本文關鍵詞：多面體機器人姿態(tài)檢測技術研究

  更多相關文章： 多面體機器人 運動學建模 姿態(tài)檢測系統(tǒng) 多數(shù)據(jù)融合

【摘要】：隨著機器人技術的不斷發(fā)展,機器人在軍事及航空航天領域中扮演越來越重要的角色,利用移動機器人進行軍事偵察、代替人類進行太空探索逐漸成為一種趨勢。然而復雜的環(huán)境因素使得傳統(tǒng)的移動機器人無法滿足人類的探索需求。多面體機器人超強的變形能力以及對復雜環(huán)境的適應能力,使得其成為解決人類實踐問題的新途徑。然而,傳統(tǒng)的姿態(tài)檢測方法無法實現(xiàn)對多面體機器人姿態(tài)檢測的目標,而且復雜的環(huán)境對姿態(tài)檢測系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性提出了更高的要求�；诖吮尘�,本文對多面體機器人的姿態(tài)檢測技術進行研究,主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面：首先,建立了多面體機器人運動學通用模型。針對某種構(gòu)型的多面體機器人,對其結(jié)構(gòu)特點進行了研究分析,發(fā)現(xiàn)多面體機器人的姿態(tài)可以通過機器人元件之間的相對位置關系來表示,在此基礎上,結(jié)合經(jīng)典矩陣理論推導出多面體機器人運動學通用模型。其次,建立了四面體機器人運動學模型。以一款新型的四面體機器人為對象,首先研究了該機器人的運動原理,根據(jù)多面體機器人運動學通用模型得出該四面體機器人的運動學模型。再次,實現(xiàn)了基于卡爾曼濾波器的姿態(tài)角多數(shù)據(jù)融合算法。單一傳感器檢測機器人頂點模塊的姿態(tài)角時,存在累積誤差及響應遲滯現(xiàn)象。針對這一問題本,本文提出了一種以卡爾曼濾波器為基礎的多數(shù)據(jù)融合算法,并以四面體機器人頂點模塊為對象,設計了姿態(tài)角檢測單元,進行了數(shù)據(jù)融合算法驗證實驗。最后,完成了系統(tǒng)設計與實驗分析。根據(jù)四面體機器人的姿態(tài)檢測模型,結(jié)合姿態(tài)角多數(shù)據(jù)融合算法,設計了四面體機器人姿態(tài)檢測系統(tǒng)并完成了實驗。結(jié)果表明,本文設計的四面體最小姿態(tài)檢測系統(tǒng)能夠捕捉機器人在不同運動狀態(tài)下的姿態(tài),提出的多面體機器人運動學模型切實可行。
【關鍵詞】：多面體機器人 運動學建模 姿態(tài)檢測系統(tǒng) 多數(shù)據(jù)融合
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP242
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 緒論12-20
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 課題研究意義13
• 1.3 機器人姿態(tài)檢測技術研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3.1 超聲波檢測14-15
• 1.3.2 攝像機視覺檢測15
• 1.3.3 慣性測量15-16
• 1.4 多面體移動機器人及其姿態(tài)檢測技術研究現(xiàn)狀16-18
• 1.5 主要研究內(nèi)容18-20
• 2 多面體機器人運動學模型20-44
• 2.1 剛體的位姿表示20-27
• 2.1.1 剛體的位置表示20-23
• 2.1.2 剛體的姿態(tài)表示23-25
• 2.1.3 剛體位姿及其變化的表示25-27
• 2.2 多面體機器人運動學建模27-42
• 2.2.1 多面體機器人的結(jié)構(gòu)特點27-29
• 2.2.2 多面體機器人運動學通用模型研究29-41
• 2.2.3 與D-H參數(shù)法比較分析41-42
• 2.3 本章小結(jié)42-44
• 3 四面體機器人運動學建模44-62
• 3.1 四面體機器人的結(jié)構(gòu)特點44-48
• 3.1.1 四面體機器人自由度分析44-45
• 3.1.2 四面體機器人運動原理研究45-48
• 3.2 四面體機器人運動學建模48-60
• 3.2.1 基座模塊球面副P2、P4、PS的位置50-51
• 3.2.2 執(zhí)行器模塊A及球面副P1、P3的位置51-56
• 3.2.3 執(zhí)行器模塊B、D及球面副P6的位置56-60
• 3.3 本章小結(jié)60-62
• 4 基于卡爾曼濾波器的多數(shù)據(jù)融合算法研究62-76
• 4.1 物體姿態(tài)角的檢測62-64
• 4.1.1 陀螺儀姿態(tài)角檢測原理62-63
• 4.1.2 加速度計姿態(tài)角檢測原理63-64
• 4.1.3 磁力計姿態(tài)角檢測原理64
• 4.2 基于卡爾曼濾波器的多數(shù)據(jù)融合算法64-71
• 4.2.1 數(shù)據(jù)融合理論概述65
• 4.2.2 卡爾曼濾波器的設計65-67
• 4.2.3 建立基于卡爾曼濾波器的數(shù)據(jù)融合模型67-69
• 4.2.4 多數(shù)據(jù)融合算法的實現(xiàn)69-71
• 4.3 基于卡爾曼濾波器的數(shù)據(jù)融合算法實驗71-75
• 4.3.1 多數(shù)據(jù)融合算法的靜態(tài)實驗與結(jié)果分析71-74
• 4.3.2 多數(shù)據(jù)融合算法的動態(tài)實驗與結(jié)果分析74-75
• 4.4 本章小結(jié)75-76
• 5 四面體機器人姿態(tài)檢測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)76-90
• 5.1 姿態(tài)檢測硬件系統(tǒng)設計76-84
• 5.1.1 機器人姿態(tài)檢測方案76-77
• 5.1.2 機器人姿態(tài)檢測系統(tǒng)硬件平臺設計77-84
• 5.2 姿態(tài)檢測軟件系統(tǒng)設計84-89
• 5.2.1 數(shù)據(jù)采集與處理程序設計84-87
• 5.2.2 姿態(tài)顯示系統(tǒng)設計87-89
• 5.3 本章小結(jié)89-90
• 6 系統(tǒng)實驗90-100
• 6.1 姿態(tài)檢測單元調(diào)試實驗90-92
• 6.2 姿態(tài)檢測系統(tǒng)實驗92-99
• 6.3 本章小結(jié)99-100
• 7 結(jié)論100-102
• 7.1 總結(jié)100
• 7.2 展望100-102
• 參考文獻102-106
• 附錄106-110
• 作者簡歷110-114
• 學位論文數(shù)據(jù)集114

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