送餐机器人路径规划研究论文

以云迹科技送餐机器人为例，机器人可以全时段工作，单次运送大量餐具，智能规划送餐路线，还可以云端实时监控管理。相比其他送餐机器人，云迹送餐机器人不需要安装任何定位感应装置和隐形轨道，机器人自动扫描工作环境生成地图，从调试到上岗只需要3个小时左右，非人为硬件物理损坏都可通过远程支持云端修复。

以擎朗送餐机器人举例子来看，送餐机器人可以实现自动送餐、可以和客人互动，而且区别于传统的有轨运行，现在擎朗采用的无轨运行更智能化，应用场景更广泛，除了跑堂传菜外还可以餐厅空盘回收、办公场所端茶递水、收发快递、传送外卖、酒店物品配送等等。随着时代的进步，人力的成本不断增加已无法阻拦，这时候辅助搭配的智能机器人肯定会在更多的应用场景中去使用。

送餐机器人的具体概述如下：送餐机器人的出现给现在的餐饮业带来了的福音。现在人口红利继续看涨，很多地方都面临招工难的现象。众多工厂对于工业机器人的需求非常巨大，同样地，餐饮行业也面临相似问题。服务员工作虽然简单，但是工作环境既要看人脸色，又要忍受收拾客人用过的餐具。所以服务员难招是餐饮业头疼的问题。送餐机器人不仅没有痛苦感，而且还不会产生情绪。这种特质对于餐厅来说既好管理又好收拾。机器人在我们身边出现还是一件新鲜事儿，如果你住的城市里有一家餐厅用到了送餐机器人，是不是可以吸引很多人的目光。送餐机器人也在快速发展中，已经经历了迭代更替，现在市面上的绝大部分送餐机器人只具有运动功能，它能在指定的区域中行走，到达用户指定的位置，并根据周围的信息躲避障碍，同时也可以通过遥控器控制其行走。这一点的实现只要基于地面上铺设的磁条。不仅是完成运动功能，部分企业也已经对送餐机器人进行改良，无轨道送餐机器人也能实现。目前餐厅机器人还无法实现服务员的所有功能，不具备自主服务能力，距离真正意义上的智能化还存在技术门槛。在餐厅这种应用场景中，常规性的送餐、配菜需求机器人可以满足;但是，如果顾客有些非常规性的需求，机器人就搞不定了，目前国内的餐厅机器人的智能化程度很有限，有一定“智商”却没有“情商”。尽管餐厅机器人功能在目前看来还有很多问题需要修改，但是从不足中，我们也能欣慰的看到，一个完整的真正的机器人需要各种技术支持，需要各种技术不断优化，成熟化，才能打造出真正的机器人产品。来源于网络

顾名思义，送餐机器人就是借助人工智能技术帮助送餐，实现酒店餐企的人机协同化运作的机器人。很多店面大一点的餐企引进了云迹送餐机器人，主要是因为服务员往往需要长时间忙碌地来回于餐厅前台和后厨之间，使得餐厅上菜效率低，同时也造成了与顾客近距离服务的人手不足的问题。引进传菜机器人后，只需要后厨将餐品放在云迹科技送餐机器人上，点击屏幕选择配送的餐桌，云迹送餐机器人就将按最高效的路径出发，给客人尽快送上美食。

送餐机器人研究论文

我觉得还是非常安全的，因为这些机器人一旦被投入使用，就说明他们非常的安全，没有任何的质量问题。

随着人工智能的不断发展，如今许多行业都在逐渐“转型”，而餐饮行业当然也不例外了。因为餐饮行业对于人们来说，有着极其重要的意义，所以这个行业若是和智能结合，那么一定可以给消费者们带来全新的用餐体验。因此许多餐饮行业里的巨头企业，都纷纷加入了“智能”的行列，所以相信有不少的消费者，都在某些知名的餐厅里，看到了送餐机器人了吧。所谓送餐机器人，顾名思义就是进行传菜工作的机器人。因为这种机器人，通常在效率上要比人工好上很多，所以目前我国已经有不少餐厅，将送餐机器人投入使用了。不过往年虽然有部分餐厅使用了璞数送餐机器人，但是此种机器人在餐厅里却还不是常见的，大部分餐厅还是保持着传统的服务员形式。

