基本元件是一行硅成像元素，在一个衬底上配置光敏元件和电荷转移器件，通过电荷的依次转移，将多个像素的视频信号分时、顺序地取出来，如面阵CCD传感器采集的图像的分辨率可以从 32×32到1024×1024像素等。 视觉导航定位系统的工作原理简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理，先用摄像头进行图像信息采集，将采集的信息进行压缩，然后将它反馈到一个由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际位置联系起来，完成机器人的自主导航定位功能。 GPS全球定位系统 如今，在智能机器人的导航定位技术应用中，一般采用伪距差分动态定位法，用基准接收机和动态接收机共同观测4颗GPS卫星，按照一定的算法即可求出某时某刻机器人的三维位置坐标。差分动态定位消除了星钟误差，对于在距离基准站1000km的用户，可以消除星钟误差和对流层引起的误差，因而可以显着提高动态定位精度。 但是因为在移动导航中，移动GPS接收机定位精度受到卫星信号状况和道路环境的影响，同时还受到时钟误差、传播误差、接收机噪声等诸多因素的影响，因此，单纯利用GPS导航存在定位精度比较低、可靠性不高的问题，所以在机器人的导航应用中通常还辅以磁罗盘、光码盘和GPS的数据进行导

十三五中国机器人产业发展现状及未来规划

十三五中国机器人产业发展现状及未来规划 近日，由工信部，国家发改委，财政部联合发布的《机器人产业发展规划（2016-2020年）》为整个机器人产业吹起了东风。 一、发展现状 法国市场调研公司Yole预测了机器人细分行业未来的市场规模，总体市场规模到2021年将会达到460亿美元。工业机器人占比超过一半；其次是国防，占比接近20%；除了消费级机器人外，商用机器人份额位列第四，但是增长速度在未来5年内将会翻一倍，是增长最快的细分领域。医疗和安全领域的机器人也会逐渐起步。 全球工业机器人销量年均增速超过17%，2014年销量达到22.9万台，同比增长29%，2014年自主品牌工业机器人销量达到1.7万台，较上年增长78%。 全球制造业机器人密度（每万名工人使用工业机器人数量）平均值由5年前的50提高到66，其中工业发达国家机器人密度普遍超过200。 自2013年起我国成为全球第一大工业机器人应用市场，2014年销量达到5.7万台，同比增长56%，占全球销量的1/4，机器人密度由5年前的11增加到36。 二、我国的差距在哪里 主要表现在： 机器人产业链关键环节缺失，零部件中高精度减速器、伺服电机和控制器等依赖进口； 核心技术创新能力薄弱，高端产品质量可靠性低； 机器人推广应用难，市场占有率亟待提高； 企业“小、散、弱”问题突出，产业竞争力缺乏； 机器人标准、检测认证等体系亟待健全。 三、需求在哪，机会就在哪 工业机器人：我国生产方式向柔性、智能、精细转变，构建以智能制造为根本特征的新型制造体系迫在眉睫，对工业机器人的需求将呈现大幅增长。 服务机器人：老龄化社会服务、医疗康复、救灾救援、公共安全、教育娱乐、重大科学研究等领域对服务机器人的需求也呈现出快速发展的趋势。 四、领头品类是工业生产和公共服务 机器人细分领域，产品品类众多。而发展规划中提到的重点推动的以下10个标志性产品。其中大部分是工业机器人，在关键性能参数上有更进一步的要求。还包括消防，医疗护

