蛇形机器人互补滤波和四元数的姿态解算

针对蛇形机器人姿态解算问题,陀螺存在漂移特性,加速度计的测量值包含重力加速度和运动加速度,磁强计易受周围环境地磁干扰,并且蛇形机器人采用嵌入式微处理器,需要减少计算量.设计了用互补滤波器来实现惯性传感器的数据融合,用四元数进行姿态解算的方法.经过实验验证表明：采用互补滤波和四元数进行姿态解算能有效融合各个惯性传感器的数据,计算量小,能够满足蛇形机器人对精度和实时性的要求.     

基于四元数的低成本姿态测量系统设计

针对运动载体姿态测量的需求,以MEMS惯性测量器件MPU6050为核心,设计了一种低成本姿态测量系统.系统采用四元数作为姿态解算的基础,融合陀螺仪和加速度计数据以修正陀螺仪累积误差引起的姿态漂移.为了降低MCU负担提高系统实时性,数据融合采用运算量较小的梯度下降和互补滤波相结合的方法.实验结果表面:此测量系统实时性好,输出姿态角稳定,且成本低,具有一定的实用价值.     

基于STM32的四旋翼飞行器姿态解算的研究

分析了四旋翼飞行器的姿态解算原理,提出了一种基于 STM32的姿态测量系统。系统由 STM32F407微控制器和捷联惯性测量组件(IMU)组成。利用四元数描述姿态进行坐标换算,采用多传感器数据融合方案,通过互补滤波算法进行数据融合,获取精确的姿态角,并完成姿态解算。实验结果表明,采用互补滤波算法有效融合了捷联惯性测量组件的传感器数据,实现了四旋翼飞行器的高精度姿态解算。     

基于MEMS的运动体姿态角度测量系统设计与实现

为了使姿态测量得到更为广泛的应用,应用MPU-6050惯性测量模块设计了一款运动体姿态角度测量系统.硬件设计主要包括微处理器控制模块、惯性测量模块、串口通信模块等;软件设计主要介绍了姿态解算的原理、四元数姿态解算算法,以及系统软件工作流程等;系统微处理器模块选用STM32F 103C8T6,采用RS232接口与PC机进行交互通信并通过三轴转台进行系统测试.测试结果表明,系统对运动体姿态角度的检测具有较好的测量效果,测量角度较为准确,适用于大多数运动体姿态的测量,系统性价比较高,性能稳定性较好,具有较高的实用价值.     

基于改进型卡尔曼滤波的运动载体姿态估计

针对MEMS陀螺零偏导致运动载体姿态精度下降的问题,本文以MEMS惯性测量器件MPU6050为核心,提出了一种基于改进型卡尔曼滤波的姿态估计算法,采用欧拉角作为姿态解算的基础,通过惯性测量单元(IMU)测量运动载体的姿态数据,采用改进型卡尔曼滤波,对陀螺仪和加速度计数据进行融合,并实时估计陀螺零偏。实验结果表明,本文提出的算法能够获得较高精度的姿态信息,抑制MEMS陀螺零偏引起的姿态发散,可以准确地表示运动载体在静态和动态情况下的方位。     

基于MIMU和磁力计的姿态更新算法研究

针对传统人体姿态解算算法中存在MEMS陀螺误差发散快的问题,提出一种基于微惯性测量单元( MIMU)及磁力计信息融合的姿态解算算法。该算法利用互补滤波结合PI调节控制完成陀螺零偏校正,然后在加速度计和磁强计的辅助校正下,通过EKF( Expand Kalman Filter)滤波器更新四元数法实现陀螺姿态解算。本算法采用MPU9150传感器模块完成测试实验,实验中对比分析了单独扩展卡尔曼滤波算法与本算法的滤波效果。实验结果表明,本算法能够有效地抑制陀螺的发散,实现稳定地输出高精度姿态数据。     