随着国内经济的逐步发展，传统行业正在寻求变革创新，打造差异化卖点成为了众多传统行业破局良策。尤其是餐饮行业，当下口味和环境已经不再是评价餐厅的唯一标准，体验感所占比例逐渐上升，甚至在网红餐厅中，体验感成为了影响顾客的重要因素。对于餐厅体验感来说，送餐服务绝对是加分项。传统餐厅的送餐服务采用人工送餐模式，不仅送餐出错率较高，而且服务效率并不理想，这也导致在这一环节中很容易出现不良效果，大大降低顾客体验感。因此众多餐厅逐步引入智慧餐厅概念，使送餐环节实现“机器换人”，进一步增强餐厅科技感，营造新式用餐体验。作为全球领先的智能服务机器人企业，擎朗智能积极赋能餐饮行业，助力餐厅实现智慧化转型与升级。目前在全球餐饮市场中，擎朗智能的市场占有率高达80%，占据市场领先地位，先后为海底捞、巴奴毛肚火锅、外婆家、新白鹿、四川香天下、广州酒家、Spacelab失重餐厅等餐饮企业提供智慧餐饮解决方案，在提升服务效率的同时，进一步降低成本预算，打造餐厅科技服务特色。针对传统的人工送餐服务的痛点，擎朗智能服务机器人结合自主研发的复合型定位导航技术，能够让服务机器人实现在餐厅复杂的环境中实现精准定位、自主导航以及全局路径规划，并且能够有效识别障碍物，实现智能动态避障功能，其出色的稳定性在实际使用过程中有效降低送餐出错率，为顾客提供更为优质的送餐体验。在后疫情时代，餐饮行业所面对的卫生问题更加严峻。相较于传统的人工送餐，服务机器人通过无接触式送餐服务，最大程度地降低送餐过程中传播风险，使顾客在用餐过程中更加卫生、安心。值得注意的是，为提供更出色的使用体验，擎朗智能实现了完整的销售闭环。不仅提供良好的服务机器人售前服务，而且在售中、售后同样提供优质服务，并且不断实现市场下沉，为二、三线城市餐饮业提供智慧转型机会，让更多餐厅坚定的选择餐饮智慧化转型，推动国内餐饮行业发展，助力构建智慧餐饮产业链。目前，擎朗智能已服务客户15000+家，在全国设立55个营销运营中心，覆盖餐饮、医疗、酒店、场馆、商务办公、社区养老、机场等场景，遍布美国、德国、加拿大、西班牙、意大利、希腊、比利时、日本、韩国、新加坡等多个海外国家和地区。对于餐饮业不断增加的智能转型需求，擎朗智能将凭借稳定可靠的产品、丰富的全球项目经验与高效优质的售后服务，助力餐饮行业打造稳定可靠的解决方案，通过不断提升的产品品质与服务赋能餐饮行业，使服务机器人成为餐饮行业智慧转型抓手，进而重新定义餐饮业用户的体验感。

现如今是一个科技比较发达的时代，不仅人的生活质量提高了，我们出了各种场合的时候也会有科技的机器人为大家服务。酒店里已经发展送餐机器人还可以独立的坐电梯，真的是又可爱又觉得很便利。但是大家在这种便利的生活之余，有没有想到送餐机器人到底有没有安全隐患？对于黑客来讲，机器人好像是易如反掌的一件东西，在生活中毫无痕迹。

有些机器人在送餐的过程中也会存在一些安全隐患的，比如在送餐的时候会尝试失败，或者是和机器人建立不了正常的联系送错房间，被其他人调包，从这样的现象来看或许会发生一些没有必要的麻烦。对于机器人来说也是很无辜的，它并不像是真正的人一样可以阻止或者是拒绝。它只是在执行自己的工作，可是在这期间发生的意外，它自己是一点都没有办法控制的。

不过在这么发达的生活之中，也希望每一个人可以提高自己的素质问题，一定要尊敬我们的新科技。相信在未来的市场过程中，肯定有很多场合都会运用这种很科技的机器人为人类服务。代替服务员的工作点菜做家务，通通人类不喜欢做的事情，都可以由机器人承包。可以通过二维码就可以完成我们所需要的项目，确实是给社会增加了很多便利。

通过手机接送机器人，通过电脑操控就可以让机器人跟随自己的想法，工作还是很具有安全性的。不会让汤汁洒出来，而且在行驶的过程中也比较平稳，这对于机器人来说肯定也会有着很高科技的方案。对于现在很足够的经验来说，机器人也是很辛苦的，希望大家在看到工作中的机器人一定要学会尊重。

