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扫地机器人的设计与实现
内容摘要：
随着人类发展和社会进步，智能化在现实生活中的应用越来越广泛。本文阐述了扫地机器人在无人操控的情况下完成清扫具有桌子﹑椅子﹑饮水机和茶几的室内地面的任务。本设计由控制、感知、移动、清洁清洁1.概述
1.1设计目的和设计要求
1.2设计构思
2.设计原理及方案
2.1模块设计
2.2工作流程
2.3路径规划研究
2.4路径的实现——内螺旋算法
3.实验及其结果
4.总结与心得体会
扫地机器人的设计与实现
1.1设计目的和设计要求
随着人类文明的不断发展，科技已经深入到了我们生活的方方面面。在当今社会，人们的工作与学习愈加繁忙，机械自动化便顺理成章地成为了社会发展的趋势，这样可以极大地提高工作效率。机器人若要实现智能化就必须要能独立感知外界环境并作出及时的判断与处理，随后触发指令并完成相应的动作。本次设计的要求是小车能够在指定区域内不留遗漏地打扫干净地面。
1.2设计构思
2.设计原理及方案
2.1模块设计
扫地机器人由各功能模块构成，各功能模块相互协调，共同作用，保证机器人的顺利工作。扫地机器人的中心是控制模块，使用了AT89C51单片机，它对其他各功能模块进行控制。移动模块负责行走，由驱动电机，驱动轮和万向轮组成，因房间地面平滑，故采用轮式结构。感知模块负责采集周围环境的各种信息。感知模块由传感器构成，传感器的选择取决于机器人的工作需要，机器人对传感器的一般要求是:精度高，可重复使用，稳定性好，不受外界干扰干扰，质量和体积小。综合这几点，同时考虑到机器人对避障和清扫任务的要求，感知模块决定采用超声波传感器、红外线传感器。清洁模块由起尘刷、挡尘盖、清扫电机、清扫刷、集尘室和吸尘风机组成，由于客观条件的限制，没有安装洒水装置和擦地装置。图一和图二为机械结构图。
2.2工作流程
①首先启动机器人，令其开始进行工作。
②机器人开始工作后便控制吸尘装置进行吸尘，清扫装置开始扫地。
③机器人一旦开始工作，感知模块就开始不停地搜集周围的信息，送入控制模块进行分析处理从而决定机器人的行走路径。
④当路径规划需要机器人实现转向的时候，控制模块便改变两轮的速度，通过速度差来实现转向。
该扫地机器人利用安装的传感器获得房间内部的基本信息，例如障碍物的位置，墙壁的位置，然后根据获得的信息，采取相应的措施，通过以单片机为核心的控制模块进行障碍物的判断、避障方式选择和前进的实施。
2.3路径规划研究
所谓机器人路径规划技术，就是机器人根据自身的传感器对环境的感知，按照某种优化指标，在起点和终点之间规划出一条与障碍物无碰撞的路径。
路径规划可分为两类，一种是传统的从起点到终点的路径规划，它的目标是找到一种两点间的最优路径，其中包括路程最短，耗时最少，耗能节约等方面，并且使机器人能正常运行并避开障碍物；另一种是完全遍历路径规划，这是一种在平面工作范围中特殊的路径规划，指在满足某种前提下，找到一条在设定区域内从起点到终点且经过所有可达到点的连续路径。
对于扫地机器人来说，由于它要将整个房间清扫干净， 这就要求它要走遍房间的每一个角落， 所以这与一般的移 动机器人路径规划不同，它要按照一定的轨迹来运动，同时 具有运动的遍历性和不重复性。遍历性指的是机器人要尽 可能地走遍所有需要清扫的区域。它反映了机器人的实效性。不重复性指的是机器人的行走路线应尽量避免重复。它 反映了机器人的工作效率的高低。同时我们希望路径是连 续的、不间断的;机器人能避开所有障碍;清洁机器人行 走的总距离和时间最小，以达到最小的能量消耗。
在本设计中，我采用的是完全遍历路径规划，机器人不必去探测垃圾的具体位置，只需走遍房间的每个角落即可，发现有垃圾便清洁即可。
2.4路径的实现——内螺旋算法
内螺旋算法是让机器人沿墙壁移动， 进行内螺旋式“回”字型路径规划，内收缩式的清扫，如图三。图中箭头表示前进方向，直线表示行进路线。在清扫过程中遇到障碍物时，清洁机器人的正常轨迹就会中断，进入绕障碍的程序，绕障结束后回归原来的轨迹。同时清洁的轨迹需要依据一定的规则来限定。本路径规划易于实现较大的覆盖率。这种方法简单，满足了遍历性和不重复性的要求。
