基于多传感器融合的移动机器人定位

针对移动机器人定位系统中单一传感器定位精度低与环境地图的重要性问题, 提出了一种基于多传感器融合的移动机器人定位方法. 首先, 在未知环境下, 分别利用单一里程计, 扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法融合里程计、惯性测量单元(inertial measurement unit, ...     

多传感器信息融合在移动机器人定位中的应用

机器人自定位是实现自主导航的关键问题之一。为了满足机器人在导航时精确定位的要求,提出一种基于多传感器信息融合的自定位算法。根据对机器人运动机构的分析和运动机构间的刚体约束,建立起机器人的运动学模型;由传感器的工作原理建立里程计和超声波传感器的观测模型;利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法将里程计和超声波传感器采集的数据进行融合;最后,由匹配的环境特征对机器人的位置进行修正,得到精确的位置估计。实验结果表明:该算法明显地消除了里程计的累计误差,有效地提高了定位精度。     

基于多传感器融合的移动机器人定位算法研究

针对移动机器人在室外环境下全局位姿定位精度低、定位耗时长的问题,提出一种基于多传感器融合的机器人定位算法。首先构建移动机器人的运动模型,并选用里程计、惯性测量单元IMU和激光雷达作为移动机器人的基础传感器;然后采用自适应蒙特卡罗定位算法对传感器融合位姿进行位姿误差计算,获取移动机器人初始位姿;最后进行激光点云匹配,获取全局地图,并利用基于全局正态分布地图的NDT算法进行初始位姿修正,最终实现全局位姿校正和高精度定位。结果表明,基于多传感器融合的移动机器人定位误差控制在0.04 m范围内,定位时长均值为0.045 s,定位误差较小,定位损耗时间较少。由此说明,本定位算法可提升移动机器人的定位精度和定位效率,可实现移动机器人全局位姿快速、精确定位,提出的定位算法具备一定的有效性。     

基于多传感器融合技术的室内移动机器人定位研究

为解决室内环境中移动机器人使用单一传感器定位精度低和稳定性差的问题,提出了一种融合了轮式里程计、惯性测量单元(IMU)、超宽带(UWB)和激光雷达定位数据的多传感器融合定位方法.基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和自适应蒙特-卡罗定位(AMCL)算法,依次对不同传感器定位数据进行融合.实验结果表明:多传感器融合有助于室内...     

基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统

介绍了多传感器信息融合的基本原理,给出了基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统结构。建立了移动机器人数学模型,运用基于扩展卡尔曼滤波的信息融合方法实现了移动机器人导航算法。通过实验验证了基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统和导航算法的有效性。     

运用异质传感器信息融合的移动机器人自定位

采用单类、单一传感器很难获得移动机器人的准确定位.为此,运用异质传感器信息融合来提高定位精度.首先,建立机器人运动方程和CCD摄像机观测模型.然后,利用扩展卡尔曼滤波器进行状态估计,选择Q,R矩阵抑制系统的模型噪声和量测噪声,并实现移动机器人的自定位.接着,建立超声波传感器的观测模型,获得机器人的自定位信息.最后,运用BP神经网络,将两种自定位信息进行融合,实现两类传感器的优缺点互补.仿真实验表明,运用异质传感器信息融合能明显地提高移动机器人的自定位精度.     

基于多传感器信息融合的移动机器人快速精确自定位

通过分析全向视觉、电子罗盘和里程计等传感器的感知模型,设计并实现了一种给定环境模型下移动机器人全局自定位算法.该算法利用蒙特卡罗粒子滤波,融合多个传感器在不同观测点获取的观测数据完成机器人自定位.与传统的、采用单一传感器自定位的方法相比,它把多个同质或异质传感器所提供的不完整测量及相关联数据库中的信息加以综合,降低单个...     