国外自动送餐机器人研究现状论文

当年宣称“毁灭人类”的智能机器人，它的现状如何？被销毁了吗？

随着信息技术与互联网的快速发展与普及，智能机器人技术得到了突飞猛进的发展，其能够部分代替人工工作，已经成为未来各个领域的关注焦点，目前我国智能机器人技术还相对落后。本文主要从国内外机器人的发展现状入手研究，经过对相关的资料分析，提出未来智能机器人的发展趋势，并以我国农业智能机器人应用经验为例，分析智能机器人对我国农业领域的应用情况，对于我国农业水平的提高具有深远意义。1 国内外智能机器人研究现状随着科学技术的发展，人们越来越希望自己能从日常琐碎事务中解脱出来，利用空余时间能做更多、更重要的事情，因此机器人技术应运而生。根据联合国的美国机器人协会给机器人的定义可知，机器人是一种由编程操作执行某项专门任务、综合了机械、电子、遥控器、人工智能、仿生学等多种科学的复杂智能机械。机器人是当代研究热点话题之一，其可以做人类做不到的高危险性的工作，甚至是在外太空或者深海领域的探究过程中都可以使用机器人，甚至可以说在人类难以生存的环境中，机器人可以在某种程度上替代人类。国外智能机器人发展现状国外的机器人是最早起步的，发展较成熟，其中以日本、美国、英国为首的国家，其根据自身生产力的需求，研发了各种各样的机器人，并且机器人的销量成比例逐渐增加，在2014年，全球工业机器人的销售额增长了（如图1所示）。机器人产业的蓬勃发展，为全球经济带来了巨大的变化，机器人的应用将影响到人类社会生活和经济发展的每个领域。二战后，美国机器人技术得到大力发展，制造业技术提升、经济快速发展，而机器人是功不可没的；在欧洲，欧盟启动了“SPARC”研发计划，该计划投入了28亿欧元，创造24万个就业岗位，在世界范围内的各个领域、各个行业都有机器人的身影，因此产生了深远影响；日本正将机器人作为未来经济发展的重要工具，其可以促进社会经济有着更大范围的提升；韩国也在大力发展机器人产业，并将生产的机器人销往海外市场，促进了机器人产业的壮大。国内智能机器人发展现状在中国，机器人技术起步较晚，但是发展迅速，在20世纪70年代，以工业机器人的研究与制造工作逐渐有了起色，其发展阶段可以分为3个部分：第一个阶段是从20世纪80年代末开始起步，具有产权的切割、焊接、喷漆、运输、包装等产品相继出现，可以说在这一阶段中，中国机器人向实践迈出了第一步，并且在此阶段中，我国政府不断出台机器人发展规划的相关政策。第二个阶段是从2010年后，中国机器人装机容量逐步上升，开始面向机器人产业链发展。全球机器人几大巨头分别是瑞典ABB、德国库卡、日本发那科、日本安川等，这些知名机器人制造商看好中国市场的发展前景，纷纷在中国市场中设立分支机构，从机器人的生产、销售、制造等领域开始全面铺设。而国内的机器人品牌起步较晚，以沈阳新松、广州数控等公司为首，通过并购、引进技术等方式开始涉足这些行业。第三个阶段是2013年4月21日，我国机械工业联合会创建的中国机器人产业联盟将国内机器人科技和产业单位进行资源整合，构成实现健康有序发展的服务平台。通过3个阶段的发展，可以看出我国机器人行业发展势头良好，但是与发达国家相比，我国机器人在发展速度、核心技术、市场份额等方面还相对较弱，究其原因，中国在机器人产业上还没有形成研制、生产、制造、销售、服务等有序的产业链。2 智能机器人的发展趋势分析（1）关键部件和核心技术的发展。现有机器人传感器的各项性能有了较大的改观，采用集成技术后可以增加信息的融合量，需要专业人员专门研究关键部件，从细节解决问题，在一些核心技术上促进机器人的标准化和网络化发展，并深入研究与归纳仿真功能、方向感知、心情管理、生物神经系统理论与方法。（2）机器人网络化。机器人网络化是未来机器人技术发展的重要方向之一，利用互联网技术，对目标机器人实现联网，并通过网络对其进行有效控制，并实现多机器人协作，促进更快、更好地完成任务。另一方面，很多作业项目难以靠一个机器人的能力完成，特别是在一些相对较为复杂的环境条件下，实现对计算机的远程网络控制，也是未来机器人技术发展的主要方向。（3）更好的交互方式。目前市场中的机器人还没有能力去实现相关理论与方法，依旧需要依赖于相关的知识，因此需要把机器需要完成的任务加载进去。人类与机器人的交互需要更加简单化、多样化、人性化、智能化，因此需要研究设计自然语言、文字语言、图像语言、手写字识别等，采用更加人性化的方式与用户交互交流，保证人与机器之间信息交流的协调性。3 智能机器人的具体应用很多国家在工业领域内使用机器人较多，并且发展到一定程度，日本、美国等国家在农业等领域应用了智能机器人。在农业采摘过程中，这些采摘机器人（图2）依托机械手臂、三维视觉传感器、末端执行机构、压力传感器等部件进行采摘，使采摘番茄的成功率超过75%左右，采摘蘑菇的成功率为81%。这些采摘机器人在采摘过程中可以避开障碍物采摘得当，并对多余部分进行剪修。另外，一些国家的农业领域中应用了嫁接机器人，其可在嫁接的3个重要环节中实现全自动模式，并且能让成功率高达97%，节省了巨大的人力、物力成本。除此之外，耕耘机器人、农药机器人、除草机器人等多种机器人类型也应用于农业领域中。

国外现在有智能送药小车英国一初创公司发明的人工智能送货机器人Kar-Go在伦敦开展了药物配送试验。根据查询相关公开信息显示，Kar-Go通过人工智能学习城市与乡村道路，在无标志的车道上自动驾驶，抵达收货人地址后，车内的机器装置。

