一、机器人规划专家系统

机器人规划专家系统是一种集合了人工智能和机器人技术的领域，其通过利用专家系统的知识表示和推理技术，以帮助机器人完成各种任务和规划行为。这种系统的设计旨在模仿人类专家的能力和智慧，从而使机器人能够更加智能地进行规划和决策。

机器人规划

机器人规划是指为机器人制定行动方案和路径，以实现特定任务或达到特定目标的过程。在传统机器人中，规划通常基于预先定义的算法和规则，但是在机器人规划专家系统中，规划过程更加智能化和灵活，能够根据实时信息做出决策和调整。

专家系统

专家系统是一种基于知识库和推理机制的人工智能系统，其设计目的是模拟人类专家在特定领域的决策过程。专家系统通过收集、存储和维护领域专家的知识，然后利用推理机制根据输入的问题进行推断和决策。

机器人规划专家系统的工作原理

机器人规划专家系统结合了机器人规划和专家系统的优势，其工作原理主要分为知识表示和推理两个方面。首先，系统需要建立一个知识库，其中包含了机器人规划领域的知识，例如各种任务的执行方式、环境信息等。

接着，系统可以根据输入的任务和问题，利用专家系统的推理机制对知识库中的信息进行推断和匹配，从而生成适合机器人执行的规划方案。这种过程能够使机器人更加智能地应对各种复杂的情况和任务。

机器人规划专家系统的优势

与传统的机器人规划方法相比，机器人规划专家系统具有多方面的优势。首先，它能够更好地处理不确定性和动态环境下的任务规划，因为系统可以根据实时信息进行调整和优化。

其次，机器人规划专家系统能够利用专家的知识和经验，使机器人在执行任务时更加高效和准确，从而提高工作效率和质量。

另外，由于系统可以不断学习和更新知识库，机器人规划专家系统具有良好的适应性和扩展性，可以适用于不同领域和任务的规划和决策。

应用领域

机器人规划专家系统在各个领域都有着广泛的应用，特别是在工业自动化、服务机器人和医疗机器人等领域。在工业自动化方面，机器人规划专家系统可以帮助生产线上的机器人进行任务规划，优化生产流程和提高生产效率。

在服务机器人领域，机器人规划专家系统可以帮助服务机器人更好地理解用户需求，规划最佳路径和行为，提供更加个性化和高效的服务体验。

在医疗机器人领域，机器人规划专家系统可以辅助医疗机器人进行手术规划和操作，减少手术风险和提高手术成功率。

结语

机器人规划专家系统作为人工智能和机器人技术的结合，具有广阔的应用前景和发展空间。随着技术的不断进步和知识表示推理能力的提升，相信这种智能系统将在未来得到更广泛的应用，并为人类社会带来更多的便利和创新。

二、机器人路径规划？

Online Generation of Safe Trajectories for Quadrotor UAV Flight in Cluttered Environments

介绍

文章强调无人机轨迹规划重点有三：

1. 生成的轨迹必须平滑且符合无人机的动力学约束
2. 整个轨迹，而不是轨迹上的某些点，需要保证是避障的
3. 整个sensing, mapping, planning的过程必须是满足实时性要求的

文章的主要贡献在于使用minimum snap方法，通过构造带约束的优化问题保证无人机轨迹的动力学约束和平滑。通过使用高效的空间处理方法(基于八叉树地图)来生成飞行走廊，从而处理了无人机可通行区域的问题。并且这个方法是高效的，所以能够实时运行，地图也是在无人机飞行中逐步构建的。下图是最后的算法效果：能够在室外位置环境下进行自主导航和飞行。右侧图的绿色方框就是后面要讲的飞行走廊。

对于飞行走廊，1.2.1节介绍了已有的很多方案，但是都存在计算负荷过大的问题，作者提出了膨胀法形成多个长方体连接而成飞行走廊的思路。对比作者以前提出的方法(文章ref[12]),以及当时的state-of-the-art方案（文章ref[4]）,都存在明显的优势。