基于多传感器信息融合的移动机器人避障

为了更好地解决移动机器人在未知环境下的自主避障问题,采用多传感器信息融合的方法,通过多个超声传感器对障碍物信息进行采集。合理确立模糊控制器的输入输出,通过模糊推理将障碍物距离信息模糊化,建立模糊规则并解模糊,以达到对移动机器人的安全避障的控制。通过建立移动机器人运动模型,设计了仿真平台,得到实验结果表明:该算法具有良好的可行性。     

移动机器人多传感器信息融合技术述评

多传感器信息融合技术是目前移动机器人领域的研究热点。详细阐述了多传感器信息融合技术在移动机器人领域中的应用与研究进展,尤其对多传感器信息融合实现方法进行了深入的探讨。指明了移动机器人领域中多传感器信息融合技术未来的发展方向。     

基于彩色图像的移动机器人定位

本文利用彩色图像对移动机器人进行定位,将颜色由 Ｒ Ｇ Ｂ 空间转换到 Ｈ Ｓ Ｉ空间中,颜色成为图像的唯一特征,简化了图像的特征抽取,大大提高了图像的处理速度和特征抽取的鲁棒性．在结构上采用全局静态视觉,避免了对摄像机的控制,并使得定位时在环境中只需一个着色标记．在移动机器人运动过程中,利用动态窗口进一步减少数据处理量．考虑视觉系统的延时,推广卡尔曼滤波完成视觉与推算航行数据的融合．该定位方法已成功地应用于我们研制的移动机器人控制系统中,效果良好．     

移动机器人即时定位与地图创建问题研究

基于环境特征的移动机器人即时定位与地图创建是机器人领域的开放性课题.本文从环境特征提取、定位与地图创建、数据相关三个方面对移动机器人即时定位与地图创建问题进行了综述.对移动机器人定位问题作了概述.探讨了室内环境下特征提取方法.详细地论述了定位与地图创建中面临的主要问题及其解决方法;阐述了数据相关问题的基本思想.最后,根据近期文献指出了该领域今后的研究方向.􀁱 􀁽     

基于ADAMS的输电线路移动机器人越障仿真

移动越障机构是输电线路移动机器人的基础,也是目前制约线路移动机器人发展的技术障碍之一.采用SolidWorks三维建模软件和ADAMS动力学仿真分析软件在虚拟环境中建立双臂移动机器人的仿真模型.通过避障路径规划生成运动仿真数据,在ADAMS虚拟环境中实现双臂移动机器人的稳定越障.仿真结果表明:双臂移动机器人的两臂交错滑移结构设计能够满足行走要求,且避障路径规划方法可行,仿真数据可为下一步双臂移动机器人物理样机的研制提供理论参考.     

基于人工神经元网络的移动机器人导航研究

本文采用人工神经元网络模型，提出了一个基于行为的移动机人导航方法，并在仿真实验系统上进行了实验研究，取得了令人满意的结果，这是一种前有前途的导航方法。     

基于功能／行为集成的自主式移动机器人进化控制体系结构

本文针对自主式移动机器人控制体系结构中两类典型方法的不足,提出了一种进化控制体系 结构,实现了基于AI模型的方法与基于行为的方法的优势互补．文中阐述了进化控制的思想 ,并应用于移动机器人控制结构的设计．该结构使移动机器人具备良好的学习和适应能力、 较快的响应速度,同时拥有较好的理性和完成给定任务的能力．     

基于行为的移动机器人仿真实验系统

本文描述了一个基于行为的移动机器人仿真实验系统，它包括行为分解、传感器仿真、控制指令、基本导航行为等部分，适合于基于行为的导航方法的研究。     

基于栅格方法的移动机器人实时导航和避障

本文对移动机器人的实时导航和避障设计了基于栅格的控制算法，用该算法控制清华大学计算机系研制的ＴＨＭＲ－Ⅲ移动机人能在未知的环境中，实量检测出障碍物，并实时规划出合理路径，稳定，平滑连续地向着目标行驶，最后给出了ＴＨＭＲ－Ⅲ在几种典型环境中行驶的实验结果。     

改进遗传算法在移动机器人全局路径规划中的应用

针对应用遗传算法进行移动机器人全局路径规划时遇到的早熟收敛和收敛速度慢等问题,提出一种基于定长二进制路径编码方式的改进遗传算法。研究此编码方式下的改进遗传操作,采用比例阈值自适应((N+K,N)+N)双种群进化策略,有效提高了算法收敛速度和全局寻优能力。仿真实验表明了该算法的有效性。     

一种移动机器人在三维动态环境下的路径规划方法

提出一种基于遗传算法的三维动态环境下的路径规划方法,通过对机器人的运动行为进行编码,将各种约束条件融入到遗传算法当中,规划出可实际应用的避障路径,仿真研究表明该方法是简单有效的.     

一种移动机器人超声波导航系统

本文设计了一种用于移动机器人的超声波导航系统，介绍了系统的工作原理及结构， 并进行了样车实验．实际的导航实验表明：系统可用于室内结构环境中的移动机器人导航．