1、“.....有时条明显的路径要花费很大努力才能找到，而且由于信息的不完整性，不存在全局意义上的最优指标，但它可以达到种次优性。这种情况下，移动机器人般配有能感知周围局部环境的距离传感器，其路径规划则常按照假设测试的思想来实现，顾名思义，它先假设条从起点到终点的直线路径，行进过程中，发现正前方有障碍物时，般采用沿着障碍物边缘行走的方法避障，直到它发现前方目标方向上不再有障碍物时，又转回到这条直线路径上来为了让工作在漫游状态下的移动机器人能避开南昌航空大学科技学院学士学位论文动态障碍物，类基于行为的路径规划方法被大量采用。上述两种方法各有利弊，故将两种方法互相结境信息，给机器人规划出条路径，规划路径的精确程度取决于获取环境信息的准确程度。全局方法通常可以寻找最优解，但是需要预先知道环境的准确信息，并且计算量很大。局部规划方法侧重于考虑机器人当前的局部环境信息......”。

2、“.....很多机器人规划方法通常是局部的方法，因为它的信息获取仅仅依靠传感器系统获取的信息，并且随着环境的变化实时地发生变化。和全局规划方法相比较，局缺陷是仅仅依靠局部信息，有时会产生局部极点，无法保证机器人能顺利到达目的地。发生变化。很多机器人规划方法通常是局部的方法，因为它的信息获取仅仅依靠传感器系统获取的信息，并且随着环境的变化实时地部分内容简介境信息，给机器人规划出条路径，规划路径的精确程度取决于获取环境信息的准确程度。全局方法通常可以寻找最优解，但是需要预先知道环境的准确信息，并且计算量很大。局部规划方法侧重于考虑机器人当前的局部环境信息，让机器人具有良好的避碰能力。很多机器人规划方法通常是局部的方法，因为它的信息获取仅仅依靠传感器系统获取的信息，并且随着环境的变化实时地发生变化。和全局规划方法相比较，局部规划方法更具有实时性和实用性。缺陷是仅仅依靠局部信息......”。

3、“.....上述两种方法各有利弊，故将两种方法互相结合，取长补短的综合研究方法渐渐成为研究的趋势。环境信息的获得，即研究机器人获得周围工作环境信息的途径的问题，其中最普遍的方式就是通过自身的各类传感器来获取，除此之外还有示教等。这里面涉及到机器人的导航与定位的问题以及传感器信息融合等问题。环境信息的理解问题，也可以称之为将环境建模或建立地图模型，即运些算法将所获得的环境信息变成机器人能够识别和运用的数据信息，以备下进行可行路径的搜索，主要是些算法理论的研究。可行路径搜索问题，即研究如何将第二步所得的数据信息按照定的标准或要求组织生成条段可行的路径，主要是些优化算法和理论的研究。按运动类型的不同，移动机器人的路径规划可分为三种最优路径规划局部路径规划和自适应路径规划。本课题着重研究局部路径规划。局部路径规划局部路径规划是指在未知或者部分已知的环境中进行的路径规划......”。

4、“.....后者仅要求移动机器人能避开障碍物，对运动的朝向没有约束。而对前者，则还有个最终目标位置作指引，机器人必须努力向这个位置靠近，在机器人前进的过程中，由于缺乏先验的全局环境信息，有时条明显的路径要花费很大努力才能找到，而且由于信息的不完整性，不存在全局意义上的最优指标，但它可以达到种次优性。这种情况下，移动机器人般配有能感知周围局部环境的距离传感器，其路径规划则常按照假设测试的思想来实现，顾名思义，它先假设条从起点到终点的直线路径，行进过程中，发现正前方有障碍物时，般采用沿着障碍物边缘行走的方法避障，直到它发现前方目标方向上不再有障碍物时，又转回到这条直线路径上来为了让工作在漫游状态下的移动机器人能避开南昌航空大学科技学院学士学位论文动态障碍物，类基于行为的路径规划方法被大量采用。它把路径规划问题分解成许多相对的小系统......”。