仿人足底肌电特征的机器人行走规划

模仿人类行走规律是规划双足机器人运动的基础.以往模仿人类步态主要通过视觉方法或惯性模块测量(Inertia measurement unit, IMU)方法捕捉人体特征点轨迹.这些方法不考虑零力矩点(Zero moment point, ZMP)的相似性.为解决该问题,本文提出了一种基于足底肌电信号(Electromyography, EMG)和惯性模块测量信号的混合运动规划方法.该方法通过测量足底肌电信号计算出足底压力中心的位置以及踝关节扭矩,结合惯性模块所测量的人体躯干和双足轨迹,来规划双足机器人的步态.首先,用肌电仪测量足底肌电信号,用惯性测量模块测量人体各肢体部分的姿态轨迹,经数据标定后作为仿人机器人的运动参考; 然后,通过预观控制输出稳定的步态.为确保仿人行走的效果,基于人体相似性对运动数据进行了步态优化.实验验证和分析表明, EMG信号超前ZMP约160ms,利用这个特性实现了对压力点位置的有效预测,提高了机器人在线模仿人类行走的稳定性.     

遥操作护理机器人系统的操作者姿态解算方法研究

设计了一种遥操作护理机器人系统,为实现从端同构式机器人的随动运动控制,对主端操作者人体姿态解算方法进行了研究.首先,构建由惯性传感单元构成的动作捕捉系统,对用作从端机器人动作指令的操作者人体姿态信息进行采集,采用四元数法对人体运动原始数据进行初步求解.其次,将四元数法得到的姿态数据解算成依据仿人结构设计的护理机器人各关节运动的目标姿态角,实现人体姿态到机器人动作的同构性映射.最后,为验证本文所提姿态解算方法的性能,设计了操作者控制护理机器人完成递送和拿取药瓶动作的实验.结果表明,本文姿态解算方法的解算性能与参考系统基本相同;在操作者动作姿态快速变化的时间段,系统仍可获得较高精度的目标姿态数据,其误差在动态条件下依旧能保持在2%以下;护理机器人可较好地实时复现操作者的人体动作.本文方法能满足机器人进行一般护理作业时对人体姿态数据处理的快速性和准确性要求.     

基于非线性互补滤波算法的四旋翼飞行器姿态信息融合处理

针对四旋翼飞行器的MEMS惯性测量单元在姿态测量过程中存在着漂移和噪声误差等问题,在经典互补滤波融合算法的基础上提出了一种改进型的姿态融合处理算法,并搭建了以MPU6050为姿态测量单元的四旋翼飞行器硬件测试平台,分别在静态和动态环境下对惯性测量单元直接解算得到的姿态数据、传统互补滤波融合得到的姿态数据及改进后滤波算法融合得到的姿态信息进行对比.结果表明,改进后的姿态融合算法在静态环境和动态环境下都表现出了优于传统互补滤波的姿态融合处理效果.     

基于互补滤波器的四旋翼飞行器姿态解算

针对小型四旋翼飞行器姿态解算这一基本问题,详细分析了姿态解算的过程,提出了其中的难点问题.应用低成本捷联惯性测量单元,设计了一种基于互补滤波器算法的姿态求解器.经过实验验证表明:与目前常用的卡尔曼滤波算法相比,采用互补滤波器算法的求解器能显著降低对处理器速度和精度的要求,有效融合了捷联惯性测量单元的传感器数据,实现了小...     

足式机器人在非结构地形中的姿态求解算法

为了改进传统足式机器人姿态求解算法的不足,提出了一种新型的适用于非结构地形的姿态求解方法.该算法将动力学分析得到机体运动加速度信息与惯性测量单元（IMU）的信息相融合,通过卡尔曼滤波器计算机器人机体的姿态信息.所提的算法也适用于机器人机体存在冲击力的情况。为了验证算法的有效性,对两款典型的足式机器人在非结构地形中的运动进行了仿真,结果表明提出的算法能够准确的求解出机器人的姿态信息,具有良好的有效性和通用性。     

以ARM为核心的嵌入式体感遥控器设计

介绍一种以ARM为核心的嵌入式服务机器人体感遥控器的设计。硬件上,本遥控器采用具有ARM Cortex—M3内核的STM32F103C8T6作为核心处理器,选用ST公司的iNEMO惯性导航模块进行手部姿态的识别,同时还具有LCD显示模块、无线收发模块和电源模块;软件上,采用嵌入式操作系统μC／OS—Ⅱ实现多任务的调度和外围设备的管理。经实验验证,本遥控器具有高稳定性、高实时性、高可靠性、低误码率等优点。     

