基于卡尔曼滤波的轮式移动机器人定位实验研究

介绍了Pioneer3-AT机器人的特点和自身定位方法以及存在的问题,给出了Pioneer3-AT机器人的里程计定位模型．以码盘、陀螺仪作为机器人的定位系统,建立了四轮差动机器人的运动学方程,采用卡尔曼滤波器对2种传感器的数据进行融合,获得机器人的位置和姿态信息。通过定位实验,验证了卡尔曼滤波融合定位的有效性。     

多功能巡检救援机器人系统设计及定位导航

设计了一种针对核环境场合的多功能巡检救援机器人系统,可多通道远程遥操作执行巡检救援任务。结合机器人功能特性及作业要求,提出了一种适用于狭小多障碍环境下的不变姿态直角转弯电磁导航方法。通过EKF方法融合里程计和惯性测量单元,并以激光雷达数据为观测量,在ROS上采用FastSLAM方法实现了机器人基于多传感器的建图和定位。介绍了机器人的系统设计及其电磁导航、建图定位实现方法,并进行电磁导航巡线实验和同时定位,实验结果证明了导航算法和定位方法的可行性和正确性。     

基于MEMS器件的微小型移动机器人嵌入式导航定位系统的研究

文章针对微小型移动机器人的实时导航定位需求,采用嵌入式系统设计思想,以新型MEMS惯性器件为核心,利用ARM／OPLD构建了一种结构紧凑、低功耗、低成本、通用性强的实时导航定位系统硬件平瓮利用μC／OS—Ⅱ实时操作系统开发了其嵌入式软件平台,实现了数字信号处理、插值升频、导航信息解算等处理算法;最后,通过在机器人上的搭载实验,验证了系统的功能和可靠性。     

基于多传感器融合的复杂地形建图

设计一种基于多传感器融合并能应用于复杂地形环境的导航系统。该系统通过融合雷达、惯性测量单元和编码器,完成机器人在复杂地形上的行驶过程;通过推导,融合惯性测量单元和编码器的里程计增量模型,以估计机器人在位姿上的变化;应用点云分割与特征提取,获取独特的边缘和平面特征;在本地联合优化来自雷达、惯性测量单元和编码器的测量值,确保机器人即使在复杂地形下也能获得低漂移结果。在室内复杂环境下用真实机器人进行实验,结果表明,该设计方案是可行的,该系统具有一定的应用价值。     

服务机器人的室内定位研究及实现

随着机器人技术的日益发展,机器人的室内定位方法和精度要求也越来越高。文章针对实体四轮机器人进行运动学建模,根据机器人的平移与转动对其空间坐标的转换进行了数学建模,受到GPS的定位原理的启发,利用四片高性能单片机与机器人在室内环境下模拟室内机器人定位系统,基于实验平台进行定位实验研究对该系统进行验证,通过对比pc机控制行走轨迹与采用该室内定位系统后的行走轨迹,将实验结果导入到MATLAB中进行仿真,对比前后的机器人行走轨迹图,验证了该定位系统的准确性。     

基于定位系统测试的机器人定心装置的结构设计及优化

为了满足移动机器人定位系统测试平台中对机器人几何中心位置的测量,设计了机器人定心装置。通过该装置能对机器人进行定心,并可用该装置上与其同心的激光测距仪作为机器人中心对机器人坐标进行测量。首先对移动机器人定位系统测试平台进行总体介绍,并对定心装置的需求与功能进行分析,然后对定心装置进行总体结构设计及核心机构的具体设计,并对其进行优化设计。实际应用表明,这种方式测量机器人的位置坐标是可行的。     

适合复杂环境的移动机器人定位系统

本文设计适合复杂环境的移动机器人定位系统,机器人采用STM32F103单片机为主控芯片,使用以惯性传感器MPU6050为主的定位模块,完成机器人硬件系统的设计和硬件电路的搭建,并结合硬件部分完成机器人算法设计,建立机器人的实时行进状态控制模型。最终机器人可在复杂环境下的进行平面定位导航,很好的解决地面上工作的机器人对位置精度要求较高的问题。     

微惯性组件多传感器数据融合测姿方法研究

针对微惯性测量组件在微型机器人、小型无人飞行器等微惯导领域应用为研究背景,开展了微惯性组件中融合多种传感器信息的姿态测量方法研究。通过陀螺仪,加速度计,磁阻传感器等微惯性传感器的测姿方法,对不同传感器组合测试得到结果进行数据融合,选择融合测姿结果作为观测数据,随后联合无迹卡尔曼滤波器进一步准确估计载体姿态。采用研制的微惯性组件与商用AHRS系统搭建了实验平台,开展了不同算法下的人体姿态测量实验,实验结果验证了算法的有效性。     