无人机路线规划的研究现状论文

浅谈多旋翼无人机任务系统的优秀论文

前言：随着无人机产品的不断增加，市场之间的竞争力，也逐渐的提升，对此本项目研究出了更适合于工业控制、自动化装备等领域产品的多旋翼无人机，产品不仅定位合理，同时与其他产品存在一定的差异，该任务系统，是指先进智能装备数据链的无人多旋翼任务，存在较高的能量利用效率、载荷运输性能，是其它无人机产品，在技术方面不能相比的;制定合理的市场规划，会给企业带来一定的经济效益。

1 多旋翼无人机定义概述

我们常称无人飞行载具，为无人飞机系统，主要是利用无线电智能遥控设备，以及自带的控制程序装置，对于不载人的飞机进行操控。其中广义的无人机，包括狭义无人机以及航模。

多旋翼飞行器，主要由动力系统、主体、控制系统组成，动力系统包括电机、动力、电子调速器、桨;主体部分包括机架、脚架、云台;控制系统包括由遥控接收器、遥控组成的手动控制;地面站，以及由主控、GPS、IMU、电子陀螺、LED显示屏组成的飞行控制器。其中四旋翼，是一种4输入6输出的欠驱动系统;通过PID、，鲁棒、模糊、非线性、自适应神经网络控制。近年来，对于系统的控制功能的研究趋势，为大荷载、自主飞行、智能传感器技术、自主控制技术、多机编队协同控制技术、微小型化等方向。其中一些关键技术为，数学模型的建立、能源供给系统、飞行控制算法、自主导航智能飞行。

2 控制系统改进发展阶段

多旋翼无人飞行器的控制系统，最初是由惯性导航系统，借助了微机电系统技术，形成了EMES惯性导航系统;经过对于EMES去噪声的研究，有效的降低了其传感器数据噪音的问题，最后经过等速度单片机、非线性系统结构的研究、应用，最终在2005年，制作出了性能相对稳定的多旋翼无人机自动控制飞行器。对其飞行器的评价，可从安全性、负载、灵活性、维护、扩展性、稳定性几方面要素进行分析。具有体积小、重量轻、噪音小、隐蔽性强、多空间平台使用、垂直起降，以及飞行高度不高、机动强、执行任务能力强的特点;在结构方面，不仅安全性高、易于拆卸维护、螺旋桨小、成本低、灵活控制的特点。

3 技术原理

系统组成

无人多旋翼任务系统，总体技术方案框图如图1所示;如图所示，无人多旋翼任务系统，由无人机、地面工作站构成。无人机，由多旋翼无人机、任务载荷组成;地面工作站，由数据链通信单元、工业控制电脑、飞行控制摇杆等组成。

系统技术原理

多旋翼无人机，通过对于螺旋桨微调的推力，实现稳定的飞行姿态控制、维持。经过上述，对于多旋翼无人机、常规直升机、固定翼飞机的对比，可以明显的看出，多旋翼无人机，在任务飞行方面，具有多能量的优势，从而更好的执行完成飞行任务，改善了飞行姿态维持，消耗大量能量的缺陷，从而更好的保证了其能量利用率，直接产生续航时间、载荷运输性能的提升;在结构方面，做了大量的简化，省去了传动机构，使其运行噪音、故障概率、维护成本大大的降低。

无人机，与地面工作站之间的通信，通过设备数据链实现连接，起到通信中介的作用，同好也是无人机、地面工作站之间，实现地空信息交换的重要桥梁环节。以往无人机，对于地空信息的转换连接，只是普通的点对点通信，收到信号传输距离的影响，性能发挥受到严重的影响，只能实现一些简单遥控数据信号的传输。

但是本项目，对于无人多旋翼任务系统的研究，是通过数据链协议MAVLink的研究后，将其合理的嵌入到控制核心、地面数据链的ARM平台中，有效的改善了以往低空信息传输环节存在的问题，将其遥测、遥信、遥控、遥调、遥视这五遥很好的进行了统一，保证了通信之间的无障碍，从根本上解决了无人机和地面工作站的数据通信问题。其中涉及到的.五遥;其中遥测，是指对于远方的电压、电流、功率、压力、温度等模拟量进行测量;其中遥信，是指对于远方的电气开关、设备，以及机械设备的工作、运行等状态进行监视;遥控，是指对于远方电气设备、电气机械化装置工作状态的控制、保护;遥调，是指对于远方所控设备的工作参数、标准流程等进行设定、调整;遥视，是指对于远方设备的安全运行状态的监视、记录。

传统的无人机，在飞行时需要通过人工对于遥控器的操作，对其飞行姿态进行的控制，体现出其自动程序的不完善，功能单调等缺陷。但是本项目对于无人机的研究，在地面工作站，通过飞行任务规划软件的配套，有效的改善了以往功能单一的缺点，直接增加了其功能性。其中飞行任务规划软件，具备GoogleMap高速API接口，实现对于无人机飞行航线，在三维地图上的简易规划，同时也能对其航线进行启动，使其实现自动巡航、执行飞行任务、返航等操作。

