基于多傳感器信息融合的機器人姿態(tài)測量技術(shù)研究.pdf

1、在機器人導(dǎo)航與運動控制中，實時獲取運動姿態(tài)是不可缺少的重要步驟之一，尤其在自平衡移動機器人的平穩(wěn)姿態(tài)控制中更為關(guān)鍵。自平衡移動機器人在實現(xiàn)各種復(fù)雜動作以及定向移動時需要時刻感知航向(yaw)、俯仰(pitch)以及滾轉(zhuǎn)(roll)三個自由度的變化，并根據(jù)測量結(jié)果調(diào)整好自身的空間姿態(tài)，從而保持平穩(wěn)運動，因此研究機器人運動姿態(tài)的實時測量技術(shù)有著十分重要的意義。
　　首先本文采用低成本MEMS傳感器件設(shè)計一種基于慣性導(dǎo)航技術(shù)的機器人姿態(tài)

2、測量系統(tǒng)。系統(tǒng)硬件部分主要由數(shù)據(jù)采集與處理、MEMS傳感器、數(shù)據(jù)存儲、電壓轉(zhuǎn)換以及串口通信五個功能模塊組成;而軟件部分主要包括系統(tǒng)硬件底層驅(qū)動設(shè)計和數(shù)據(jù)融合算法實現(xiàn)。在姿態(tài)測量過程中，系統(tǒng)主控制器STM32F405RG通過SPI總線采集慣性測量單元MPU6000的角速率和加速度數(shù)據(jù)，同時通過IIC總線采集數(shù)字羅盤HMC5883L的地磁場數(shù)據(jù)，然后利用數(shù)據(jù)融合算法解算出機器人當(dāng)前姿態(tài)，并且通過串口將更新的姿態(tài)發(fā)送至PC端實時顯示。

3、　　對于運動姿態(tài)實時更新，本文提出了兩種基于四元數(shù)姿態(tài)的數(shù)據(jù)融合算法:梯度下降和互補濾波，并且在自行設(shè)計的姿態(tài)測量系統(tǒng)中進行驗證與對比。由于陀螺儀側(cè)重于動態(tài)性能，而加速度計與數(shù)字羅盤則更側(cè)重于靜態(tài)性能，因此數(shù)據(jù)融合算法的總體設(shè)計思路均為:對陀螺儀的角速率進行高速積分，同時將加速度計的重力場數(shù)據(jù)和數(shù)字羅盤的地磁場數(shù)據(jù)與角速率積分結(jié)果進行低速融合，從而不僅糾正了陀螺儀的漂移誤差，還實現(xiàn)了三種傳感器在組合應(yīng)用中的優(yōu)勢互補。
　　為了彌補