搜索機器人定位技術(shù)研究.pdf

1、機器人定位一直是機器人技術(shù)研究的重點和難點，也是機器人實現(xiàn)導航的前提，對提高機器人智能化水平具有重要的意義。實現(xiàn)移動機器人定位方式繁多，但針對以煤礦災后環(huán)境代表的典型封閉式非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的搜索機器人自主定位技術(shù)鮮有研究。封閉式非結(jié)構(gòu)化環(huán)境搜索機器人定位技術(shù)面臨諸多挑戰(zhàn)，如定位方式、傳感器限制等。本文以傳感器技術(shù)、傳感器數(shù)據(jù)處理算法、多傳感器信息融合算法為基礎(chǔ)，研究了封閉式非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的搜索機器人自主定位技術(shù)，提出了適用于不同機器人的兩種自

2、主組合定位方式以及相應的定位誤差補償和修正方法。
　　 本文提出了捷聯(lián)式慣性組合定位和光學編碼器與電子羅盤組合定位兩種方式，設(shè)計和制造了捷聯(lián)式慣性組合定位系統(tǒng)的硬件平臺原型。
　　 針對捷聯(lián)式慣性組合定位技術(shù)，分析了影響傳感器數(shù)據(jù)有效性的主要因素，結(jié)合小波分析理論，提出了基于小波參數(shù)優(yōu)化的傳感器濾波算法。分析了小波函數(shù)、分解尺度和各尺度濾波閾值對傳感器數(shù)據(jù)濾波效果影響的基礎(chǔ)上，提出了以特定頻段重構(gòu)數(shù)據(jù)信號的功率譜密度和計

3、算成本為綜合評價指標的小波函數(shù)與分解尺度優(yōu)化算法，為小波函數(shù)優(yōu)化選擇和分解尺度優(yōu)化設(shè)定提供了一種有效手段。在分析由環(huán)境路面不平產(chǎn)生的環(huán)境激勵干擾的基礎(chǔ)上，提出了以傳感器噪聲和環(huán)境激勵干擾特性為基礎(chǔ)的設(shè)置各尺度濾波閾值的方法。以此為基礎(chǔ)，應用半物理仿真實驗驗證了所提出的算法。
　　 提出了以多傳感器信息融合為基礎(chǔ)的捷聯(lián)式慣性組合定位算法和光學編碼器與電子羅盤組合定位算法。捷聯(lián)式慣性組合定位系統(tǒng)的多傳感器是組合定位算法的數(shù)據(jù)源，聯(lián)邦

4、信息融合算法為其組合定位算法提供了理論基礎(chǔ)。結(jié)合聯(lián)邦濾波器特點和捷聯(lián)式慣性組合定位要求，以無先導卡爾曼濾波為算法核心，提出了融合-反饋模式和無反饋模式組合聯(lián)邦信息融合濾波，解決了定位系統(tǒng)精度與容錯性問題。結(jié)合傳感器濾波算法，研究了不同環(huán)境路況激勵干擾下濾波閾值設(shè)置方法，擴展了搜索機器人的應用范圍。
　　 提出了光學編碼器與電子羅盤組合定位算法，避開了繁雜的由雙編碼器解算機器人方位的過程，以減少航跡推算過程的姿態(tài)累積誤差，實現(xiàn)了在

5、三維空間內(nèi)的機器人定位。
　　 針對所提出的定位方式誤差特點，建立了兩種定位方式的誤差模型，提出了系統(tǒng)定位誤差補償和修正方法。揭示了各環(huán)節(jié)誤差的傳遞規(guī)律，為定位誤差補償提供了理論基礎(chǔ)，結(jié)合搜索機器人工作特點，提出了設(shè)置機器人運動速度上限、引入自然路標和機器人工作狀態(tài)辨識等搜索機器人定位誤差修正的方法。
　　 基于上述內(nèi)容，設(shè)計和制造了所提出的兩種定位系統(tǒng)，進行了一系列半物理仿真和實驗。以捷聯(lián)式慣性組合定位硬件平臺為基礎(chǔ)，