移动机器人的自主导航控制

移动机器人的自主导航控制 一、研究的背景 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，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。随着机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围大为扩展，不仅在工业、农业、国防、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在排雷、搜捕、救援、辐射和空间领域等有害与危险场合都得到很好的应用。因此，移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。 在自主式移动机器人相关技术的研究中，导航技术是其研究核心，同时也是移动机器人实现智能化及完全自主的关键技术。导航是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态，实现在有障碍的环境中面向目标的自主运动。导航主要解决以下三方面的问题:(l)通过移动机器人的传感器系统获取环境信息;(2)用一定的算法对所获信息进行处理并构建环境地图;(3)根据地图实现移动机器人的路径规划及运动控制。 二、相关技术 移动机器人定位是指确定机器人在工作环境中相对于全局坐标的位置，是移动机器人导航的基本环节。定位方法根据机器人工作环境的复杂性、配备传感器种类和数量等方面的不同而采用多种方法。主要方法有惯性定位、标记定位、GPS定位、基于地图的定位等，它们都不同程度地适用于各种不同的环境，括室内和室外环境，结构化环境与非结构化环境。 惯性定位是在移动机器人的车轮上装有光电编码器，通过对车轮转动的记录来粗略地确定移动机器人位置。该方法虽然简单，但是由于车轮与地面存在打滑现象，生的累积误差随路径的增加而增大，导致定位误差的逐渐累积，从而引起更大的差。 标记定位法是在移动机器人工作的环境里人为地设置一些坐标已知的标记，超声波发射器、激光反射板等，通过机器人的传感器系统对标记的探测来确定机器人在全局地图中的位置坐标。三角测量法是标记定位中常用的方法，机器人在同一点探测到三个陆标，并通过三角几何运算，由此可确定机器人在工作环境中的坐标。标记定位是移动机器人定位中普遍采用的方法，其可获得较高的定位精度且计量小，但是在实际应用中需要对环境作一些改造，添加相应的标记，不太符合真正意义的自主导航。 GPS定位是利用环绕地球的24颗卫星，准确计算使用者所在位置的庞大卫星网 定位系统。GPS定位技术应用已经非常广泛，除了最初的军事领域外，在民用方面也得到了广泛的应用，但是因为在移动导航中，移动GPS接收机定位精度受到卫 星信号状况和道路环境的影响，同时还受到时钟误差、传播误差、接收机噪声

浅谈我国农业机器人未来的发展重点和难点

浅谈我国农业机器人未来的发展 重点和难点 摘要：农业机器人具有像人一样的信息感知和行动功能，可以减轻人的劳动强度，提高劳动生产率和作业质量，防止农药化肥等对人体的伤害。在新的农业生产模式和生产实践中，农业机器人作为智能化的农业机械，必将得到越来越 广泛的应用，成为现代农业的重要装备。本文通过查找资料的方法，简单阐述 我国农业机器人未来的发展重点和难点。 关键词：农业机器人；未来发展；重点；难点 一、国内外农业机器人发展现状 1.1国外农业机器人发展现状 由于经济上和技术上的特殊性，机器人在农业方面的应用相对比较滞后， 自20世纪80年代起，以日本为代表的发达国家开始研制农业机器人。2011 年，日本农研机构和涉谷精机联合研制了草莓采摘机器人。以采摘机器人为代表的 农业机器人可以提高生产效率，减轻农民的负担，在未来将会有较大的发展空间。【1】 北欧科学家研发出了可用于除草的农业机器人，不但减少农民的劳动，而 且还最大程度上减少化学除草剂的用量。 韩国科学家研发的苹果采摘机器人具有4个自由度的机械手，其中3个为 旋转机构与 1个移动机构，具有3m的工作空间，末端采用3指夹持器，为避 免损伤苹果，采摘机器人同时配有压力传感器，利用CCD摄像头与光电传感器 识别苹果，并在执行器下方安装收集袋，减少了苹果摘取存放的时间，加快了 采摘速度，该采摘机器人对苹果识别的准确率达到83%，正常工作情况下采摘 速度为6个/s。【1】 英国科学家成功研制出能够测量蘑菇位置、大小，并进行修剪的蘑菇采摘 机器人。 法国科学家研发的分拣机器人能够在恶劣的环境下作业，能够区分大个番茄、樱桃并加以分拣同时，分拣机器人还可以分拣不同大小的土豆。 1.2 我国农业机器人的发展现状