一种基于多信息融合的室内移动机器人定位方法

对室内移动机器人定位技术进行研究,提出了一种麦克风阵列测量数据与里程计测量数据相融合的机器人定位新方法。给出了定位算法流程,通过实验分析证明该方法有效。     

基于UWB室内定位的迎宾机器人系统研究

针对室内复杂环境下移动机器人很难实现精确定位的问题,设计了一种基于UWB室内定位的迎宾机器人系统。通过架设4个UWB定位基站,以及安装于机器人上方位置的定位标签,对迎宾机器人进行实时定位。介绍了迎宾机器人的总体结构,对其机械系统和控制系统进行了详细说明;提出了一种融合PID和LQR的移动机器人混合路径跟踪算法。最后对迎宾机器人进行实验,验证整体方案的可行性和有效性。实验结果表明,自主研制的机器人系统软硬件运行稳定可靠,设计的UWB室内定位系统具有小于5 cm的室内定位精度,重复精度小于1 cm;所提出的混合路径跟踪算法具有较快的响应速度,跟踪精度小于5 cm。     

巷道掘进机多传感融合定位系统及试验研究

煤矿巷道掘进机的自主精确定位是煤矿掘进智能化发展的基础,而复杂的掘进工艺和恶劣的掘进环境使得掘进机定位存在自主性不足、精度低以及易受环境干扰等问题。为实现巷道掘进机自主精确定位,首先,基于扩展卡尔曼滤波构建了里程计辅助惯性定位系统以约束惯性定位的误差发散;其次,结合掘进机施工工艺提出柔性零速校正方法,进一步提升掘进机惯性定位精度;然后,基于误差状态卡尔曼滤波和多状态约束模型实现了惯性、视觉和里程定位的高效融合;最后,搭建了掘进机在暗环境下自主定位的样机试验系统。实验结果表明：所提柔性零速校正方法可以提升掘进机定位精度约21.64%;所提掘进机多传感融合定位系统三轴定位误差分别可达到横向0.13 m以内、前向0.17 m以内、天向0.02 m以内,相比独立惯性和视觉系统的定位精度分别提升49.62%和57.71%。实验结果验证了所提方法与系统的可行性与有效性,满足煤矿规程中巷道掘进机定位需求。     

移动机器人室内外无缝切换定位方法研究

为了实现移动机器人在室内外环境下的无缝精准定位,针对实验室的巡检机器人,安装惯性测量单元(IMU)、GPS、UWB定位传感器模块,在通过容积卡尔曼滤波器实现室内和室外融合定位的基础上提出了基于阈值机制和多传感器定位精度的室内外无缝切换定位方法,并设计实验验证算法在定位精度上的优越性和室内外定位切换上的平稳性.     

一种基于双相机焊缝跟踪的球形储罐爬壁机器人定位方法

针对具有很少甚至没有地标和缺乏良好照明条件的大型液化石油气球形储罐环境下,仅依靠里程计以及惯性测量单元的爬壁机器人定位精度较低,且存在较为明显的累积误差的问题,提出了一种新的解决方案,通过跟踪球形储罐表面焊缝相对于机器人的运动来改善机器人定位精度。首先,通过配备辅助光源,利用安装在机器人两侧的CCD相机进行图像采集,并实时对图像进行二值化处理,识别出焊缝特征区域并输出相应的检测信号,通过相邻时刻检测信号增量计算来估计机器人的相对位置;接着,提出了一种改进加权融合算法,用以实现各传感器之间的数据融合,该算法结合了自适应加权融合算法以及基于最小二乘原理的加权融合算法的优点,以对各加权因子重新分配权值的思想来对各个传感器数据进行最终融合,提高了测量精度以及动态适应性。最后,在实际环境以及虚拟环境下对该方法进行了实验评估,验证了该方法的有效性。实验结果表明,在没有良好照明条件及地标的球形储罐环境下,该方法可以保证爬壁机器人定位的准确性。     

基于多传感器信息融合的车辆高精度定位技术

为解决多轴应急救援车辆在复杂环境行驶时的定位误差问题,设计了一种基于多信息融合的组合定位系统,该定位系统主要由前端里程计和后端优化模型组成。首先完成三轴车运动学建模,推导出基于惯性测量单元的运动学预测方程和基于全球定位系统的运动学观测方程,通过Kalman滤波器进行状态更新,完成前端里程计的构建;然后设计了基于迭代最近点匹配算法的外参标定工具,并构建了特征点云匹配模型,完成后端模型优化;最后进行了仿真与实验,研究结果表明,该系统定位误差为±3.45 cm,角度误差为±0.10°,准确性、稳定性均得到了很大的提高。     