如上图所示，蓝色的连续方框，是作者在ref[12]中提出的早些方案，明显飞行走廊的空间构造的更加保守，当前方法构造出的橘色方框空间更大，也就意味着飞机有更大的操作空间。而对比ref[4]的方法，也具有明显优势。[4]中，使用了先用RRT*采样出离散点，如图(c)所示，然后用QP的方法将这些点连接成光滑可行的曲线。由于优化问题只存在等式约束，也就是要曲线通过这些个提前固定好的点，所以可以使用闭式求解

的方法，一次性求解结果。这个在论文推土机：Minimum Snap Trajectory Generation and Control for Quadrotors以及提过了，但是很容易想到的问题就是，平滑后的曲线的点，除了通过这些固定点的地方保证安全，其他的位置是有可能存在碰撞风险的。

作者的做法是：做碰撞检测，发现碰撞点后新增加约束点，然后回来继续解优化问题，和上一个优化问题相比，会发生碰撞的位置由于增加了新的位置约束，则不会再发生碰撞了，但是这次优化问题由于约束发生了变化，不保证在别的地方是不是会再发生碰撞，所以有可能又会检测出新的碰撞点，所以需要一次一次不断进行迭代优化，最后到任何点都不发生碰撞为止，可是到底要进行多少次迭代才能够完成优化呢？这里要强调，我们无法证明通过有限次优化能够让所有点避障。这个部分的深入分析我们放到对ref[4]的解析中再讲，完成本文时还没写。最后文章给出算法框架：

基于八叉树的地图表示

这部分涉及地图，或许应该放在另一个专栏中？

飞行走廊的生成

这部分介绍飞行走廊的生成。飞行走廊的好处很明显：空间上的约束，可以直接去构建，但问题可能是非凸的，或者构造出非线性优化问题，这会影响计算的实时性。通过构建飞行走廊，将位置约束变成凸空间，这样施加在优化问题上，优化问题仍然是凸优化，能够通过高效的求解方法进行求解。 飞行走廊被定义成 ,它由一系列的空间组成 ,每个空间是一个长方体，所以空间有三个维度，每个维度被其上下界所约束： .飞行走廊的生成有两部分组成，首先进行初始化，然后进行后处理。

第一步，使用A*算法进行初始化（当然，完全可以使用考虑动力学约束的混合A*搜索算法）。空间地图使用八叉树地图进行构造，使用A*算法进行搜索，找到连接起点和终点的一系列grids. 这些grid是避障的，联通的。在3.1.3节，作者强调了最优性和效率之间的平衡。由于空间的稀疏性，再使用A*搜索过程中我们通过减小heuristic的估计来让A*算法更加贪心，但由于破坏了最优性原则，这很可能让A*算法搜索出来的结果不是全局最优，就如下图中的绿色方块所示。但是由于在第二步膨胀过程中，我们会膨胀绿色方块获得最优的飞行走廊，这也在一定程度上弥补了A*搜索结果不是全局最优的问题。因为与全局最优结果相近的次优搜索结果，通过第二步膨胀后，或许会几乎相同。

接下来第二步是膨胀：由上面A*搜索出来的结果作为初始化飞行走廊显然还没有完全利用到周围的free space

, 在这个飞行走廊附近依旧有很大的拓展空间，通过向各个方向进行膨胀，一直膨胀到碰到障碍物位置，以此获得更大的通行区域，如下如所示，蓝色方块是初始化的结果，绿色虚线方块是膨胀后的结果，右图中的橘色区域则是连续膨胀方块间的重叠区域，这也是接下来轨迹规划

的时候的空间位置约束，要求两个segments之间的切换点的位置必须被约束在这个重叠区域之内。

在Fig.1.2中也就是下图，我们可以明显的看到，重叠区域是非常大的，在进行轨迹规划时，我们只要求segment

之间的切换点被约束在重叠区域内即可，这其实是implicit time adjustment. 因为通过调节切换点的位置，也就起到了调节轨迹长度和轨迹形状的作用，从一定角度来讲就是在做time adjustment

的过程。原文的描述在3.2和3.3中。

这里是截图原文的描述：

基于样条曲线的轨迹生成

这部分介绍轨迹规划。这部分的轨迹生成

算法在ref[12]中首次提出(完成本文时对应论文解析还未完成，后续链接)，在这里面针对时间分配问题有一些新思路，通过增加有限个新约束(在违反无人机动力学约束发生时)，能够被证明整个曲线可以被完成约束在设定的动力学约束之内。这部分也是文章的核心部分，可以看下原文chapter4的截图：

