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研究与探索Research and Exploration ·探讨与创新 中国设备工程 2018.02 (下)
智能清洁机器人集机械学、电子技术、传感器技术、计算机技术、控制技术、人工智能等诸多科技为一体，不仅是一种环保、智能型的服务机器人，还具有良好的应用前景和广泛的市场需求，近年来智能清洁机器人的发展和应用受到国内外的广泛重视，其技术越来越成熟，应用也越来越广泛。 1 国内外发展情况
自行葫芦1.1 国内相关研究情况
黑龙江八一农垦大学尧李慧、田雷与黑龙江省农业机械工程科学研究院蔡晓华、侯云涛对牛舍清洁机器人的结构与避障设计进行分析与研究，并结合迂回式路径规划算法和靠墙或牛栏等障碍物的避障策略，实现清洁机器人对牛舍的全方位清扫工作。 中国计量大学的郑哲恩、孙坚、沈斌，利用工业相机拍摄粉尘，经过MALTAB 处理之后对粉尘面积进行计算，并利用清洁机器人进行清洁，根据清洁效率计算得出清洁机器人的清洁性能。
解放军理工大学国防工程学院茅靳丰、朱国栋、张虎、宋威，根据风管机器人视觉检测系统的组成，包括照明系统、摄像头、图像采集卡、图像采集软件以及图像分析软件，利用Matlab 的图像处理功能对采集到的风管内部图像进行预处理，并依据特定的算法对其清洁度进行评估。 东南大学的陆晓敏，吴浩真，韩可炯，秦家晨设计了一种基于MSP430f149 的智能清洁机器人系统。机器人依靠车体的风机装置吸附在玻璃上，可以自动完成路径规划、探测窗户的边角距离、自动清洁窗户。实现使用设计的机器人来代替人进行高空作业，在高层建筑中对外壁玻璃上的粉尘和其他污物进行清洁。
东北林业大学的王振秋、薛建琪、张宇崴、狄海廷针对变直径杆件，设计一种爬杆清洁机器人。模拟人的上肢和下肢，轮流夹紧杆体，在曲柄连杆机构的驱动下，实现机器人的攀爬运动，在机器人攀爬过程中实现
自动清洁。
广东技术师范学院天河学院的陈朝大和广州航海学院的吕志胜针对红外避障检测和绝对定位的局限性，对智能寻迹的清洁机器人进行研究。机器人采用超声波传感器配合伺服电机构成自动避障系统，对室内未知环境进行探测，提出了多路径融合规划控制算法，使机器人能够完成自主全区域覆盖行走。
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由此可见，国内智能清洁机器人研究主要集中在对障碍物的躲避以及特殊区域的清洁方面，研究应用范围主要包括高空清洁、管道清洁、牛舍清洁等，对更为复杂环境的清洁能力检测方面研究较少，利用静态图像进行分析和评估以及终端特殊机械机构的设计是目前主要的技术研究方向。1.2 国外相关研究情况
由新加坡国际和南洋理工大学控制专家Elid 开发的机器人技术系统Outobot，展示了一个能够清洁和油漆高层建筑外部的机器人，声称提供一个更安全和更有效的替代人工清洁的方法，清洁水平达到了一个新的标准。 韩国的Jin-Ho Suh 等人发明了一种更为高效的水下清洗机器人研制平台，平台可用于研制和设计可满足应用在工业清洁工作领域中的水下清洗机器人性能，所开发水下清洁机器人的方法，可用于实现清洗不同类型的工业水箱的功能。
英国的Jo ˜ao Mouraa B 等人提出了一种驾驶室前清扫机器人的控制和路径规划方法。所提出的解决方案包括研究机器人之间的相互作用机械手联合清洁一个未知的表面，并在制定操作空间的实施的同时，通过力和位置控制末端执行器的轨迹，从一个光栅实时的扫描到被清洁表面与局部的自适应路径表面几何的细微差别。
英国的Tetsuo Tomiyama 等人介绍了列车驾驶室前部清扫机器人的系统和概念设计方法。对现行程序
叶轮加工进行分析，发现过程中可能出现的空白，并产生一个满足这些要求的清洁系统概念设计的要求清单。提出的解决方案包括系统在不同子系统中的划分，每个子系统的不
智能清洁机器人国内外发展状况浅析
褥铜，赵晨
（顺德出入境检验检疫局技术中心，广东 佛山 528303）
摘要：通过分析智能清洁机器人的国内外发展状况，为相关企业做技术研发方向提供服务，对于提高我国智能清洁机器人生产企业的技术水平，以及提升我国在国际智能清洁机器人市场的竞争力有着积极的意义。
关键词：智能清洁机器人；国内；国外；发展状况
中图分类号：F416 文献标识码：A 文章编号：1671-0711（2018）02（下）-0146-02