国内外机器人发展的现状及发展动向

国内外机器人发展的现状及发展动向 机器人技术毫无疑问是未来的战略性高技术，充满机遇和挑战。目前，国际上机器人市场大概有80亿至100亿，其中工业机器人占的比重最大。2025年，整个机器人市场将达到500亿，服务机器人从原来的300多万台增加到1200多万台，特种机器人（如：排爆机器人、医疗机器人等）的呼声也越来越高。另外，微软等IT企业，丰田、奔驰等汽车公司，甚至还有家具、卫生洁具企业都纷纷参与机器人的研制。 美国和日本多年来引领国际机器人的发展方向，代表着国际上机器人领域的最高科技水平。目前，日本除了比较关注特种机器人和服务机器人以外，还注重中间件的研制。然而，近年来日本基本上在做模仿性的工作，突破性技术比较少。而美国在机器人领域的技术开发方面，一直保持着世界领先地位。再有，美国主要做高附加值的产业，比如军用机器人，目前世界销售的9000台军用机器人之中，有60%来自美国。比如：美国最近研制成功的Big Dog军用机器人，能负重100公斤，行进速度跟人相当，每小时达到五公里，还能适应各种地形，即使是在侧面受到冲击时也能保持很好的系统稳定性。 在各种机器人中，工业机器人应用较早，发展最为成熟。同时，技术的不断进步一直在牵引着机器人学科的发展，使机器人的应用领域从工业机器人扩展到特种机器人和服务机器人等。机器人技术也正越来越深刻地影响着我们的生活。机器人不但将在工厂、实验室与人一起工作，还将在车站、机场、码头、交通路口为人们指引路径、回答问题、帮助行人。机器人还将步入千家万户，为老人端茶送水，护理伤病人等等。未来机器人将会越来越广泛地进入人类社会，人类对机器人的依赖会如同现时对待计算机一样，即使是短时间的离开都可能会造成很大不便。 机器人化是先进制造领域的重要标志和关键技术，针对先进制造业生产效率提高的诸多瓶颈问题，尤其是在汽车产业中，机器人得到了广泛的应用。如在毛坯制造(冲压、压铸、锻造等)、机械加工、焊接、热处理、表面涂覆、上下料、装配、检测及仓库堆垛等作业中，机器人都已逐步取代了人工作业。目前汽车制

基于激光雷达的移动机器人定位与导航技术 --大学毕业设计论文

目录 第一章绪论 (3) 1.1引言 (3) 1.2移动机器人的定义与主要研究内容 (3) 1.2.1移动机器人的定义 (3) 1.2.2移动机器人的主要研究内容 (4) 1.3本文研究课题与内容安排 (5) 1.3.1研究课题 (5) 1.3.2内容安排 (6) 第二章移动机器人导航技术概述 (8) 2.1移动机器人工作环境表示方法 (8) 2.1.1几何地图 (8) 2.1.2拓扑地图 (10) 2.2移动机器人定位技术 (11) 2.2.1相对定位技术 (11) 2.2.2绝对定位技术 (12) 2.3移动机器人路径规划方法 (13) 2.3.1Dijkstra和A*图搜索算法 (13) 2.3.2人工势场法 (13) 2.3.3调和函数势场法 (14) 2.3.4回归神经网络法(RNN) (15) 第三章基于线段关系的扫描匹配定位 (17) 3.1环境描述 (17) 3.2定位传感器 (19) 3.3直线段提取................................................................................. . (20) 3.3.1LRF数据点分段 (20) 3.3.2直线拟合 (21) 3.3.3直线斜率计算 (21) 3.4线段关系(LSR)匹配 (23) 3.4.1判据选取 (23) 3.4.2递进式对应性计算 (25) 3.4.3距离关系比较的分离与合并 (26) 3.4.4最佳匹配搜索 (28) 3.4.5位姿计算 (29) 3.5实验及结果分析 (29) 第四章基于已知地图的路径规划 (32) 4.1基于A*算法的拓扑地图规划 (33) 4.1.1拓扑地图的表示 (33) 4.1.2A*算法 (34) 4.2基于回归神经网络(RNN)的栅格规划算法 (36) 4.2.1栅格环境的RNN表示 (36)