我们跳过无人机的动力学分析，直接接受结论：四旋翼无人机具备微分平坦的特性，具体说来就是其状态和控制的输入能够被四个输出及其导数确定。这是我们能够运用基于minimum snap方法的前提条件。多段拼接的轨迹由以下表达式组成：

cost function为：

以上表达意为整条曲线又M 段 N阶多项式拼接而成，目标函数是整条曲线的某阶导数（minimum snap取jerk, 也就是3阶导数）。在这里，目标函数被构造成二次型：

其中，等式约束和不等式约束均可被写成线性函数。具体来说，约束包括动力学约束(速度，加速度，jerk等)，位置约束，通过corridor constraints给出，也就是上面说到的飞行走廊，最后还有连续性约束，也就是连续两条曲线的切换点至少N-1阶连续，N是每条曲线的最高次。对于位置约束，上面已经说过，切换点的位置被约束在对应的方块的重叠区域之内：

但是，注意到这个约束只是保证了切换点的安全，并没保证其他时间点上的点是不是安全的，避免碰撞的。所以这里作者给出了一个新算法来保证整条曲线都是避障的，如下图所示：

1. 首先进行一次优化求解，然后得出结果。
2. 对每一段N阶曲线去查看它的N-1的极值点，来检查是不是在对应的飞行走廊的方块内。
3. 如果出现violation,违反约束的情况，在那个违反约束的时间点上，新增位置约束，具体做法就是对这个位置的上下边界压缩
4. 然后构造出新的优化问题继续求解，这里新的问题与老的优化问题的唯一区别是更新了约束。

新的约束为：

注意到，尽管这个loop内的极值点不一定是下一个loop的极值点，但是作者通过证明发现能够通过有限次的约束更新，将整条曲线限制在安全区域之内，这个和ref[4]中的处理碰撞问题的方法相比就有很大优势，毕竟后者是内有办法确保迭代能够在有限次约束更新内完成的。具体的theory部分见文章4.2.1节(Page.25).

进一步的，如果需要约束更高阶的导数，如速度，加速度，以及jerk等，也可以通过同样的方法进行约束，比如说还想约束速度，那么获得速度表达式后：速度的表达式是N-1阶，那么就有N-2个极值点，找到极值点是否符合动力学约束，如果不符合，用一样的方式，在极值点处施加新的约束，然后继续回去进行下一轮优化。

三、机器人路径规划算法？

路径规划其实分为两种情况，一个是已知地图的，一个是未知地图的。　　对于已知地图的，路径规划就变成了一个全局优化问题，用神经网络、遗传算法有一些。　　对于未知地图的，主要就靠模糊逻辑或者可变势场法。　　对于未知环境能自己构建地图的，也就是各种方法的结合了。

四、专家系统指的是？

是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统

五、机器人规划专家系统：自动化未来的智慧引擎

引言

随着科技的不断进步，机器人已经成为现代社会不可或缺的一部分。然而，要使机器人能够自主完成复杂任务，就需要有一个可靠而高效的规划系统。而机器人规划专家系统就是为了满足这个需求而设计的，它能够为机器人提供智能的导航、路径规划以及任务调度等功能。

什么是机器人规划专家系统

机器人规划专家系统是一种建立在人工智能和机器学习技术基础上的软件系统。它通过处理大量的数据和实时环境信息，为机器人提供智能化的任务规划和决策支持。

这些系统通常由三个关键组成部分构成：

1. 感知模块：通过使用各种传感器和摄像头来获取环境信息，例如地图、障碍物的位置和姿态等。
2. 规划模块：根据感知模块获取到的信息，使用算法和规则来生成机器人的路径和行动方案。
3. 执行模块：将规划模块生成的路径和方案实施到实际机器人上，使其能够自主完成任务。

机器人规划专家系统的应用

机器人规划专家系统具有广泛的应用领域：

1. 智能家居：机器人可通过规划专家系统实现智能家居的智能化控制，比如自动清扫、自动照明等。
2. 工业自动化：机器人可以通过规划专家系统来规划和优化生产线上的任务和流程，实现工业自动化生产。
3. 物流领域：规划专家系统可用于物流机器人的路径规划和货物分配，提高物流效率和准确性。
4. 医疗护理：机器人能够通过规划系统实现医疗机器人的路径规划和手术辅助等功能，提高医疗水平。
5. 军事领域：规划专家系统可用于无人机的任务规划和军事行动模拟，提高作战效率和安全性。

