日本大都市大震灾减灾特别计划：救援机器人路径规划与研究现状概述
灾害救援机器人与路径规划的研究现状概述 主要内容 2. 什么是路径规划 3. 路径规划的常用方法 4. 人工势场法 1. 灾害救援机器人的研究现状 日本研究 起步于2002年，日本文化科学部制定了“都市地震减灾特别计划”研究计划，进一步开发用于地震的救援机器人。研发内容包括观测灾害环境的机器人系统、传感技术、人机界面技术和系统集成。川崎市为该项目建立了公共试验场，并成立了国际救援系统研究所。 目的是在难度极大的大型灾害救援活动中，即使在混乱的情况下也能实现情报收集和判断，并根据灾害情况提供最优的救援。 计划主要研究工作包括机器人、智能传感器、便携式终端设备和人机界面的研发，主动智能情报采集，以及利用网络传输、汇总和概括情报。日本研究 日本东京工业大学的广田是最早从事救援机器人研究的学者之一。他从仿生角度并基于超机械系统的思想开发了多个系列的救援机器人原型。日本的研究 一些大公司也参与救援机器人的研发。他们通常以与研究机构或大学合作的形式进行研究。一方面，企业为科研院所提供必要的研究经费和试验场地，同时，企业也为研究成果的商业化提供通往市场的桥梁。图中所示的五种机器人均由东芝、三菱重工等公司开发。美国的研究“”事件后，灾难救援机器人技术在美国越来越受到关注。 “”事件的灾难现场救援被认为是灾难救援机器人的首次实际应用。纽约世贸中心恐怖袭击发生数小时后，美国“机器人辅助搜救中心”响应纽约市应急管理办公室请求，立即组织了由机器人专家组成的团队和制造商技术人员。中方研究 提出围绕奥运会、世博会安保工作发展我国立体安保装备体系的建议。具体来说，就是研发适用于地面、墙壁、管道的先进探测机器人、超小型飞行器、浅水潜水器探测等。该机器人已形成安全防护装备体系，可对奥运场馆、世博会展场馆及重要设施场所进行全方位三维危险品检测以及对重要场所的三维应急处置。 在863计划的资助下，中国科学院沉阳自动化研究所开展了多项危险作业和极限作业机器人的研究，其中救援机器人是重要组成部分。其他国家研究 意大利罗马大学系统科学与工程学院人工智能实验室启动“救援计划” 加拿大国防部从国防角度制定救援机器人研究计划 英国、伊朗等国家也涌现出许多救援机器人 救援机器人竞赛的研究人员和参与者... 灾难救援机器人的关键性能 救援机器人的关键性能主要包括以下几个方面： 生存能力 运动能力 感知能力 沟通能力 操作能力。
灾害救援机器人的关键性能生存能力： 救援机器人的生存能力主要是机器人本体的可靠性、耐用性和适应性。灾后环境存在毒气、毒液、生化、放射性、极轻度二次塌陷等危险。对于机器人来说，适应环境尤为重要。气温方面，灾后环境存在高温的可能性。机器人本体必须能够克服条件的影响。设计时需要仔细考虑材料的选择。 在救援机器人的能源供给方面，需要采用有线和无线相结合的方式，以保证救援机器人有足够的电力和工作时间。 应具有适应性和可预见性。他们应该能够适应环境，适合完成具有挑战性的任务，并具有足够的智能来应对各种不稳定和不确定因素造成的干扰。灾害救援机器人的关键性能和运动能力： 灾难救援环境对机器人的运动能力有很高的要求，机器人移动平台非常重要。 机器人必须不断地爬越各种垂直障碍物。平台的稳定性和自我调节能力非常重要。需要尽可能避免从高处坠落摔坏机器人。目前解决这些困难的办法是设计一种蛇形机构，该机构已被证明是有效的搜救机制之一。 灾后环境中存在松软尘土、消防水或漏水造成的泥泞道路、凹凸不平的废墟等各种地面地形。机器人必须具有高度的地面适应性，如轮式、履带式、腿式等。在移动机构中，由履带、轮子和支腿组成的复合移动机构将得到广泛应用。
