仿人足球机器人电子罗盘自定位技术研究

在RoboCup仿人足球机器人比赛中,实现机器人自身在球场中的自定位是一项最基本的功能。主要介绍了基于贝叶斯估计的蒙特卡洛粒子滤波算法,说明了仿人足球机器人的运动模型和视觉模型。与传统的只采用视觉传感器数据相比,该方法将电子罗盘信息融合入观测模型并使用融合后的数据更新粒子权重,使机器人在场地中能够准确的定位出自身身体朝向,从而克服了在缺少定位柱和球门柱颜色信息的条件下机器人无法辨别双方球门的问题。实验结果证明了该方法的有效性。     

融合多传感信息的仿人机器人姿态解算

在RoboCup Soccer仿人机器人比赛中,机体姿态实时解算是仿人机器人运动控制系统的核心技术之一。文中分析了MEMS加速度计、磁强计和陀螺仪性能,以自主姿态测量为前提,融合惯性测量单元中多传感信息,提出了一种基于四元数的姿态解算算法。针对仿人机器人步行姿态控制中传感器数据存在的噪声干扰和测量误差,设计卡尔曼滤波器实现了对数据漂移的有效补偿,从而提高了全姿态检测的测量精度。试验结果验证了该算法对仿人机器人运动控制系统机体姿态实时解算的有效性。