本文選題：移動機(jī)器人 + 室內(nèi)定位　； 參考：《南昌大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：機(jī)器人自主導(dǎo)航是當(dāng)今研究的熱點問題,從核電站環(huán)境中的巡檢機(jī)器人到日常生活中的服務(wù)機(jī)器人都離不開機(jī)器人自主導(dǎo)航,而機(jī)器人精確的定位則是實現(xiàn)可靠導(dǎo)航的基本前提。由于室內(nèi)環(huán)境的復(fù)雜性,綜合考慮各種室內(nèi)定位方法的優(yōu)缺點,論文采用由慣性導(dǎo)航定位法和航跡推算法形成的組合導(dǎo)航方法來實現(xiàn)較高精度的機(jī)器人實時定位。首先,根據(jù)機(jī)器人基本運(yùn)動功能要求及室內(nèi)定位要求,選用了STM32控制器作為機(jī)器人的主控芯片,搭建了移動機(jī)器人的硬件平臺。對電源、電機(jī)驅(qū)動、電機(jī)測速、MEMS傳感器及WIFI通信等模塊分別進(jìn)行選型和接口設(shè)計,并對這些模塊進(jìn)行了調(diào)試。其次,分別介紹慣性導(dǎo)航系統(tǒng)和航跡推算系統(tǒng)的工作原理,并對它們的數(shù)字更新算法和誤差方程進(jìn)行推導(dǎo)。然后,結(jié)合機(jī)器人運(yùn)動的特點,適當(dāng)?shù)睾喕瘧T性導(dǎo)航系統(tǒng)和航跡推算系統(tǒng)的誤差方程。采用卡爾曼濾波的方法將兩個系統(tǒng)的誤差模型進(jìn)行融合,取長補(bǔ)短,充分發(fā)揮各定位系統(tǒng)的優(yōu)勢。把卡爾曼濾波輸出的最優(yōu)估計誤差用來修正數(shù)字更新后的姿態(tài)、速度和位置信息,得到精度較高的機(jī)器人位姿信息。最后,采用C語言完成了系統(tǒng)的軟件設(shè)計,并在機(jī)器人平臺上進(jìn)行了實時定位測試。分別將圓形軌跡和矩形軌跡的定位結(jié)果與真實軌跡對比分析,實驗結(jié)果證明該算法能實現(xiàn)較高精度的定位。
[Abstract]:Robot autonomous navigation is a hot issue in today's research. From the inspection robot in the nuclear power plant environment to the service robot in daily life, robot autonomous navigation can not be separated from the robot autonomous navigation. The accurate positioning of the robot is the basic premise of reliable navigation. Due to the complexity of indoor environment, the advantages and disadvantages of various indoor positioning methods are considered synthetically. In this paper, the integrated navigation method formed by inertial navigation method and track reckoning method is used to realize the real-time positioning of robot with high accuracy. Firstly, according to the requirements of basic motion function and indoor positioning, the STM32 controller is selected as the main control chip of the robot, and the hardware platform of the mobile robot is built. The selection and interface design of power supply, motor drive, motor speed measuring MEMS sensor and WIFI communication module are carried out, and these modules are debugged. Secondly, the principles of inertial navigation system and track reckoning system are introduced, and their digital updating algorithms and error equations are deduced. Then, the error equations of inertial navigation system and track reckoning system are simplified according to the characteristics of robot motion. The error models of the two systems are fused by Kalman filter to make up for each other and give full play to the advantages of each positioning system. The optimal estimation error of Kalman filter output is used to correct the position, velocity and position information after digital updating, and the robot pose information with high accuracy is obtained. Finally, the software design of the system is completed with C language, and the real-time positioning test is carried out on the robot platform. The results of circular and rectangular locus are compared with those of real locus, and the experimental results show that the algorithm can achieve high precision localization.
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1850072