機(jī)器人多傳感器信息融合技術(shù)研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)、智能控制以及傳感技術(shù)等學(xué)科的發(fā)展，將多傳感器信息融合技術(shù)應(yīng)用于機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡研究是當(dāng)前機(jī)器人技術(shù)中的一個(gè)熱門(mén)研究方向。移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤效果將直接影響到機(jī)器人的任務(wù)完成情況，因此，研究基于多傳感器信息融合的移動(dòng)機(jī)器人軌跡跟蹤具有重要的理論和實(shí)際意義。全文主要內(nèi)容為:
　　本文首先使用擴(kuò)展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter，EKF)對(duì)非線性系統(tǒng)進(jìn)行軌跡跟蹤仿真。然后進(jìn)行了基于EKF的機(jī)器人的里

2、程計(jì)和超聲波傳感器融合設(shè)計(jì)，并通過(guò)仿真，實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)機(jī)器人勻速直線運(yùn)動(dòng)模型下的里程計(jì)、超聲波傳感器信息融合的軌跡跟蹤。
　　其次，針對(duì)多傳感器觀測(cè)同一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的情況，先使用EKF進(jìn)行分步跟蹤，每一個(gè)傳感器得到一個(gè)跟蹤軌跡，再使用最小二乘估計(jì)進(jìn)行擬合融合，得到最優(yōu)跟蹤軌跡。并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。
　　最后，對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的多數(shù)量，多種類的傳感器信息融合進(jìn)行了研究。通過(guò)實(shí)驗(yàn)采集得到多組傳感器的信息，然后針對(duì)EKF的線性化誤差