4 技术关键点及创新点

技术关键点：

地空信息的的数据通信。

先进智能装备数据链协议MAVLink的应用，能够对其所有数据进行有效的整合，并全部归纳在数据链路中，整合五遥操作，有效的降低了多种通信制式、通信模块存在等方面的问题，提高了通信效率，保证了通讯功能得以有效发挥。

解决飞行姿态操控问题

嵌入式操作系统，在ARM处理器平台上的应用，加上陀螺仪等传感器、卡尔曼滤波等先进算法，从而更好的保证了控制系统的功能增加，除此之外，不仅实现了无人操作飞行，在飞行操纵方面，也有效的降低了能耗，增加了能量利用率。

在工业控制领域应用的扩展

本项目以同一载具+多种载荷的建设、研究思路，针对于型号相同的多旋翼飞行器，设计一样的数据、电气、机械接口的任务载荷，实现快速更换载荷，使其飞行任务之间，能够良好、稳定的切换、衔接，保证该系统的实用性，同时也减少了任务执行的成本。

增强地面工作站功能

通过C/S架构、C#语言、.net平台、三维GoogleMap、SQL数据库，以及地面任务规划软件、分析数据分析软件，从而更好的增强地面工作站的功能，以及自动化、智能化的程度,更好的为用户操作，带来更多的便利。

项目的技术创新性

在无人机、地面站，在植入数据链MAVLink的同时，加强整体系统功能的改进，有效的实现了五遥的综合统一。

卡尔曼滤波、四元数算法，加上嵌入式ARM平台，对其飞行姿态实现有效控制。

同一载具+多种载荷思路的研究，实现了无人机，对任务执行模式的有效转换。

同时地面任务规划软件、分析数据分析软件的应用，提高了系统的控制功能，以及系统智能化程度。

5 总结

综上所述，通过对于无人多旋翼任务系统的分析，发现我国针对于此方面的研究，仍存在很多不完善的地方，该项目通过C/S架构、C#语言、先进智能装备数据链、分析数据分析软件等，照比以往的无人机飞行器，在系统功能改进方面，实现了遥测、遥信、遥控、遥调、遥视的统一;在任务执行模式方面，实现了灵活转换;在飞行姿态方面，实现了智能操控;是在已有多旋翼飞控技术的基础上，有效的规避了其以往的缺陷，同时自主飞行控制软件编程，这种飞控任务的提供，有效的实现了飞行中，自主导航智能飞行。

