一种基于磁钉和惯导系统的机器人导航控制算法

智能移动机器人能够通过传感器感知环境和自身状态。针对移动机器人变电站巡检的需求,提出了一种基于磁传感器、低精度惯导系统、编码器的机器人导航控制方法。为了校准惯导系统和编码器的积累误差,并标记机器人移动路径,在路径上每隔一段距离设置一个磁钉。在两个磁钉之间根据惯导系统提供的航向控制机器人直行。在磁钉位置,机器人根据磁钉信息校准惯导航向误差及机器人位置误差,并调整机器人航向。该算法所用传感器成本较低,算法简单易行,在工程上易于实现,提高了变电站巡检机器人导航的实时性和定位精度。     

基于磁钉阵列的牛舍清洁机器人导航系统研究

针对无人机器人牛舍清洁的需求,提出一种基于机器人模型、磁钉修正算法、纯跟踪算法的导航控制系统。因机器人模型受外界干扰大,单纯靠模型实时定位存在累计误差,故在机器人移动的路径上,每隔一段距离设计1个磁钉,在磁钉位置修正机器人的位置误差,并利用纯跟踪算法精确按照设定路径运行。该系统利用机器人模型计算实时航向值替代磁力计,降低硬件成本,且在工程上易于实现。     

有机蔬菜大棚除草机器人研制

为了取代有机蔬菜大棚内人工除草作业,研制了一种新型除草机器人.该机器人通过原地转向机构实现狭小空间内零转弯半径行驶,并基于机器视觉和磁导航传感器实现智能杂草识别和全自主作业.基于力学分析和三维软件,设计了机器人本体结构、行走机构、原地转向机构、末端执行器等,并基于模糊控制实现机器人沿着设定路径行驶.实验结果表明机器人行...     

一种AGV改进惯性导航系统的设计及实现

为提高惯导式自动导引车(AGV)的导航精度,设计了一种改进惯性导航系统。该系统以单片机为核心,将基于差速驱动模型求得的AGV航向角作为状态量,将由惯导单元测量的角度值作为观测量,通过Kalman滤波来优化航向角;同时基于模糊PID算法进行AGV驱动轮的转速控制来提高航向角的控制精度。针对惯导系统易产生的累积误差,设计了磁钉纠偏模块进行有效消除。实验测试结果表明,该系统能够进行偏航角的准确测量和控制,实现了惯导式AGV的精确导航;与常规惯导系统相比,其导航误差平均减少近50%,验证了改进系统的有效性和优越性。     

基于磁阻传感器的智能车辆定位系统

为解决自主导航智能车辆纵向精确定位的问题,设计了一个基于两维磁阻传感器的车辆局部定位系统,包括横、纵向磁定位方法的确定、磁尺结构设计和磁信号采集处理的软硬件设计.进行了磁钉的两维磁场信号采集和磁定位方法的对比验证,结果表明:该系统不仅在较大范围内具有高的横向定位精度,还能够提供精确的纵向定位信息.     

基于RTK北斗和激光雷达的巡检机器人导航系统研究

针对传统移动巡检机器人采用磁导轨、固定导轨导航等方式的不足,提出采用带惯导的高精度差分北斗系统和激光雷达导航方式,设计出集全局地图与局部地图相结合的移动巡检机器人导航系统。全局地图导航方式采用预瞄PID算法。局部地图构建采用激光雷达记录障碍物离散数据点,经聚类、曲线拟合等步骤还原障碍物边缘信息得到实时局部栅格地图,采用人工势场路径规划避障方式。最后实验采集数据并仿真,验证cm级避障效果。     

基于模糊控制算法的变电站巡检机器人路径规划

针对变电站巡检机器人位姿调整时的车体姿态振荡、摆尾行驶的问题,通过分析变电站巡检机器人的运动规律和巡检路径,利用磁轨迹导航和RFID定位技术,提出一种基于模糊控制算法的变电站巡检机器人路径规划的方法,实现了变电站巡检机器人的稳定、可靠、高精度巡检作业,并对该算法利用Simulink进行了仿真,验证了其有效性与可行性。     

视觉导航智能车辆的路径跟踪预瞄控制

视觉导航智能车辆通过机器视觉获取导航路径信息并进行自动跟踪。常规的反馈控制仅利用当前的路径信息,在复杂条件或突发状况下难以有效工作。通过对在线获取的具体路径信息进行预瞄,可以对未来的路径信息加以利用,从而提高智能车辆行驶的安全性和有效性。为此,在获取的路径信息中确定当前路径和未来路径分别用于反馈和预瞄,并设计预瞄加反馈的控制器。该控制器能够自动根据预瞄路径的弯曲程度调整智能车辆的预瞄距离和行驶速度,从而提高跟踪精度和行驶稳定性。仿真和试验结果表明,该控制器与一般反馈式控制器相比跟踪误差较小,行驶更稳定。     

磁导引与UKF滤波定位的轮式AGV路径跟踪研究

为实现农用机器人自主导航行走系统在满足较高环境适应性和运动灵活性条件下,能够平稳导航自动路径跟踪.根据农业机器人采摘作业环境要求,构建四轮转向AGV位姿估计的运动学模型,开展了基于模糊控制器的磁导航路径跟踪控制和多传感器信息融合的AGV位姿定位方法研究.试验结果表明:采用模糊控制器能够即时调整AGV车体速度与导向角,UKF滤波器进行数据信息融合的方法能够有效提高AGV位姿定位精度,实现48mm以内的位姿误差和小于4°的航向误差,可为农用轮式AGV应用提供参考.     

基于QR码视觉定位的移动机器人复合导航方法研究

为实现机器人运动路径的柔性调整,并避免激光传感器和高精度陀螺仪等带来高成本,提出一种基于QR码视觉定位复合导航方法。结合制造工位离散特点和机器人差速运动模型,利用离散QR码构建地面栅格地图;通过视觉定位QR码特征并提取机器人相对地标偏差,定位过程包括边缘提取、直线检测、矩形边框判断、QR码特征识别及偏差计算;将此偏差作为地标间微机电系统(MEMS)惯性传感器轨迹推算的初始值,消除地标间行驶的累积误差。在ARM-Cortex A9平台上对导航方法进行测试,结果表明,复合导航方法使机器人能准确全局定位并实现多路径柔性切换;在1 m/s速度和1.2 m地标间距下的侧向距离偏差均值为8 mm,方向偏差最大值在1°范围内,能够满足智能制造车间对机器人定位精度和路径柔性配置需求。