基于多傳感器信息融合的機(jī)器人導(dǎo)航策略研究.pdf

1、近年來，移動機(jī)器人導(dǎo)航已成為關(guān)注的熱點，其中定位技術(shù)、環(huán)境感知、路徑規(guī)劃是導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)。本文以移動機(jī)器人具體模型——智能小車為研究對象，從多傳感器信息融合的角度出發(fā)，研究了智能小車的跟隨路徑導(dǎo)航和避障導(dǎo)航問題，主要內(nèi)容如下：
　　 在介紹機(jī)器人發(fā)展史和移動機(jī)器人的基礎(chǔ)上，針對有引導(dǎo)路徑的環(huán)境，提出了一種基于小渡和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法計算導(dǎo)航參數(shù)，采用攝像頭傳感器采集環(huán)境信息，實現(xiàn)移動機(jī)器人自主導(dǎo)航。運用小波對采集的圖像濾波和增強，

2、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器去除路面雜質(zhì)，得到僅有引導(dǎo)路徑的灰度圖像，將圖像二值化，利用基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法提取路徑中心點，借助于加權(quán)最小二乘法計算導(dǎo)航參數(shù)，仿真結(jié)果驗證了方法有較好的實時性和準(zhǔn)確性。
　　 在無引導(dǎo)路徑的環(huán)境下，為了實現(xiàn)機(jī)器人自主完成從起點無碰撞的到達(dá)目標(biāo)點的任務(wù)，采用了視覺傳感器獲取環(huán)境信息，以柵格法為基礎(chǔ)描述整體環(huán)境，提出一種搜索樹算法設(shè)計全局路徑。在機(jī)器人前行過程中，通過超聲波、里程計傳感器不斷感知周圍局部環(huán)境信息并

3、進(jìn)行自定位，利用基于模糊邏輯的多傳感器信息融合，將局部信息與全局信息進(jìn)行融合，根據(jù)環(huán)境類型設(shè)計避障算法。實驗結(jié)果驗證了算法能較好的實現(xiàn)機(jī)器人在未知環(huán)境中的自主避障與導(dǎo)航。
　　 設(shè)計了以ARM9為主控平臺。具有多傳感器的智能車自主導(dǎo)航控制實驗系統(tǒng)，主要由驅(qū)動模塊、導(dǎo)航模塊、車體轉(zhuǎn)動角控制模塊、傳感器模塊和無線通信模塊組成。為了驗證上述算法的有效性和可行性，將算法應(yīng)用于實驗系統(tǒng)，實驗結(jié)果表明所設(shè)計系統(tǒng)和算法能夠滿足自主導(dǎo)航功能，達(dá)