【摘要】：隨著人工智能與機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展,各種各樣的機(jī)器人已經(jīng)被成功地應(yīng)用在科學(xué)考察、工業(yè)制造、太空探索、災(zāi)后救援、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、智能交通等領(lǐng)域,以輔助甚至替代人類完成簡(jiǎn)單或危險(xiǎn)的工作。在這些機(jī)器人當(dāng)中,由于輪式機(jī)器人具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、性能穩(wěn)定、成本低廉等優(yōu)點(diǎn),其應(yīng)用最為廣泛。自主移動(dòng)是輪式機(jī)器人的一個(gè)最為基礎(chǔ)的功能。為了實(shí)現(xiàn)機(jī)器人精準(zhǔn)的位姿控制,一個(gè)基本的前提是保持對(duì)位姿的精確感知。然而,對(duì)于在復(fù)雜環(huán)境下工作的輪式機(jī)器人,實(shí)現(xiàn)低成本、高精度、低時(shí)延、穩(wěn)定而又可靠的位姿估計(jì)仍然是一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。由于環(huán)境中存在著大量的不可預(yù)測(cè)的干擾,致使與位姿相關(guān)的傳感器出現(xiàn)讀數(shù)異常、丟失等問(wèn)題,為機(jī)器人的位姿估計(jì)帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。本文從實(shí)際出發(fā),充分考慮復(fù)雜環(huán)境下可能出現(xiàn)的地形變化、輪胎-地面滑動(dòng)、運(yùn)動(dòng)學(xué)模型不準(zhǔn)確、傳感器噪聲統(tǒng)計(jì)特性未知或緩慢變化、傳感器異常等問(wèn)題,借助于機(jī)器學(xué)習(xí)、狀態(tài)估計(jì)、圖像處理、區(qū)間分析等技術(shù),針對(duì)不同場(chǎng)景下的輪式機(jī)器人位姿估計(jì)提出了一系列解決方案。主要研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)如下所不:針對(duì)輪式機(jī)器人可能存在的滑動(dòng)問(wèn)題,對(duì)傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型進(jìn)行改進(jìn),引入轉(zhuǎn)向阻力系數(shù)來(lái)描述輪胎-地面滑動(dòng)效應(yīng),并且基于運(yùn)動(dòng)分解得到一種更為準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的時(shí)間離散形式�；谠撨\(yùn)動(dòng)學(xué)模型能夠?qū)崿F(xiàn)更為準(zhǔn)確的航跡推算。針對(duì)傳統(tǒng)里程計(jì)容易發(fā)散的問(wèn)題,提出了一種基于地形分類的自適應(yīng)里程計(jì)。該方法采用了簡(jiǎn)單緊湊特征、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單但性能較弱的分類器與貝葉斯濾波器組合的地形分類框架,能夠在降低運(yùn)算復(fù)雜度的情況下保證地形分類的準(zhǔn)確度。基于該分類器,機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中實(shí)時(shí)地觀測(cè)其當(dāng)前地形并獲取該地形對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)向阻力系數(shù),進(jìn)而減緩了里程計(jì)誤差的發(fā)散速度。針對(duì)磁式羅盤(pán)與信標(biāo)定位系統(tǒng)不可靠的問(wèn)題,提出了一種可控環(huán)境下的位姿估計(jì)方法�；谑孪仍诘孛娌贾煤玫妮o助帶與地面視覺(jué),機(jī)器人可以實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地估計(jì)當(dāng)前位姿信息。由于避免了使用磁式羅盤(pán)與信標(biāo)定位系統(tǒng),該方法不會(huì)受到由鐵磁、電磁物質(zhì)與地面障礙物帶來(lái)的干擾,具有較強(qiáng)的可靠性,適用于需要長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定工作的工業(yè)場(chǎng)景。針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下由地形變化、噪聲統(tǒng)計(jì)特性未知或緩慢變化、傳感器異常等引起的問(wèn)題,提出了一種不可控環(huán)境下的位姿估計(jì)方法,設(shè)計(jì)了陀螺儀、羅盤(pán)組合,編碼器、羅盤(pán)組合,陀螺儀、編碼器、羅盤(pán)組合,以及航向角估計(jì)器、信標(biāo)定位系統(tǒng)組合的數(shù)據(jù)融合方法,實(shí)現(xiàn)了不可控環(huán)境下準(zhǔn)確且可靠的機(jī)器人位姿估計(jì)。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP242
【圖文】：