基于FPGA和NIOS的惯导组件测试系统研究

针对惯导组件产品测试中多种信号输出的测量需求,设计了一种基于FPGA和NIOSII软核的双模式惯导组件数据采集系统。该系统以FPGA和USBCY7C68013芯片为核心,实现对4个惯导组件输出的48路脉冲进行频率计数和对8个惯导组件输出8路串口数据的接收,最后通过USB芯片将采集得到的数据上传至测控计算机,并由计算机进行保存、处理和显示。该设计降低了采集电路复杂度,提高了产品测试效率和采集系统的可靠性、稳定性。     

基于自适应互补滤波的四旋翼飞行器姿态解算

在四旋翼无人机中,姿态传感器采用捷联式惯导惯性检测单元(IMU),其中包括加速度计、陀螺仪、电子罗盘和空气压力高度计.这些传感器在工作过程中存在温度漂移以及噪声干扰,为了得到准确的姿态数据,首先建立了传感器四元数模型,在频域中设计互补滤波器,并设计了PI自适应补偿系数,对传感器数据进行融合、补偿和修正,有效地避免了系统模型误差对姿态估计的影响.修正后的角速度通过一阶龙格-库塔法、四元数算法完成飞行器的姿态解算.传统互补滤波器在噪声大时滤波效果不理想,故加入PI控制,形成一种效果更好的自适应滤波算法,根据仿真结果,该算法滤波后的信号比传统互补滤波的结果更加平滑,更接近理想波形.     

基于UM6惯导模块的四旋翼飞行器姿态控制

针对目前四旋翼飞行器姿态控制过程中姿态解算精度不高的问题,选用成本低、精度相对较高的UM6-LT惯导模块,该模块内置嵌入式ARM处理器,直接通过数字接口输出姿态角。首先分别在电机静止和转动状态下测试了该模块的稳定精度,其次通过协方差调节其内置的扩展卡尔曼滤波器参数。最后结合XBee无线传输模块,使用PID算法,在X650value实验平台下进行飞行试验。结果表明,UM6-LT惯导模块的姿态解算精度可以满足四旋翼飞行器姿态控制要求。     

基于惯性传感器的集群移动机器人定位系统设计

为了对集群机器人的定位技术做进一步研究,本文对群体移动机器人的整体框架进行了设计,主要包括控制单元、通信模块和传感器单元等,重点对基于MPU9250惯性传感器的定位技术进行了研究,定位系统以ZigBee模块组成无线传感网络,用Arduino对MPU9250进行姿态数据获取并进行处理,利用ZigBee网络将位置信息传输到上位机.本文提出的机器人惯导定位技术对于解决机器人的定位问题具有一定的指导意义.     

基于北斗导航通信技术的无人艇运动导航控制系统设计

为实现对无人艇行进器的运动控制,建立更加完善的导航应用策略,设计基于北斗导航通信技术的无人艇运动导航控制系统。以无人艇运动姿态研究作为切入点,在电机驱动器、电机测速模块的支持下,连接中央处理单元、电源模块、方位监测模块等硬件设备结构体,完成导航控制系统的硬件电路设计。在此基础上,确定与导航信息相关的短报文传输特征,通过协调接口数据传输协议应用格式的方法,定义通信协议加密对象的所属连接形式,完成对报文加密密钥参数的初步配置,实现基于北斗导航通信技术的无人艇运动导航控制系统的短报文加密处理。与基于惯性测量技术的导航控制系统相比,基于北斗导航通信技术控制系统的实际应用续航时间更长,在行进过程中始终能对无人艇运动方向进行精准化控制,可在完善行进器导航应用策略方面起到较强促进作用。     

基于多传感器集成的仿人机器人足部感知系统

足部是仿人机器人本体支撑的基础,也是唯一与地面接触并发生相互作用的主要部件,其各种地面信息获取能力是机器人实现仿人的自然性稳定行走控制的关键.基于六维力传感器、惯量测量单元和柔性触觉阵列传感器,设计了一种新型仿人机器人集成化足部感知系统(IPFS).具备对各种地面环境识别和足部姿态获取、足底与外界接触位置的实时感知和估...