国内外机器人发展现状及发展动向

国内外机器人发展现状及发展动向 一、全球机器人行业现状 (一)全球机器人行业现状 1、行业发展：增长态势延续 (1)预计2017年全球工业机器人销售量25万台 从2008年第四季度起，全球金融风暴导致工业机器人的销量急剧下滑。2010年全球工业机器人市场逐渐由2009年的谷底恢复。 2011年是全球工业机器人市场自1961年以来的行业顶峰，全年销售达16.6万台。2012年全球工业机器人销量为15.9万台，略有回落，主要原因是电气电子工业领域的销量有所下滑，但汽车工业机器人销量延续增长态势。 随着全球制造业产能自动化水平提升，特别是中国制造业升级，我们估计到2017年全球工业机器人销量达到25万台，年复合增长率9.5%. (2)预计到2017年全球工业机器人市场容量2700亿 2012年全球机器人本体市场容量为530亿元，本体加集成市场容量按本体大约三倍算，估计1600亿元。 估计2013年至2017年，包含本体和集成在内的全球工业机器人市场，年复合增长率约为11%。预计2017年全球工业机器人市场容量将达到2700亿元。 (3)预计到2017年全球服务机器人市场容量接近500亿 根据IFR数据，2012年全球个人(或家庭)用服务机器人市场容量为73亿元，公共服务机器人市场容量为208亿元。目前看公共服务机器人产业化走在前面，市场容量更大。 预计2013-2017年个人(或家庭)用服务机器人市场容量增长率为7%，公共服务机器人市场容量年均复合增长率为17%。到2017年，全球服务机器人市场容量将接近500亿元。如果智能家居算是广义的服务机器人，服务机器人市场容量会大很多。 2、全球机器人行业布局：日欧产业优势明显，中国市场潜力巨大 (1)工业机器人市场销量与存量 全球工业机器人本体市场以中欧美日为主。日、美、德、韩、中五国存量占全球比例达71.24%，销量达69.92%。 截至2012年底，全球机器人累计销量达到247万台。机器人平均使用寿命为12年，最长15年。估计现在全球机器人存量在120万台-150万台之间。 分区域看，亚洲/澳洲增幅达到9%。亚洲增幅主要由中国需求拉动，因为中国2012年工业机器人销量增幅达到30%。 分生产地和消费地看，日本是唯一的工业机器人净出口国，拥有全球最大的机器人产能，占据全球机器人产量的66%。机器人消费地最大的区域是除日本以外的亚洲地区，占比约34%，而且是以中国市场为主。 (2)全球工业机器人与机床行业销量的对比 工业机器人销量占机床销量比反映各国机器人使用情况。这个比例的上升在一定程度上代表着这个国家机器人普及水平的提升。我们给出美日德中四国的机器人销量占机床销量比，从这个数据和历年的变化趋势看各国机器人行业的发展状况。 美日德三国的机器人销量占机床销量比稳定在一定区间内(15%-25%)，表明

智能机器人的现状和发展趋势

智能移动机器人的现状和发展 姓名 学号 班级：

智能移动机器人的现状及其发展 摘要：本文扼要地介绍了智能移动机器人技术的发展现状，以及世界各国智能移动机器人的发展水平，然后介绍了智能移动机器人的分类，从几个典型的方面介绍了智能移动机器人在各行各业的广泛应用，讨论了智能移动机器人的发展趋势以及对未来技术的展望，最后提出了自己的建议和设想，分析我国在智能移动机器人方面发展并提出期望。 关键词：智能移动机器人；发展现状；应用；趋势 1 引言 机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。智能移动机器人则是一个在感知- 思维- 效应方面全面模拟人的机器系统，外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。一部智能移动机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能力。智能移动机器人与工业机器人的根本区别在于，智能移动机器人具有感知功能与识别、判断及规划功能[1]。 随着智能移动机器人的应用领域的扩大，人们期望智能移动机器人在更多领域为人类服务，代替人类完成更复杂的工作。然而,智能移动机器人所处的环境往往是未知的、很难预测。智能移动机器人所要完成的工作任务也越来越复杂;对智能移动机器人行为进行人工分析、设计也变得越来越困难。目前，国内外对智能移动机器人的研究不断深入。 本文对智能移动机器人的现状和发展趋势进行了综述，分析了国内外的智能移动机器人的发展，讨论了智能移动机器人在发展中存在的问题，最后提出了对智能移动机器人发展的一些设想。