论文摘要：文章针对侦察无人机航路规划这一问题，分析了影响航路规划的因素，构建了航路规划的模型。结合侦察无人机航路规划的特点与模型，论证了基于蚁群算法求解的理由与优点，并对蚁群算法的初始信息素强度与启发因子进行了改进。最后以岛屿进攻战役这一特定作战任务为例。利用MATLAB实现了侦察多目标时的航路规划问题。引言航路规划是指在目标点与起始点之间，为运动物体寻找满足某种性能指标和某些约束的线路、路径。目前对于航路规划的研究主要用于导弹、鱼雷、飞机等飞行器的飞行线路选择上，对于无人机的侦察航路的系统研究还不多见。在文献[3]中虽然也应用蚁群算法进行了航路规划，但没有充分考虑到威胁点存在和目标点价值对航路的影响，且对蚁群算法没有进行启发因子和信息素初始强度方面的创新。在相关外文文献中，由于美军无人机航程较大，其航路规划的约束条件就相对较少，可供借鉴的内容也很有限。而针对岛屿进攻战役这一特殊作战样式的研究更是尚属空白。本文正是基于这一背景下对该问题进行研究，以实现在充分发挥无人机最大作战效能的同时，又尽可能地降低无人机被毁伤概率。 1、影响航路规划的因素分析影响侦察无人机航路规划的主要因素有如下四个方面。目标价值目标价值是衡量某一时刻对某一目标实施火力突击必要程度的综合指标(用Vm表示)。可采用层次分析法获得各个目标的价值Vm，也可以再进行归一化处理，得到各目标的相对价值系数Ku，以此来衡量目标的重要程度。对不同的目标实施侦察时，对于价值较高的目标可安排更长的有效侦察时间，而对于价值相对较低的目标，则应适当压缩有效侦察时间。有效飞行时间(距离) 侦察的主要目的是发现对己方有价值目标并及时描述目标的状态，因此发现目标的概率是航路是否合理的一个重要指标。距离目标越近，飞机上侦察设备能够搜索目标区的时间也就越长，发现目标的概率也就越大。在执行侦察任务时，为了获得某一目标的有效信息，无人机必需接近目标并使目标处于其机载电子、光学侦察设备的作用距离内。如果为了实时监控某一目标，侦察无人机还必需在此目标的上空盘旋、停留，以使目标长时间地处于机载设备的监控之下。因此对目标的发现概率可以用有效飞行时间来表征。它表示侦察无人机对目标总的侦察、监控时间，为处理方便，若侦察无人机以等速率飞行，则其有效侦察飞行时间也可转变为有效飞行距离表征。生存能力侦察无人机要完成侦察任务就必须具备一定的生存能力。而其生存能力主要与侦察无人机的隐形规避性能、敌方雷达、防空武器的性能等相关。即侦察无人机的生存能力既受本身的易感性、易损性、可靠性影响，也受敌方的侦察探测和打击能力影响。从侦察无人机完成飞行任务过程来看，包括发射、正常飞行和突破拦截三个过程，若用概率Pf、Pl、Ps表示三个过程的完成情况。航程(油量)限制航程是指侦察无人机起飞后，中途不经加油所能飞越的最大水平距离，即飞行距离。是表征侦察无人机远航和持久飞行能力的指标。由于其在地面一次所加的油量是有限的，因此它的航路必然受到航程的限制，且由于无线电的作用距离受限，飞机执行任务的位置不能超过其作战半径。 2、航路规划构模侦察无人机多数情况下执行特定的侦察监视飞行任务，指挥员期望的目标是在有限的飞行时间与航程内发现尽可能多的目标，同时付出的代价最小。就航路规划的约束条件而言，首先是威胁量不能超过指挥员的许可范围，其二，是侦察无人机总的飞行距离不能超过侦察无人机的航程。一旦两者之一不能成立，表明要求的任务是无法完成的，即 3、蚁群算法及其改进蚁群算法作为一种新的计算模式引入人工智能领域，被称为蚂蚁系统，该系统基于以下假设： (1)蚂蚁之间通过环境进行通信。每只蚂蚁仅根据其周围的局部环境做出反应，也仅对其周围的局部环境产生影响； (2)蚂蚁对环境的反应由其内部模式决定； (3)在个体水平上，每只蚂蚁仅根据环境做出独立选择。在群体水平上，单只蚂蚁的行为是随机的，但蚁群通过自组织过程形成高度有序的群体行为。基于蚁群算法进行航路规划的特点基于蚁群算法的侦察无人机航路规划方法，能够保证在航路制订时得到一条具有较小可被探测概率及可接受航程的飞行航路，这种航路规划方法还具有以下特点：(1)在蚂蚁不断散布生物信息激素的加强作用下，新的信息会很快被加入到环境中，而由于生物信息激素的蒸发更新，旧的信息会不断被丢失，体现出一种动态特性； (2)最优路线是通过众多蚂蚁的合作被搜索得到的，并成为大多数蚂蚁所选择的路线，这一过程具有协同性； (3)由于许多蚂蚁在环境中感受散布的生物信息激素同时自身也散发生物信息激素，这使得不同的蚂蚁会有不同的选择策略，具有分布性。这些特点与未来战场的许多要求是相符的，因而采用蚁群算法对侦察无人机的航路进行规划具有可行性与前瞻性。蚁群算法的改进 (1)ij(t)的初值为了更好的考虑威胁，在定义在初始条件下定义轨迹强度不同，根据蚂蚁选择路线最优选择轨迹强度高的路线，而无人机的航路规划中则应该更优的选择距离威胁点较远的航路。那么可以定义轨迹的初始强度与距离成反比。即与威胁点越近的路线，信息素强度越小。对于两目标点间的每条路径，其信息素轨迹初始强度。 4、基于改进蚁群算法的侦察无人机航路规划的实现航路规划的初始条件蚁群算法用于航路规划主要运用在对多目标实施搜索侦察的航路规划问题，即航路规划需要得出的是飞行经过各个目标的数量和次序，以使侦察无人机经过尽可能多的目标点。在进行初始规划的过程中，为更方便蚁群算法的实现，首先确定坐标系，将上述各目标点及威胁点用坐标系来表示，这样可以便于实际的运算。假设在岛屿进攻战役中以某市为坐标点(100，100)的位置，以3公里为1个坐标系单位长度建立平面直角坐标系(这是在充分考虑了将主要有价值点都包括在一个(120×120)的范围内而合理构建的)。则可以确定上述各点的坐标系位置，得到各点坐标。同时各个目标点的价值系数通过层次分析法可求得到结果(具体过程略)。蚁群算法模型的实现蚁周系统的各初始参量的确定为计算和表示方便，将目标点定义为向量Mi(其中i＝1，2，3，…，12)，威胁点定义为向量Ti(其中i＝1，2，3)。采用蚁群算法实现目标点的类旅行商(TSP，Traveling Salesman Problem)问题，目前已经开发的蚁群算法包括蚁密系统、蚁量系统和蚁周系统，而实际应用多数应用后者。为模拟系统中蚂蚁行为的方便，定义标记。蚁群算法模型分析通过比较的方法，定性分析各个情况下的目标函数值和航路规划图。不难发现在考虑了目标点价值和威胁点威胁的情况下，航路尽可能地避开了威胁并优先选择通过目标价值较大的点。这样无人机的被毁伤概率较低，且如果发生被毁伤事件时，已经发现的总体目标价值最大。针对四种情况进行定量分析，假设指挥员的倾向性为，即略侧重于考虑威胁代价。2000表示对每个目标的有效侦察距离均为2000m，计算目标函数的值，可见考虑完备时虽然航路总长最大但总体的目标函数值也最大，航程最优，即侦察无人机应按照依次通过这些目标点。 5、结束语通过上述分析，在给定侦察无人机的侦察任务情况下经运算可求得最优的初始航路，它可以有效地提高无人机的侦察效能，降低无人机的被毁伤概率，它对于目前军事斗争准备中如何使用侦察无人机具有一定的指导意义。随着我军侦察无人机性能的提高及型号的不断丰富，在对未来岛屿进攻战役中如何对这些机型进行航路规划尚有待于进一步探讨。

