移動(dòng)機(jī)器人定位與導(dǎo)航的研究.pdf

1、室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人的研究，一直是移動(dòng)機(jī)器人研究中最基本、最重要的內(nèi)容，而且一直存在難以準(zhǔn)確控制和定量描述定位與導(dǎo)航的問(wèn)題。而工程上精確定位與導(dǎo)航的實(shí)現(xiàn)面臨著兩個(gè)挑戰(zhàn)：即是如何降低傳感器誤差帶來(lái)的不確定性和如何實(shí)現(xiàn)具體的定位導(dǎo)航行為。因此為了迎接這樣的挑戰(zhàn)，把如何降低傳感器的不確定性、如何實(shí)現(xiàn)具體行為、如何實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控（定量描述）定為本文的重點(diǎn)和三大目標(biāo)。其中第一個(gè)為本文的核心技術(shù)，另外兩個(gè)為關(guān)鍵技術(shù)。
　　移動(dòng)機(jī)器人定位與導(dǎo)航的工程研

2、究，一定是建立在機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)模型和機(jī)器人平臺(tái)系統(tǒng)上。由力學(xué)模型可以知道其前行速度、轉(zhuǎn)彎速度、轉(zhuǎn)彎半徑等以及機(jī)器人所受非完整約束帶來(lái)非線性系統(tǒng)。根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)分析，可以知道閉環(huán)控制、傳感器采集、通訊協(xié)議等具體軟硬件設(shè)計(jì)，有利于實(shí)現(xiàn)具體行為。另外文章對(duì)一些重點(diǎn)細(xì)節(jié)參數(shù)進(jìn)行了詳細(xì)地描述,如電機(jī)PI控制參數(shù)、電機(jī)扭矩功率參數(shù)選擇等。
　　為了分析和得到降低傳感器不確定的方法，將從傳感器感知模型、工藝上的系統(tǒng)誤差、環(huán)境的隨機(jī)誤差幾個(gè)

3、方面做詳細(xì)研究。經(jīng)過(guò)理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的仿真，得出傳感器誤差的一般模型為:固定漂移+隨機(jī)信號(hào)。對(duì)于超聲、紅外等傳感器而言隨機(jī)信號(hào)是可以看出正態(tài)分布的；而MEMS慣性傳感器的隨機(jī)信號(hào)是由正態(tài)信號(hào)和非平穩(wěn)信號(hào)疊加，進(jìn)一步地真實(shí)數(shù)據(jù)分析知道隨著采樣頻率和采樣點(diǎn)的增加，其隨機(jī)誤差也會(huì)慢慢趨于正態(tài)分布。得到單傳感器的平滑處理和多傳感器的融合兩種方法都是可以降低傳感器的不確定性的，它們是可以互補(bǔ)的，但是不可完全代替。在單傳感器平滑處理方面，從計(jì)算量

4、、存儲(chǔ)量、效率等指標(biāo)考慮，將線性平滑濾波、非線性濾波、巴特沃斯濾波、普通卡爾曼濾波和改進(jìn)卡爾曼濾波進(jìn)行比較，提出了一種引入“Q”值的改進(jìn)卡爾曼濾波，陀螺儀定位精度可達(dá)1.13％和加速度機(jī)定位精度可達(dá)6％，而仿真和實(shí)踐證明不確性模型和方法均是有效可行的；在多傳感器融合方面，將普通的線性加權(quán)進(jìn)行了權(quán)數(shù)改進(jìn);對(duì)于適合非線性系統(tǒng)的擴(kuò)展卡爾曼濾波（Extend Kalman Filter）做了非線性近似線性帶來(lái)的誤差補(bǔ)償?shù)难芯?，仿真可知?dǎo)航軌跡非

5、常接近參考軌跡，方法是行之有效的。
　　室內(nèi)環(huán)境定位導(dǎo)航典型行為指定路徑跟蹤、顏色跟蹤、避障、尋墻等成功實(shí)現(xiàn),效果較好。程序設(shè)計(jì)基于行為反應(yīng)模型，在MFC的界面上開(kāi)發(fā)的，首先將平滑濾波和融合技術(shù)引入，然后結(jié)合實(shí)際行為算法在平臺(tái)上進(jìn)行調(diào)試和實(shí)現(xiàn)。特別是指定軌跡跟蹤，得出基于改進(jìn)的Kalman Filter的實(shí)際效果定位和導(dǎo)航軌跡精度為10cm，由實(shí)驗(yàn)可知可以知道是算法可靠的、有效的，具有實(shí)際工程意義。
　　本文基于無(wú)線局域網(wǎng)開(kāi)