机器视觉在农业机器人自主导航系统中的研究进展

机器视觉在农业机器人自主导航系统中的研究进展 姜国权，何晓兰，杜尚丰，柯杏 （中国农业大学信息与电气工程学院，北京 100083） 摘 要：自主导航是移动机器人的关键技术。机器视觉由于信息量大和人性化特征，视觉导航已成为农业机器人获得导航信息的一种主要方式。为此，综合分析了目前国内外视觉导航技术的研究现状及其存在的问题；同时，探讨了研究中需要解决的关键技术。最后，展望了农业机器人视觉导航技术的发展趋势。 关键词：自动控制技术；机器视觉；综述；农业机器人；自主导航；信息融合 中图分类号：TP242.6+3 文献标识码：A 文章编号：1003─188X(2008)03─0009─03 0 引言 在经历了沿犁沟、田垄、农作物秆的机械触杆导航、预理引导电缆的有线引导地磁导航、无线电或激光导航、用惯性导航进行航程推算等多种导航方式的发展过程后，目前对农业机器人的导航研究主要集中在机器视觉和GPS导航这两种最具发展前途的方式上[1,2]。 与GPS导航系统相比，机器视觉导航有如下优点：一是采用相对坐标系，提供差值信号，使用起来比较灵活；二是视觉导航具有信息探测范围宽、目标信息完整等优势，它能够检测微小目标，如对沟、坑、杂草等都能“看见”，误差可达毫米级水平。 1 农业机器人的机器视觉导航方法 1) 人工路标方法。该方法采用白色标记线作为路标，敷设于机器人行走的地面上，机器人的视觉传感系统在行走过程中不断地监测标记线，并随时控制机器人的转向机构调整机器人的移动方向。该方法具有路径标识简单、可靠、成本低、柔性好和图像处理易于实现的优点；但对机器人的作业环境有很高的要求，一般用于地面条件良好的温室内。 2) 基于田间作物在空间排列的特征进行视觉定位导航方法。农业机器人可以根据田间作物的图像判断作物排列行与机器人的相对位置，规划出行走基准线；然后，利用两条道路边界平行的特点，求得图像上无限远处的点和机器人的自身位置及其行走方向。此类机器人已应用于喷洒除草剂和施肥等作业。 2 机器视觉导航国内外研究现状 在具有行或垄等结构的农田中，运用机器视觉来进行农业机器人自主导航，最早可以追溯到20世纪80年代早期，那时相对低廉可靠的CCD图像传感器开始出现。20世纪90年代以来，随着计算机、微电子等相关技术的不断进步，一些复杂的图像处理和分析算法能够顺利实现，使得农业机器人视觉导航技术的研究迅速发展起来。 2.1 国外研究现状 1996年，日本京都大学的Torii等人[3，4]研制了一种具有定点作业能力的智能农药喷洒装置。其在HIS空间中，基于几条水平扫描线，结合直线最小二乘法识别出农田中作物行作为导航路径。这种方法利用作物和垄沟的色度差异来进行分割，当出现大面积杂草或作物缺失时，视觉系统将无法正确识别，同样也不能应付色度差异不大的其它农田环境。在导航控制中，针对视觉获取的横向偏差和航向偏差以及角位移传感器测出的导向轮转角等3个状态设计横向反馈控制。人工草坪标定实验中取得了最大横向误差为0.024m，航向角误差为1.5°；但农田实验时纵向速度较小，只有0.25m/s。 美国Gerrish[5]等在Case7110拖拉机后轴的左侧安装了一个彩色CCD摄像机，离地面2.79m，仰俯角为15°。系统初始化时，由使用者首先选出代表作物和土壤的像素点，然后视觉系统根据初始信息进行自动识别，导航信息由图像中固定的某一点进行计算。在速度为12.9km/h和4.8km/h两种条件下，跟踪直线状的玉米行时，分别取得了均方差为12cm和6cm的导航精度。 收稿日期：2007-06-06 基金项目：国家863计划课题（2006AA10A304） 作者简介：姜国权（1969-）,男，河北唐山人，博士研究生，(E- mail)jguoquan@https://www.wendangku.net/doc/9f1890489.html,。 通讯作者：杜尚丰（1961-），男，辽宁锦州人，教授，博士生导 师，(E-mail)du_grad_stud@https://www.wendangku.net/doc/9f1890489.html,。 - 9 -