基于惯性导航与立体视觉的风管清扫机器人同时定位与地图创建方法

风管清扫机器人是用于完成中央空调通风管道系统清扫工作的一种自动化设备,为提高其在庞大且封闭的未知通风管道网络中的自主导航能力,提出一种低成本的机器人同时定位与地图创建解决方案。该方案结合惯性测量单元的高速动态性能及双目立体视觉传感器良好的环境感知能力,通过采用Rao-Blackwellized粒子滤波方法融合两种传感器的测量信息,可以有效地抑制惯性传感器的漂移,快速地估计机器人三维的位置、姿态和速度,并且获取稳定的环境视觉路标信息,能够满足风管清扫机器人同时定位和地图创建的要求。同时,为确保视觉路标关联的鲁棒性,提出一种双向的基于几何相容性及路标视觉特征相结合的数据关联方法。试验结果证明所提的同时定位与地图创建方案和数据关联法的有效性。     

用于动态测量的一种新的惯性传感系统

针对各种动态测量系统和技术的不足,以及机床工作环境对测量过程的影响,提出一种新的惯性传感系统,用于并联机床各杆件(腿)长度、姿态(位姿)变化的精确测量。系统运用数据融合的方法,对测量中出现的惯性误差作出修正,抑制误差的漂移,并预估系统的位置和速度状态变量。通过对300 mm全程运动的实验测量和对实验结果的分析表明,应用新的系统,能改善并联机床和机器人的动态定位,使位置精度和运动精度得到明显的提高。并随着低成本固态加速度计技术的进一步完善,使测量成本降低的同时,新系统能为并联机床和机器人提供更高的位置与速度的动态测量精度。     

一种球形机器人视觉定位系统研究

针对球形机器人在地面运动时的定位问题,提出了一种基于sift特征以及霍夫圆变换的球形机器人视觉定位方案。采用对尺度、视角、旋转等具有鲁棒性的sift特征向量,利用由两个外部摄像机组成的视觉系统采集的左右图片,从中提取sift特征点,利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找,利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵,通过变换矩阵将后续摄像机采集的图像融合,在融合的图像通过霍夫圆变换定位球形机器人。实验结果表明,该视觉定位系统视野开阔、定位稳定性良好。     

基于数据融合的时差定位处理算法的应用

在进行传统时差定位时,往往会出现定位模糊,影响了定位的精确性。本文针对这个问题,提出了应用独立测量数据融合的加权最小二乘算法(SWLS),将多个观测副站测量的独立的目标位置信息融为一体,充分利用了各个观测副站提供的冗余量测信息。通过MATLAB仿真证明,基于数据融合的时差定位处理算法能有效地去除定位模糊,提高整个定位系统的定位精确度。     

UWB与里程计融合的室内移动机器人定位设计

为进一步提高UWB技术在室内移动机器人定位方面的定位精度与可靠性,设计了一种基于UWB与里程计融合的定位系统.针对UWB测距过程中产生的随机误差问题,采用卡尔曼滤波算法进行抑制.针对UWB非视距误差问题,引入NLOS误差鉴别方法鉴别现场环境,借助里程计航迹推演算法获得机器人定位数据进行补偿.针对里程计定位过程中由于长时间、长距离所产生的累积误差问题,采用UWB高精度的定位数据进行误差矫正.实验结果表明,融合UWB与里程计的定位系统有效地抑制了UWB定位的随机误差与非视距误差,尤其在UWB信号受到障碍物的严重遮挡时,移动机器人仍能获得精确可靠地定位数据.     

管道内的三维地理坐标检测

研究了利用管道清管器(PIG)搭载惯性测量单元(IMU)实现管道三维地理坐标测量的方法。该方法以捷联惯导系统(SINS)定位为主,并辅以校正信息的Kalman滤波估计算法来解决SINS计算的发散问题。首先,将测量装置搭载在PIG上,PIG在管道中运动的同时记录惯性信号。然后,经离线计算得到管道的三维地理坐标,并利用IMU的姿态倾角和里程轮速度对SINS计算的误差进行校正。最后,建立了9维状态量Kalman滤波模型方程,并利用扩展Kalman滤波算法进行求解。实验结果显示,该系统对于30m管道的测量精度为0.28m;表明通过加入校正算法,可以实现内检测条件下对管道三维地理坐标的精确测量。