引言

警用机器人的应用和发展日新月异，现有警用机器人主要有安保、巡逻、排爆、反恐和消防等类别，其关键技术的研究已成为公共安全领域与警用装备领域研究的热点。

配电线路的搭杆型式有四种，分别为耐张搭杆#转角搭杆#直线搭杆以及终端搭杆这四种型式。在对塔型以及搭杆高度进行选择的过程当中，应该注意其是否经济而且运行维护是否方便$其中，耐张搭杆应该尽可能的选用高度较低的搭杆，以保证其受力的良好。除了跨越，应该尽量的使用悬挂点高度适中较为合适，从而能够保持排杆定位的导线以及地线的平滑，进而能够保证受力均匀合理。

警用机器人的功能模块包括机器人整机和数据服务两部分，其结构如图1所示。数据服务是指针对公安业务需求，相应的群组指控、云服务和大数据服务。机器人整机主要分为机器人操作系统和基础硬件两部分，又可细分为运动控制模块、环境感知模块、交互识别模块。

 

作为一种移动机器人，警用机器人的核心技术主要有导航技术、控制技术、无线通信技术、智能管控平台技术等。本文针对这些关键技术，进行了总结，为警用机器人的研究和应用提供理论支撑。

一、导航技术

导航技术是警用机器人的关键技术之一，它是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态，实现有障碍环境中面向目标的自主运动。目前，警用机器人的主要导航方式包括：磁导航、惯性导航、视觉导航、卫星导航、激光导航等。它们不同程度地适用于不同的工作环境，包括室内环境、室外环境，结构化环境、非结构化环境。

SUN Hao, WANG Wei-jie, ZHOU Quan, CHANG Yi-fan, HAN Jia-hao, ZHU Zhi-peng, LU Xiao-fang, SU Tong

机器人电子硬件主要包括：主控板、电机驱动器、传感器控制板、其他子控制板和电源模块，其结构如图5所示。电源模块主要功能是为机器人动力供电与系统供电，机器人动力供电主要是电机驱动器供电，系统供电主要是控制板和采集板的供电；主控板负责机器人的运动控制，包括导航、避障等其他功能模块的控制和调用；电机驱动器负责控制电机，接收主控板的控制信号；传感器控制板负责接收传感器信息，进行信息融合，并将融合后的环境信息传送给主控板；其他子控制板主要负责执行电机、继电器、电磁阀等其他器件的控制[3]。

 

由于警用机器人的工作都由服务平台进行指挥控制，服务平台对机器人采集信息进行实时分析、决断，在执行特殊任务时，有时需要人工参与，技术人员通过遥控终端对机器人进行控制，这就对通信的实时性、安全性、稳定性提出较高要求。机器人信息传输要求高速、安全，视频传输要求高清无卡顿；巡逻安保机器人作为一种自主性移动设备，线控的方式会大大降低机器人的灵活性和巡逻半径，这就要求机器人与机器人之间、机器人与后台之间实现高带宽无线通信。

为分析各年级加法口算速度的差异性，采用Student-Newman-Keuls（简称SNK）检验方法，以P<0.05显著性差异为依据，根据组间及组内变异的具体情况将其分为5个等级，等级越高，代表口算时间越短，即速度越快，具体如表2所示．

导航系统主要解决两个问题，即机器人定位问题和路径规划问题。

机器人定位技术可分为相对定位和绝对定位。航位推算是较为传统的机器人相对定位方法，机器人在已知初试位置和方向的情况下，利用加速度计、陀螺仪等传感器得到机器人所走路程，从而实现定位，此方法的定位误差会不断积累。基于绝对定位的方法包括视觉定位、超声波定位、GPS定位、基于概率定位、地图匹配定位等。

机器人基本功能所需软件架构主要有六部分：机器人实时定位导航、轨迹行走控制、环境感知、自身状态感知、执行机构控制、机器人任务接收与管理。

SLAM（即时定位与地图构建）在机器人导航系统中应用广泛，可以同时完成机器人的定位与地图构建，是机器人导航中的重要步骤，其技术结构如图3所示。当前应用较广的是激光SLAM、视觉SLAM等。

 

激光导航技术可以实现厘米级定位精度，具备成本低、可全时段、不受电磁干扰、无累积误差等优点。因此，激光导航适用于警用机器人的高精度导航。

机器人轨迹跟踪行走控制模块中路径规划节点订阅机器人任务主题、外界环境状态主题；机器人自身状态主题，并发布机器人目标参考位姿主题；轨迹跟踪算法负责发布电机控制参数主题，电机控制节点订阅电机控制参数主题，并控制电机运动；最终实现机器人的轨迹跟踪行走。

 

二、机器人控制技术

机器人控制技术是指为机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段，是机器人的核心技术之一，对机器人的性能至关重要。机器人控制技术包含范围十分广泛，从机器人智能、任务描述到运动控制和伺服控制等技术，既包括实现控制所需的各种电子硬件系统，又包括软件控制架构。

努力没有白费，汗水没有白流，在坚持不懈中，通过自力更生，他的农资店在团部站住了脚，他也成为年收入二三十万的农资经销商。

（一）机器人电子硬件

机器人的导航方式虽不同，但导航原理基本类似。机器人导航系统的目标均可描述为：根据需求引导机器人移动到指定区域，完成特定任务[1]。

 

（二）机器人软件架构

路径规划是指机器人遵从一定准则，规划一条起始点到目标点与障碍物无碰撞的最优路径。路径规划过程遵守的准则可以是路程最短、时间最少或能源消耗最小等，其中路程最短是最常用的准则。路径规划算法分为两种：离线路径规划和在线路径规划，离线路径规划也称全局路径规划，在线路径规划也称局部路径规划。机器人的工作环境基本都为动态环境，因此局部路径规划应用更为广泛。常用局部路径规划有人工势场法、向量场矩阵法等。

