1、近年來(lái)爬壁機(jī)器人廣泛應(yīng)用于社會(huì)各行各業(yè)，應(yīng)用環(huán)境也越來(lái)越復(fù)雜，許多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)合對(duì)爬壁機(jī)器人高智能性提出了要求。本文對(duì)爬壁機(jī)器人及其路徑規(guī)劃進(jìn)行了研究、仿真和實(shí)驗(yàn)，取得如下研究成果：
　　第一，完成基于伯努利原理的輪式爬壁機(jī)器人整體設(shè)計(jì)。機(jī)械結(jié)構(gòu)方面分析了伯努力吸盤(pán)吸附原理，并完成爬壁機(jī)器人運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)；機(jī)器人控制方面完成了嵌入式系統(tǒng)所需軟件和硬件設(shè)計(jì)，以TQ2440開(kāi)發(fā)板為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)了外圍模塊的硬件電路，移植嵌入式系統(tǒng)并編寫(xiě)了下位機(jī)

2、嵌入式控制程序、基于UDP的數(shù)據(jù)傳輸程序和上位機(jī)監(jiān)視程序。根據(jù)傳感器采集的環(huán)境信息，經(jīng)過(guò)相應(yīng)的“思考”(強(qiáng)化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃)，驅(qū)動(dòng)電機(jī)和電磁閥等使爬壁機(jī)器人移動(dòng)，直至目標(biāo)點(diǎn)。同時(shí)實(shí)現(xiàn)了利用OV9650攝像頭模塊采集爬壁機(jī)器人環(huán)境圖像信息，并通過(guò)視頻壓縮處理后經(jīng)wifi模塊無(wú)線(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)發(fā)送給上位機(jī)的監(jiān)控端，實(shí)施遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控。
　　第二，完成遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控的實(shí)驗(yàn)研究，根據(jù)文中所列的視頻采集壓縮和傳輸方案，在局域網(wǎng)內(nèi)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控的實(shí)驗(yàn)

3、研究，并額外做了個(gè)安卓手機(jī)客戶(hù)端，實(shí)現(xiàn)智能手機(jī)設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控。
　　第三，完成基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的爬壁機(jī)器人路徑規(guī)劃的研究和仿真。針對(duì)爬壁機(jī)器人在地面與平整壁面環(huán)境中路徑規(guī)劃的研究，給出了一種基于k-最近鄰(k-Nearest-Neighbor,kNN)分類(lèi)法與強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法相結(jié)合的爬壁機(jī)器人路徑規(guī)劃方法?；趶?qiáng)化學(xué)習(xí)算法的在線(xiàn)學(xué)習(xí)和環(huán)境自適應(yīng)性，以有效緩解環(huán)境信息不確定性情況對(duì)爬壁機(jī)器人路徑規(guī)劃的影響。利用kNN算法的分類(lèi)思想，根據(jù)