灾害救援机器人关键性能传感能力： 对于救援机器人来说，救援机器人的传感器是最脆弱的部件。它主要有三个传感需求：机器人的控制、环境的检测、受害者的发现。 在机器人控制方面，为了使机器人正常工作，必须检测机器人的位置、姿态、速度以及系统内部状态。系统可以使用传统的机器人摄像头、激光测距仪、超声波测距仪、接触和接近传感器、红外传感器和雷达定位传感器等。 数字温度摄像头等新技术具有良好的识别能力，但对操作人员要求较高。探地雷达、微波雷达、激光探测器效果较好，但系统成本和能耗较高。另一种可能性是利用人工智能技术、纳米技术或仿生技术来开发低价传感器。 救援机器人的多个传感器之间存在信息处理和融合问题。灾害救援机器人关键性能通信能力： 操作人员与机器人之间的通信、操作人员与受灾者之间的通信、多个救援机器人之间的通信。所有通信通常都是无线的。理想的情况是自主机器人有能力穿越灾难现场的所有环境，定位遇难者，并与救援队进行沟通和联系。事实上，这涉及到大量的软件处理和计算。机器人本身很难独立完成。人机交互 交互干预是必要的、必要的。
多个救援机器人之间的通信受到废墟遮挡的影响，目前在救援机器人系统中无法很好地实现，但这也是亟待解决的问题之一。灾难救援机器人的关键性能 机器人的作业能力是机器人生存能力、运动能力、感知能力、通信能力和人机交互能力的有机结合。主要包括以下几个方面： 探索 搜索 救援 灾害救援机器人发展方向 1、融合多种技术的灾害救援机器人发展方向。 2.多智能体网络定义是基于一定的最优准则，寻找工作空间中从起始状态到目标状态的最优路径，以避开障碍物。 。需要解决的问题： 需要解决的问题： 1、从初始点开始，到目标点结束。 2.避开障碍物。 3.尽可能优化路径。 2.什么是路径规划？ 3. 机器人路径规划常用方法 vv 人工势场法 人工势场法 vv 基于几何作图法 vv 基于几何作图法 vv 网格法 网格法 vv 智能路径规划法 基于几何作图法的智能路径规划法（自由空间法） 基本步骤： 1. 将机器人抽象为点，并适当扩大障碍物的尺寸。 2. 构建自由空间。 3、利用等图搜索算法寻找最优路径。常用的基于几何构造的算法 可视化图法 方法网格法 (1) 图中灰色区域为障碍物网格法 (2) 图中黄色路线表示通过算法得到的最优路径*(A*)算法（3） 美国火星探测器的核心寻路算法是D*算法 适合动态路径规划 D*算法的思想可以进行扩展，对自由空间法进行改造，使其具有动态规划功能 智能路径规划方式基于逻辑推理的路径规划方法 基于模糊逻辑的路径规划方法 基于强化学习的路径规划方法 基于遗传算法的路径规划方法 基于神经网络的路径规划方法 基于逻辑推理的路径规划方法1定义反映传感器状态测量的机器人当前状态的状态集。
2. 定义一个()集，反映机器人当前可以采取的动作。 3.确定状态到行为的映射关系。基于模糊逻辑的路径规划方法 基于逻辑推理的路径规划方法的改进： 传感器的一个测量值对应多个状态，每个状态都有一个与其对应的隶属度。 根据模糊推理结果确定行为。基于强化学习的路径规划 基于逻辑推理的路径规划方法的改进： 具有在线学习功能（通过Q学习算法实现） 基于遗传算法的路径规划 （1）建模：对于二维路径规划问题，将要规划的路径视为由n个点组成的点集。除初始点和目标点外，其余n-2个点{(xi,yi)} i=2,3,4...n-1未知，有2(n-2)个未知参数全部的。基于遗传算法的路径规划 (2) 优化目标： 约束：(xi,yi)必须在障碍物之外。采用罚函数方法将其转化为无约束优化问题进行处理：（EC为罚项） 基于遗传算法的路径规划（3） 遗传算法具有全局优化性能，可以获得全局最优解对于上述无约束优化问题。 当然，也可以采用其他优化算法进行路径规划。基于神经网络的路径规划 1.根据方法将其转化为优化问题。 2.用神经网络来表示惩罚函数。 3.根据E的减小推导相应的反向传播算法用于神经网络的训练。优点：神经元可以并行计算人工势场法的基本原理。障碍物对机器人施加排斥力，目标点对机器人施加吸引力，形成势能。现场，机器人的移动就像一个滚下山坡的球。机器人在合力的作用下向目标点移动。人工势场法实用算法
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