当前应用较多的机器人软件系统是ROS，因此可根据ROS架构对警用机器人的软件架构进行介绍。程序模块可以划分为节点Nodes和主题Topics；节点Nodes之间通过服务Services进行互相调用；节点Nodes与主题Topics是发布与订阅的关系，两者之间的通信通过Messages完成。

1.选择。课程选择是校本课程开发中最普遍的活动，是众多课程项目中决定学校付诸实施的课程计划的过程。课程选择保障了教师选择的权利，同时也对教师的专业资质提出了更高的要求。课程选择标准有结构性、一致性、完整性和适切性四个特征。在流行音乐引入音乐校本课程的教材选择上也要参照此标准。

警用机器人软件控制架构如图6所示。机器人实时定位导航模块有各传感器节点Nodes，负责发布各传感器所获取的信息；位姿融合算法用于融合当前位姿信息、陀螺仪角度和电子罗盘角度，并发布机器人当前位姿主题；地图构建节点用于接收外部环境传感信息，构建并实时更新地图[4]。

激光导航技术流程如图4所示，在导航前人工控制机器人对周围环境进行扫描建图，规划巡逻路线，机器人在行进过程中，通过激光扫描完成紧急避障，不断修正自己的运动轨迹。紧急避障的优先级高于运动规划，所以紧急避障的计算频率较高，而运动规划的计算频率相对较低。

 

三、无线通信技术

警用机器人导航流程如图2所示。环境感知是机器人利用传感器采集外界信息，包括机器人所处的环境信息和机器人本身姿态信息；信息融合是对环境感知模块输出的信息进行分析处理，通过对各种传感器数据的融合，得到可靠性更高的信息[2]；路径规划模块是在获得融合传感信息后，做出路径规划，包括紧急避障功能；动作执行是将路径规划的输出发送运动指令到运动控制模块。系统运行时，机器人实时感知环境数据，进行信息融合处理，融合后的传感信息传送到路径规划模块，再指导机器人执行规划好的路径，动作执行又作用到环境，形成闭环。

现阶段主要无线通信方式是Wi-Fi和4G网络。Wi-Fi通信需要在机器人工作范围内架设基站，各基站间切换配置复杂，且存在安全隐患；4G网络无需自己架设基站，但是运营商提供网络服务需要收费，尤其是在进行高清视频传输时，流量耗费巨大，成本代价高。因此，现有的通信方式还无法满足高速、安全、远距离的无线通信，即将普及的

5G网络有望对目前问题进行有效改善。

四、智能管控平台技术

智能管控平台技术指的是机器人的数据管理平台，警用机器人的所有功能服务都是在警用数据平台上完成的，而便民服务、协助执勤、安防管控、特征取证等功能都需要后台服务的支持。警用数据平台可以说是机器人的大脑，智能管控平台技术是警用机器人研究和应用的关键。

经长期的勘探开发，红柳泉油田已发现许多油气藏。对已发现油气藏进行精细解剖，研究区岩性油气藏主要有3种类型（图4）：砂岩体上倾尖灭油气藏、物性封闭油气藏、断层-岩性油气藏。

智能管控平台技术旨在通过警务知识的指导，提高警用机器人的实用性。面向安保、侦查、防爆、处突、救援的机器人应用需求，解决警用机器人的专业化及其与警务工作之间的针对性、关联性等问题，实现警务知识获取共享与增殖的过程，构建机器人警务知识图谱与警种化应用模式。

这些神话反映了人类同自然以及人类社会斗争中那种顽强奋发的精神。在斗争过程中，主人公的形体都遭到毁来，给人以崇高悲壮的审美感受，都是最纯正的悲剧。

围绕这些实战问题，智能管控平台技术的研究从以下几个方面开展：一是基于类脑智能的警用机器人主动防控技术。使用动态自适应的类脑在线学习技术，实现图像增强、句法分析、环境态势表示与推理等能力的统一类脑视觉处理神经网络模型与算法。二是基于危险评估模型的现场处置在线分类和目标定位技术。使用危险目标多特征提取技术，对目标危险性进行评估，可以实现分类预警；基于危险评估模型与危险态势感知，可以实现潜在危险目标、突发事件目标等的在线分类和快速准确定位；面向危险态势环境下，在快速在线分类设备准确定位的基础上，基于危险评估和快速定位可以进行辅助决策。三是基于全息感知融合理论的机器人侦查技术。利用高倍光学变焦成像系统捕获事件参与人员人脸特征，智能识别参与人员，并依据案底辅助深度神经网络对事件严重程度的判断形成准确快速的警情自动识别，获得多尺度全息动态画像，实现多源感知融合与呈现。

五、总结

警用机器人的研究与应用对于公共安全领域意义重大。本文针对导航技术、控制技术、无线通信技术、智能管控平台技术等关键技术分别进行了描述，总结了现有技术的现状、框架结构和难点，为警用机器人的研究与应用提供了理论支撑。

参考文献

[1] Siegwart R, Nourbakhsh I, Scaramuzza D. Introduction to Autonomous Mobile Robots[M]. MIT Press, 2004.

[2] 李长勇, 蔡骏, 房爱青等. 多传感器融合的机器人导航算法研究[J]. 机械设计与制造, 2017(5):238-240.

[3] 孙迪生, 王炎. 机器人控制技术[M]. 机械工业出版社, 1998.