在整个行进过程中，机器人是从外向内运动的。机器人的初始位置是靠墙的。自起点开始，沿顺时针方向，每转一周与墙边距离增加
内 螺 旋 算 法 示 意 图
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小瓦扫地机器人：有力也有趣的清扫小帮手
& & & &相比前两款产品，小瓦扫地机器人更容易成为小户型的理想选择。扫地机器人是 2017 年人们谈论较多的智能家居产品，面对曾经参差不齐、价格混乱的局面，小米像鲇鱼一样通过生态链企业石头科技的高性价比产品撬动了一片市场，并吸引了不少人的关注。
作为行业黑马，石头科技 2017 年推出的米家扫地机器人、石头扫地机器人两款产品均取得了不错的口碑和销量。虽然整个市场的价格在走低，但 1500 元以上的售价依然是一部分人选购时的门槛。伴随 2018 年开年，其新品小瓦扫地机器人青春版正式亮相众筹，并尝试通过 999 元的价格进入更多用户家庭。
不足千元的价格背后，这款产品究竟和之前有哪些不同？值不值得购买？有哪些需要注意的地方？如果正在阅读的你在考虑入手人生第一款扫地机器人，那么不妨先来看看极客之选的上手体验。
老规矩，在详细了解前，我们不妨先看看它的基本配置：
主机尺寸：353mm&350mm&90.5mm
重量：约 3.0kg
颜色：白色
电池：14.4V/2600mAh 锂电池
尘盒容量：630ml
最大吸力：1600Pa
碰撞保护：红外减速传感器
额外功能：虚拟墙、Wi-Fi 智能快连、局部清扫、远程操控等
千元档最素雅的外观
拿到手拆开包装，小瓦扫地机器人给人的第一印象很简洁。继承了石头科技前两款产品的外观设计，这一次的新品仍然采用了白色机身，配合简单的灰色外圈部分，在碰撞时对机身和家具都能有所保护。除了机器主体，包装中还有一个充电底座、电源线和主刷清洁工具。
如果你对我们之前的评测有印象，会发现这种外观虽然没有金色、黑色那么&显眼&，但却很耐看，和家中场景搭配也不突兀。而相比之前的两款产品，它最大的变化莫过于取消了顶部的 LDS 激光测距感应器，所以&头部凸起&变小了，这一点我们接下来会详细谈到。
机身顶部的三个按键延续了之前的功能，分别是局部清扫、开/关机和回充，不过这一次被&圈&在了一起。之前的开关按键有环形指示灯显示电量这一特性被取消了。
正面的开盖设计不再是半圆而是四四方方的感觉，开盖能看到尘盒、Wi-Fi 指示灯。相比石头扫地机器人的 0.48L 尘盒容量，这一次新品提升到了 0.63L，尽管价格降低，但这一基础条件不降反升，考虑很到位。
机身底部，和之前的石头机器人不同，这一次新品去掉了拖地功能，底部主刷、边刷、主轮、万向轮等一应俱全，前方及两侧配备悬崖传感器，用于判断道路情况。在遇到楼梯时会自动停下。
作为售价不到一千元的产品，小瓦扫地机器人要面对的首先是国内一众同等价位的产品，相比较起来，它的外观设计简洁并且素雅，对于用户尤其是&米粉&来说还是很耐看的。不过外观只是人们购买时的一个考虑点，大家最关心的还在于它能不能把地扫干净，扫彻底，这部分也是我们上手体验时的重点。
有力也有趣的清扫小帮手
由于取消了 LDS 激光感应元件，清扫过程改为碰撞式，这一变化也是其价格所决定的。
采用碰撞式清洁的扫地机器人在市面上很常见，如今各大电商平台销售的价位在千元左右的产品几乎都是这一类型，国外品牌 iRobot Roomba 891 也采用类似的方式。这类产品的优势在于价格相对较低，而劣势则在于不具备 LDS 激光测距传感器，因此扫地碰撞过程中的算法优化就显得很重要。
采用碰撞式的扫地机器人，如果算法不好，就会像头脑不好的人一样到处乱撞，并且清洁也不彻底，会出现漏扫情况，这一问题会随着房间面积变大而被放大，因此不少人在使用一些扫地机器人后会抱怨甚至弃之不用，因为有时候打扫不完整的确惹人心烦。对于小瓦扫地机器人来说，同样采用碰撞式，为了避免这种情况，它做了几个方面的变化。