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电力企业输电线路巡检工作中无人机的运用论文

在当前形势下，电力企业的体制改革已取得了一定的成效，供电服务范围进一步扩大，输电线路的分布也越来越广。由于各地区的自然环境具有一定的差异性，因此，采用人工方式对输电线路进行日常巡检已远远达不到要求。而采用无人机巡检可以在第一时间查明故障位置，且不会受到地形条件的影响，同时，还可以实现多角度、全方位的巡检，进而从整体上掌握输电线路的运行状况。可见，无人机的应用对于电力企业的输电线路巡检工作具有重要意义。

1 无人机的研究设计分析

当前，在输电线路巡检中，应用最为广泛的是遥控直升机和四旋翼无人机。应用无人机对输电线路进行全方位的巡视，可以迅速、准确地判断故障的发生点，大大提高巡视工作的效率。从产生和自身结构来看，无人机是先进科学技术创新研究的产物，它的形成主要涉及以下几方面。

技术方面

遥控直升机采用的是普通直升机的气动布局，一般可以携带图像采集和实时传输设备，在飞行过程中，可以将所“看”

到的各种信息通过传输设备及时传输到监控中心，从而大大提高输电设备巡视、检修工作的效率。四旋翼无人机的气动布局结构是 4 个旋翼相互对称分布。这种结构设置使其具有较高的起降能力。此外，四旋翼无人机还安装有减振云台和无线传输设备，在对输电线路进行巡检时，可以利用微型高分辨率的图像采集设备获得高清信息，并将所获信息及时传输到监控中心。

自身系统构成方面

遥控式无人机的构成主体是遥控直升机的本体。此外，遥控直升机还包括减振悬挂装置、信息采集和传输设备、地面图像的监视和操控系统等。四旋翼无人机主要由本体和地面监控站构成。

功能方面

无人机的功能分析应用遥控直升机巡检的工作流程是由人工进行遥控飞行或者悬停在输电线路的上空，而后再利用信息采集设备对线路的图像信息进行实时采集和传输；应用四旋翼无人机巡检的工作流程是在地面站的引导下，根据输电线路的布设状况进行信息的采集和传输。具体来说，分为以下几个步骤：①四旋翼无人机自主悬停于特定空间位置，而后再进行图像信息采集；②通过调节四旋翼的航向和减振云台，对图像采集设备、被检测设备的光学角度和距离进行合理调整，实现对输电线路设备图像的实时采集和传输；③根据人工操作的各项指令进行控制，而后沿输电线路进行飞行式观测和信息采集。

地面站的功能分析四旋翼无人机地面站的基本功能包括与四旋翼无人机协调进行遥控、遥测通信，对四旋翼无人机的图像信息采集位置的确定起引导作用，实时接收和整理分析无人机所获得的输电线路信息，实时操作、控制无人机的飞行状态和云台状态。

关键技术要点和创新点的分析

无人机巡检输电线路的关键技术要点和创新点主要包括以下几个：①四旋翼无人机具有自主悬停、自主导航飞行的特点，可以进行输电线路跳闸后的故障点查找，并在此基础上，构建一个完整的输电线路全过程立体式的巡检系统。②四旋翼无人机的另一个功能就是可以对输电线路起到防碰撞保护作用，用于输电线路的巡视和检测，同时，还可以对严重自然灾害下的输电线路起到保护作用，比如常见的大风、暴雨等。③地面实时监控技术和图像防抖降噪技术在输电线路巡检中的应用。无人机所配备的可见光视频可以在网络信息技术的作用下及时传输到监控中心。④对四旋翼无人机一体化设计和输电线路的快速检测系统进行优化，有效解决流线型机身的碳纤维制作工艺问题，进而解决锂电池的选型、旋翼的升力、电机的选型和空气动力等相关问题。⑤自主悬停和飞行控制系统具有自驾和手动两种工作模式。在自主悬停的状态下，无人机不仅可以通过地面站的高清录像检查线路，并保留手动模式，还可以按照既定的路线进行自主导航的飞行和巡检。

2 无人机的应用分析

实际应用效果

在输电线路的巡检中，应用无人机可以实现多角度、全方位的高空信息采集，有效降低架空输电线路巡检工作的强度，减少安全隐患，促进巡检效率和质量的提高，尤其是在恶劣的'环境中，比如在铁塔打滑时，无人机可以代替人工蹬杆和走线，进而保障了电网的安全、稳定运行。另外，应用无人机可以大大降低巡检工作的成本，为生产生活用电提供保障。