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中国设备工程 2018.02 （下）同解决方案将被考虑、分析和选择。并研究机器人末端执行器的主要结构，设计出符合系统要求的终端。
搜票网英国的Konstantinova 博士的清洁机器人指尖技术在玛丽女王的先进机器人中心展示。其通过使用车载摄像机和激光来创建地图，扫描静态物体，而忽略了诸如人或宠物之类的“动态”物体，从而学习新的环境。信息存储在机器人的硬盘驱动器中，可以被编程来拾取特定的东西。
斯里兰卡开放大学机械工程学院的H.G.T.Milinda 等人研究了地板清洁泥和脏污分离法的机器人。提出了一种检测方法，使用摄像机图像识别在纹理表面上的各种污垢。这个算法的目的是去除图像的规则部分，频谱残差滤波只留下污垢和一些噪声，提出一种在地板上鉴别泥浆的新方法。并随着进一步的后处理，可以在图像中对多种污垢进行定位。
Sumroengrit Jakkrit 等人提出了基于amethodoflaser 的漂浮垃圾表面检测机器人，对事先未知位置的废物进行寻。该方法基于激光折射和反射的概念，提出了基于激光技术的漂浮物检测方法。工业废物检测器被构造并安装在机器人上，通过计算激光测距的废物位置，建立五自由度运动方程，以及由
外部风力和水面张力影响的机器人运动。在平静的池塘上进行试验的结果表明，所提出的经济废物检测方法成功地识别和定位了漂浮在水面上的塑料瓶在5米范围内的位置。
斯坦福大学工程师MarkCutkosky 在美国国家航空和航天局和喷气推进实验室已经开发出一种机器人夹持器，受到壁虎脚使壁虎能在墙爬行的原理启发，实现在缺乏大气压的环境下使用粘合的方式。研发小组开发了一个小的夹具应用到国际空间站，由于很多航天材料为非磁性材料，不能使用磁力进行抓取，使用这种像壁虎脚的夹具，研究者的手只要按特定的方向推，只需要很小的力就能实现对物体的抓取，所以在太空清洁中特别有用。
Joshua D. Langsfeld 等人提出了一种方法来估计弹性变形物体的刚度特性，同时在机器人清洗系统中进行处理。机器人系统利用其当前的部件变形行为模型来规划抓取和清洗臂的动作，并试图通过在零件上使用少量抓取位置的计划来尽量减少整个清洗时间。采用有限元方法对零件变形进行建模，提出了一种修正模型刚度参数的通用更新算法，以适应在清洗过程中观测到的变形数据。这使得系统能够很快地到正确的位置来掌握零件，以尽量减少变形。该方法比之前的研究工作取得更好的结果：更平滑，同时减少了两倍的参数估计误差，并且实现更快的收敛。
由此可见，国外研究智能清洁机器人的应用范围十分广泛，除了高层建筑清洁机器人等常规机器人外，还研究比如水下、水面、不规则平面、弹性物体、太空等更为复杂环境的清洁，对机器视觉的识别、联合协作、
智能化、终端机械结构等都有更为深入和前沿的研究。
2 结语
随着国内智能清洁机器人市场的发展，相比国外成熟的市场，国内市场前景更广阔，而且在关键技术上，国内企业也在快速赶上。通过分析智能清洁机器人发展，为相关企业做技术研发方向提供服务，对于提高我国智能清洁机器人生产企业的技术水平，以及提升我国在国际智能清洁机器人市场的竞争力有着积极的意义。参考文献：
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[10]Mark Cutkosky. ROBOTIC GRIPPER COULD CLEAN UP SPACE DEBRIS[J]. Mechanical Engineering,2017,(10):24.[11]Joshua D. Langsfeld;Ariyan M. Kabir;Krishnanand N. Kaipa;Satyandra K. Gupta. Integration of Planning
and Deformation Model Estimation for Robotic Cleaning of Elastically-Deformable Objects[J]. IEEE Robotics and Automation Letters,2017,1.
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