首先，综合运用多种传感器。在清扫时不但通过红外感应器实时检测，在即将碰撞物体前减速缓冲，还通过这种自适应面积判断算法来对房间大小模糊判定，从而确定清扫时间。
其次，进行紧贴清扫和折返清扫，在小空间内通过主动紧贴边缘来清扫，并在缺口处离开。而在整个清扫过程中，通过随机多角度方式来不断覆盖不同区域，保证空间清扫的完整性。
最后，但却是最重要的，是加大吸力，它的大小直接影响了清扫最后的效果。小瓦扫地机器人青春版一共有四档可以变化的吸力，而最大吸力能达到 1600Pa，纸面参数上还是很高的。
还有一个很有趣也有用的功能是，小瓦扫地机器人的局部清扫模式很好用。如果你要对房间内某个特定点清扫，它会以自身为圆心的 1.2 米圆形区域通过螺旋式路径清扫，最后扫出一个干净的圆。
体验过程中，这款新品在 app 内的使用操作给人的感觉很直观。除了能换挡、远程控制回充，或者像遥控车一样遥控外，依然能看到滤网、边刷、主刷等部分的耗材使用率。
另外，增压模式开启之后，机器会自动识别地毯并开启最大吸力，家里有地毯会很方便。
来自米家的千元良品
从简单的房间清扫测试来看，小瓦扫地机器人对空间的感知不像前辈那样迅速，相同面积清扫花费的时间稍长。不过&大胃王&的尘盒容量设计，减少了后期清洁的人工成本；相对于之前每次扫地都要先扫描房间建立地图，这一次的产品行动起来我们也感觉更&果断&一些。
某种程度上来说，小瓦扫地机器人扮演的角色和红米手机很像，通过缩减一些功能配备，来降低整个产品的购买成本，扩大受众面。
999 元对于上线米家有品，正在众筹小瓦扫地机器人来说，无疑能吸引到更多人。通过简洁的设计和不错的吸力、智能化的算法，让它在千元档体现出不错的竞争力。
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铅笔道获悉，计算机视觉公司 " 速感科技 " 正式宣布完成千万美元 B 轮融资，本轮由启迪科技服务集团人保基金及中芯国际聚源资本联合领投，原有股东 WI Harper Group（美国中经合集团）、赛富亚洲基金、飞图创投、启迪之星继续跟投。本次融资将主要用于加速嵌入式人工智能视觉技术的快速落地与产品化，以及下一代视觉传感器技术在消费级第四代扫地机器人及工业级智能车辆的集成与产品化。速感科技成立于 2014 年，核心能力是帮助机器人感知世界，让机器人真正实现自主移动。其价值载体是帮助行业用户提供一系列视觉融合解决方案，目前公司的主要产品为面向以第三代扫地机器人为代表的消费类产品嵌入式视觉相机模块，及以智能移动车辆为代表的工业类高精度导航定位控制器。视觉感知能力是机器人产业发展的关键技术之一。" 速感科技 " 目前已实现毫米级定位、定姿精度，集成超高精度算法，即使在恶劣环境下也可实现精确测量。对于计算机视觉系统而言，输入端是各类视觉传感器，RGB 传感器、深度传感器及激光雷达等，输出目标则是实现类人眼的目标搜索、识别、锁定，和环境感知。在深化场景方面，以家用清洁机器人为例，扫地机在近几年生活类家电的销售中实现异军突起，且连续数年保持高速增长状态。目前市场主流扫地机产品经过近 10 年的迭代研发已历经三代产品，其中第三代扫地机因为其自身搭载的视觉、激光雷达模块可以获取自身位置信息、增大路径覆盖区域、提高清扫效率而成为目前国内外扫地机厂商的关注与攻克焦点。速感科技在今年 5 月宣布量产第三代扫地机器人关键部件——视觉传感器。公司已联合多家下游客户展开合作，并于今年底着手推进第四代扫地机器人的关心部件研发工作。由于视觉传感器自身搭载丰富的图像信息，下一代扫地机产品将可以更好地利用这些信息帮助扫地机实现家庭场景、障碍的识别。产品通过地图数据的采集，云端的分析与处理，从而更智能的执行清扫策略，实现绑架脱困与定点作业等功能。团队方面，速感科技现有成员近 60 人，其中研发人员占比超过 70%，多数拥有国内外一流高校及科研机构学术背景及超过 5 年以上国际一线企业研发背景。编辑 | 杨茅优质项目 " 融资首发绿色通道 "：创业者请加微信 yangmao-71，务必注明项目名称；或发送 BP 至 。如需转载文章请联系铅笔道微信客服号：铅笔道大芯芯（微信 id：qianbidao2017）获取授权资质，否则我们将依法追究相关责任。