机器人规划专家系统的挑战

尽管机器人规划专家系统具有巨大的潜力，但也面临一些挑战：

1. 环境复杂性：现实世界中的环境复杂多变，机器人规划专家系统需要能够适应各种环境的变化。
2. 实时性需求：一些任务需要在实时环境下完成规划和决策，对系统的实时性要求很高。
3. 决策准确性：机器人规划专家系统需要准确地分析并规划任务，以避免错误和危险。
4. 算法和模型设计：机器人规划专家系统需要合理设计有效的算法和模型，以提高规划和决策的效果。

结论

机器人规划专家系统是实现机器人智能化的重要一环，它能够为机器人提供智能的导航和决策支持。随着技术的不断发展，机器人规划专家系统将在各个领域得到越来越广泛的应用和发展。

感谢您阅读本文，相信通过了解机器人规划专家系统，您能更好地了解机器人技术的发展和应用前景。

六、救火机器人创业规划书？

1 是必要的。2 救火机器人的创业规划书可以明确目标和方向，创业的原因和目的。它可以包括市场调研、竞争分析、产品定位、市场推广、财务规划等内容，帮助创业者更好地规划和管理创业项目。3 此外，还可以延伸到技术研发、人才招聘、合作伙伴寻找、风险管理等方面，为创业者提供全面的指导和支持。它是一个重要的工具，可以帮助创业者在竞争激烈的市场中取得成功。

七、AGV机器人路径规划实验步骤？

步骤:

1、对机器人的速度进行离散采样。

2、对于每个采样后的速度，用当前的位置信息去模拟一段时间后小车的速度

3、从向前的运动过程当中，评估每条运动的轨迹。使用不完整的度量，例如，接近障碍物，接近目标，接近全局规划的路径和速度。抛弃原有的存在问题的路径。

4、选择一条得分较高的路径，并且给底盘发布速度。

5、清除和重复。

DWA算法，就是说，当你需要障碍物的时候，给你画一个圆，然后让机器人按照这个圆走。

八、什么是专家系统？

是it方面的expert system么?如果是这个,

专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。

一般来说，专家系统=知识库+推理机，因此专家系统也被称为基于知识的系统。一个专家系统必须具备三要素：

领域专家级知识

模拟专家思维

达到专家级的水平

专家系统适合于完成那些没有公认的理论和方法、数据不精确或信息不完整、人类专家短缺或专门知识十分昂贵的诊断、解释、监控、预测、规划和设计等任务。一般专家系统执行的求解任务是知识密集型的。

著名的专家系统

ExSys：第一个商用专家系统。

Mycin：一个诊断系统，其表现出人意料的好，误诊率达到专家级水平，超出一些诊所的医生。

Siri: 一个通过辨识语音作业的专家系统，由苹果公司收购并且推广到自家产品内作为一个人秘书功能。

九、人工智能机器人发展规划？

人工智能机器人以后会发展的越来越多，有更多的领域运用到这个，会最大程度的解放劳动力 ，所以我们应该不断地研究各种类型的机器人，让它适用在各个行业

十、规划式扫地机器人原理？

工作原理：扫地机器人的机身为自动化技术的可移动装置，与有集尘盒的真空吸尘装置，以圆盘型为主。前方有设置感应器，可侦测障碍物，如碰到墙壁或其他障碍物，会自行转弯。

配合机身设定控制路径，在室内反复行走，如:沿边清扫、集中清扫、随机清扫、直线清扫等路径打扫，并辅以边刷、中央主刷旋转、抹布等方式，加强打扫效果，以完成拟人化居家清洁效果。 扫地机器人，又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等，是智能家用电器的一种，能凭借一定的人工智能，自动在房间内完成地板清理工作。

一般采用刷扫和真空方式，将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒，从而完成地面清理的功能。

一般来说，将完成清扫、吸尘、擦地工作的机器人，也统一归为扫地机器人。