需要使用三個(gè)量就可以表示機(jī)器人的位姿狀態(tài)。逡逑定義機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)狀態(tài)向量為0ｒ，ｙ，０），其中（：ｃ，ｙ）為機(jī)器人相對(duì)于世界逡逑坐標(biāo)系的位置，０為機(jī)器人的航向角。由圖２．１可見(jiàn)，０為機(jī)器人前進(jìn)方向相對(duì)于逡逑Ｘ軸的逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)角度。定義左、右輪子旋轉(zhuǎn)速度分別為４與化，我們有逡逑知＝５（４邋＋邋４），邐（２．１ａ）逡逑Ｖｂ邋—邋0，邐（２．１ｂ）逡逑Ａ邋＝疋（４邋－邋Ｗ），邐（２．１ｃ）逡逑１４逡逑

圖２．２機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡圖逡逑有向直線長(zhǎng)度為Ｌ，表示機(jī)器人的位移；紅色有向弧線長(zhǎng)度為Ａ，表示機(jī)器人的逡逑路程

？精確度常常與準(zhǔn)確度混淆，其主要用于描述檢測(cè)值的重復(fù)性。當(dāng)檢測(cè)值過(guò)逡逑于分散時(shí)，我們認(rèn)為該傳感器的精確度較低，反之較高。所以可見(jiàn)，精確邐．逡逑度并不能用來(lái)描述檢測(cè)值與真實(shí)值之間的偏離程度。如圖２．３所示，紅點(diǎn)表逡逑示真實(shí)值，藍(lán)點(diǎn)表示傳感器１的測(cè)量值，綠點(diǎn)表示傳感器２的測(cè)量值。傳逡逑感器１與真實(shí)值偏離較大，所以其準(zhǔn)確度比傳感器２低；然而，由于傳感逡逑器１的測(cè)量值較為集中，也就是說(shuō)其重復(fù)性較好，所以其精確度比傳感器逡逑２聞。逡逑下面，我們將著重介紹一些與位姿估計(jì)相關(guān)的傳感器，并建立其對(duì)真實(shí)狀態(tài)逡逑的觀測(cè)模型。與大部分文獻(xiàn)類似，本文主要考慮傳感器的隨機(jī)誤差。逡逑２．２．１．旋轉(zhuǎn)編碼器逡逑旋轉(zhuǎn)編碼器通常安裝在電機(jī)的轉(zhuǎn)軸上，能夠?qū)㈦姍C(jī)的旋轉(zhuǎn)角度以時(shí)間、數(shù)值逡逑離散的方式輸出。根據(jù)檢測(cè)方式的不同，旋轉(zhuǎn)編碼器可分為光電式、磁電式與感逡逑應(yīng)式

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李格倫;崔天時(shí);劉春莉;王銳;王立峰;;農(nóng)用輪式機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J];農(nóng)機(jī)化研究;2018年02期

2 汪世鵬;芮章磊;;基于工業(yè)4.0的平衡輪式機(jī)器人的研究[J];科技經(jīng)濟(jì)導(dǎo)刊;2016年34期

3 季彬銘;潘寶珠;王愛(ài)紅;許惟超;孫靜;;體感型智能輪式機(jī)器人設(shè)計(jì)[J];科技創(chuàng)新與應(yīng)用;2017年12期

4 ;行業(yè)動(dòng)態(tài)(新技術(shù))[J];機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用;2017年02期

5 李德毅;鄭思儀;;輪式機(jī)器人的實(shí)踐與展望[J];科技導(dǎo)報(bào);2015年23期

6 ;李德毅:輪式機(jī)器人的實(shí)踐與展望[J];走向世界;2016年47期

7 肖立武;曾連蓀;朱錦順;;面向輪式機(jī)器人導(dǎo)航的軌跡推演[J];電子設(shè)計(jì)工程;2014年24期

8 劉瑩煌;;基于超聲波傳感器技術(shù)的智能輪式機(jī)器人避障研究與設(shè)計(jì)[J];科技創(chuàng)業(yè)家;2013年11期

9 李金良;包繼華;于巖;孫友霞;張媛;;基于遺傳算法的腿輪式機(jī)器人運(yùn)動(dòng)姿態(tài)優(yōu)化[J];機(jī)床與液壓;2010年21期

10 于涌川;原魁;鄒偉;;全驅(qū)動(dòng)輪式機(jī)器人越障過(guò)程模型及影響因素分析[J];機(jī)器人;2008年01期

相關(guān)會(huì)議論文 前8條

1 王俊杰;沈志騰;林沂澤;吳修e

本文編號(hào)：2752555