5、“.....并在环境交互作用中最终达到目标。对室外移动机器人，它的移动范围大，由于环境是不可预知的，在它的行驶过程中，必须以局部环境信息和机器人自身状态信息为基础，规划出段短行程内与障碍物无碰撞的理想路径。局部路径规划算法包括空间法人工势场法模糊逻辑算法遗传算法和神经网络法等基于滚动窗口的路径规划算法。空间法空间又称位姿空间，是由和于年提出的。目前的很多规划方法都是基于位姿空间的规划方法。其实质是根据运动物体的大小和姿态，把周围的障碍物向外扩展定的距离，即相应的膨胀，变成扩展障碍。与此同时，运动物体缩为个点运动物体位姿的描述简化为位姿空问中的个点，于是得到个新的空间，称为位姿空间。这实际上构造了个虚拟的空间把运动物体障碍物及其几何约束关系做了等效变换，将物体的规划问题转变为点的规划问题，将复杂问题简单化，同时又具有实际意义，因此得到了广泛的运用......”。

6、“.....人工势场法人工势场法最初是由提出的种虚拟办法。势场法的基本思想是在移动机器人的工作环境中构造个人工势场，使得在该势场中移动的机器人受到其目标位置引力场和障碍物周围斥力场的共同作用。势场法的吸引力在于数学描述上简洁美观。但它也有其内在的局限性，即当目标附近有障碍物时，移动机器人受到的斥力大于或者等于目标点产生的引力，将永远也到达不了目的地。如果目标和障碍物都离的很远，障碍物的斥力会随着机器人向目标的接近而变的越来越小，甚至可以忽略，机器人将只受到吸引力的作用而直达目标。但在当在实际环境中至少有个障碍物与目标点离的很近的情况下，当移动机器人逼近目标的同时，它也将向障碍物靠近，如果利用以前对引力场函数和斥力场函数的定义，斥力将比引力大的多，这样目标点将不是整个势场的全局最小点，因此移动机器人将不可能到达目标......”。

7、“.....模糊逻辑算法采用模糊逻辑算法进行局部路径规划，是基于机器人本身装备的传感器的实时南昌航空大学科技学院学士学位论文测量到的环境信息，通过查表得到规划的控制策略，此算法计算量不大，能满足实时性要求。模糊逻辑算法最大的特点是其控制规则是由人的经验总结出来的，能够克服势场法容易产生的局部极小问题，对处理环境未知下的规划问题具有了很大的优越性。对于解决当遇到用通常的定量的方法来说是很复杂的问题或当外界仅能够提供定性的近似的不确定的信息数据时模糊逻辑算法是非常有效的。遗传算法遗传算法运用于轮椅机器人路径规划的研究进来取得了许多成果，其基本思想是首先初始化种群内的所有个体，即将个这也是所有局部路径规划方法都不可避免的问题。语音识别技术个典型的语音识别过程包括语音信号的预处理特征提取训练识别后处理五个基本单元。预处理语音信号的预处理......”。

8、“.....语音信号的预处理是语音识别过程的前期预备工作，为以后各个环节的处理奠定了基础。特征提取预处理后进行特征参数的提取，合理的选用语音特征是语音识别的个根本问题，并且对系统的识别性能有着重要的影响。因此，针对系统的实际需求，选用合理的语音特征参数是非常关键的。模型训练经过预处理及特征提取，进行模型训练，训练过程的目的是让系统从大量的真实语音中学习必要的模型参数形成语音参考模式库。模式匹配根据定的规则，利用上述模型参数对输入的语音进行模式匹配，并给出个识别结果。后处理南昌航空大学科技学院学士学位论文后处理单元可能涉及语句分析语句理解语义网络以及语言模型等。它往往不是个孤立的单元，而是与匹配计算单元参考模式库融合在起，构成个逻辑关系复杂的系统整体。目前后处理在小词汇量实用语音系统中还很难使用。分类语音识别系统可以根据对输入语音的限制加以分类......”。

9、“.....可以将识别系统分为类特定人语音识别系统仅考虑对于专人的话音进行识别非特定人语音识别系统识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习多人的识别系统通常能识别组人的语音，或者成为特定组语音识别系统，该系统仅要求对要识别的那组人的语音进行训练。语音识别应用系统根据对说话方式的要求，可以将识别系统分为类孤立词语音识别系统孤立词识别系统要求输入每个词后要停顿连接词语音识别系统连接词输入系统要求对每个词都清楚发音，些连音现象开始出现连续语音识别系统连续语音输入是自然流利的连续语音输入，大量连音和变音会出现。如果从识别系统的词汇量大小考虑，也可以将识别系统分为类小词汇量语音识别系统通常包括几十个词的语音识别系统。中等词汇量的语音识别系统通常包括几百个词到上千个词的识别系统。大词汇量语音识别系统通常包括几千到几万个词的语音识别系统......”。