可见，无人机的应用对当前电力企业的输电线路巡检工作具有重要意义。

无人机的发展前景

无人机的发展前景可以概括为以下几点：

①在高压输电线路中，可快速、准确地查找故障点，并对存在的可疑故障点进行高效、合理的巡检，是高压输电线路稳定运行的保障。

②在输电线路具体的某个路段或局部设备中，可以快速对故障进行巡检，成本低、效率高，具有较好的安全性和技术性。

③可以智能化定点悬停在输电线路金具和绝缘子的上方进行局部检测，操作简单，从而减少人工巡检的任务量和时间，尤其是在环境条件恶劣的输电线路中，无人机的优势更为明显。

④无人机所具有的陀螺稳定可见监视器和红外线成像仪设备不仅能够对输电线路起到录像和检测的作用，实现自动巡检，还能够有效解决地形巡视困难等问题，进一步降低人工巡检的潜在危险性，提高输电线路的运行质量。

3 总结

电力在现代社会发展中发挥着重要作用，是国民经济健康、稳定发展的保障。在科技的推动下，将无人机应用于输电线路巡检中，可以大大提高输电线路的运行效率和质量，并进一步提升其运行的可靠性和稳定性。因此，电力企业要加大对无人机的应用和研究力度，提升其实际应用效果。

参考文献

[1]张永，李德波，吴翔，等。无人机巡检输电线路技术的应用与分析[J].宿州学院学报，2013,28（8）：87-88.

[2]诸葛葳。无人机巡检输电线路技术的应用探析[J].科技经济市场，2015（5）：16.

[3]周海峰。无人机巡检输电线路技术的应用与分析[J].建筑工程技术与设计，2015（18）：1238.

毕业论文路径规划算法

+++Q帮完成

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本文仅供学习使用，并非商业用途，全文是针对哈尔滨工业大学刘文之的论文《移动机器人的路径规划与定位技术研究》进行提炼与学习。论文来源中国知网，引用格式如下： [1]刘文之. 基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现[D].哈尔滨工业大学,2018.

相关坐标系转换原理已经在前一篇文章写完了，直接上转换方程。

这里他的运动模型选择的是基于里程计的运动模型，还有一种基于速度的运动模型，其实都差不多，整体思想都一样。里程计是通过计算一定时间内光电编码器输出脉冲数来估计机器人运动位移的装置，主要是使用光电码盘。根据光电码盘计算出此时轮子的速度，然后通过已知的轮子半径来获得单位时间每个轮子的位移增量。

高等数学可知单位时间位移增量就是速度，对速度在一定时间上进行积分就得到这一段时间所走过的路程。

根据上图，我们可以求出来机器人航向角角速度、圆弧运动半径和机器人角度变化量，由此可以解的机器人在当前时刻的位姿。

实际上也是有误差，所以单独依靠里程计会与实际结果产生较大误差，所以必须引入其他的外部传感器对外部环境的观测来修正这些误差，从而提高定位精度。

首先肯定需要将激光雷达所测得的端点坐标从极坐标、机器人坐标中转换到世界坐标中。

这张略过，暂时不需要看这个

路径规划算法介绍：

因为该算法会产生大量的无用临时途径，简单说就是很慢，所以有了其他算法。

了解两种代价之后，对于每一个方块我们采用预估代价与当前路径代价相加的方法，这样可以表示每一个路径点距离终点的距离。在BFS搜索过程的基础上，优先挑选总代价最低的那个路径进行搜索，就可以少走不少弯路。（算法讲解）

在局部路径规划算法之中，我们选用DWA算法（dynamic window approach），又叫动态窗口法。动态窗口法主要是在速度(v, w)空间中采样多组速度，并模拟机器人在这些速度下一定时间内的轨迹。在得到多组轨迹后，对这些轨迹进行评价，选取最优的轨迹所对应的速度来驱动机器人运动。 state sampling就是按照之前给出的全局路径规划，无论是Dijkstra还是A* 都可以方便的得到state sampling，DWA算法所需要提前建立的action sampling有两种：

但是无论是什么情况，上述所做的工作就是把机器人的位移转化到世界坐标中来，而不是机器人坐标系。速度采样结束之后，只需要对小车的轨迹进行评判，就可以得到最优解了。下面介绍速度采样的办法。

对速度进行采样一般有以下三个限制：

当确定了速度范围之后，就需要根据速度分辨率来对小车速度离散化，在每一时刻将小车在不同直线速度角速度组合下所即将要行驶的距离都可视化出来。

其中每一条轨迹都是很多小直线连接起来的。

需要用评价函数来对上述轨迹进行选择，选择最适合的轨迹

最后为了让三个参数在评价函数里所发挥的作用均等，我们使用归一化处理来计算权重。

算法流程整体如下：

比较高深，Google一下吧