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美国田纳西大学和橡树岭国家实验室的科研人员研制出一台基于神经形态计算技术的机器人。
一个由美国田纳西大学（University of Tennessee）和橡树岭国家实验室（Oak Ridge National Laboratory）的研究人员组成的团队研制出了一台有大脑的机器人。这台机器人有个亲切的名字&&&霓虹&，就像是Roomba（iRobot公司智能扫地机器人）和迪士尼皮克斯动画&机器人总动员&缔造的一个混血儿。它能够在空间中导航，同时通过感应物体来避开障碍物，然后改变方向，避免撞到它们。美国田纳西大学的神经形态研究小组把成功研制这台机器人视为向新无人机技术迈进的一步。
&神经形态&术语意味着计算机科学家的&大脑&。可以说，机器人从接连它们的电脑处获得智力，而&霓虹&这台机器人不是。&大多数计算机都运行代码，&神经形态研究小组的顾问Mark Dean教授说。&&霓虹&机器人里没有代码。它有神经元和突触，并根据训练的内容来运作。&该机器人原型仍然需要用计算机启动，但是一旦打开，它就不需要外部编程来进行移动了。
在田纳西州大学研究人员Parker Mitchell和Grant Bruer用一个小型笔记本电脑演示了这台机器人。当机器人指示灯一亮，他们就把机器人放置在迷宫内的水泥地上，迷宫由锥形筒和塑料筒围成，他们时不时会走到迷宫前面，测试它的反应时间。这个小心翼翼的机器人在房间里旋转着，偶尔还会有螺丝脱落，它的眼珠不停地转动，活像《地球脉动2》（英国广播公司播出的纪录片）里的火烈鸟。在训练中，&霓虹&学会了害怕碰撞，变得更聪明，每次在接近某物时都表现得更准确。
为了让&霓虹&达到这一点，许多代的&霓虹&机器人不得不接受橡树岭国家实验室的旗舰版超级计算机&泰坦&（Titan）的高风险训练，这可能会让一些军事训练营蒙羞。
前田纳西州大学学生、橡树岭国家实验室研究员Katie Schuman是该研究团队的导师。Schuman说:&我们通过模拟来操作它，下一步是训练大脑不仅可以避开物体，而且可以针对特定物体。它被赋予动机去尽可能多的地方，而不会有任何影响。&Schuman提到的动机是生存，在&泰坦&18000台电脑的24小时训练期间，成千上万甚至上百万个版本的&霓虹&在她的手中死去。当然，机器人不会感到疼痛，但如果可以的话，这将是一个非常悲伤的故事。&就像适者生存一样，&Mitchell说。&好的大脑会继续运转，坏的大脑会死亡。&这样，大脑就会随着时间的推移而进化。Mitchell和Bruer赋予这个小小的大脑一个身躯，从而可以投入工作。在这个神经形态研究团队中，大约有20名工程专业学生做出了自己的贡献。
Schuman说，看着&霓虹&的各种迭代，他们开始注意到关于它的学习方式的一些趣事。例如，早期的&霓虹&碰到角落时，为了逃离出来，它们会旋转几次。现在&霓虹&只需要适当地改变方向就可以了。同样地，该机器人总是朝同一个方向转动，从角落里走出来，或者远离障碍物。她说：&我认为这是一个效率的特性，因为它的目标是覆盖尽可能多的地面。&
&霓虹&机器人的潜在应用不会只停留在无人驾驶飞机领域。Dean教授表示，拥有像&霓虹&一样小的大脑的自主机器人非常罕见，这使得该机器人适用于资源稀缺、体重受限的环境中。这可能是无人机，但也可以应用于卫星和水下交通工具。
Dean教授称，下一步是训练大脑，使机器人不仅可以避开物体，而且可以针对特定物体。他说:&我们的首要目标是建造能够适应所处环境的事物，这样它们就能根据所学，在不同的环境中生存。&
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