本文關(guān)鍵詞：基于ROS的室內(nèi)變電站設(shè)備巡檢機器人定位技術(shù)

  更多相關(guān)文章： 室內(nèi)定位 變電站巡檢機器人 ROS 卡爾曼濾波 粒子濾波

【摘要】：隨著我國電力系統(tǒng)朝著自動化、智能化方向的不斷推進,智能電網(wǎng)快速發(fā)展,變電站設(shè)備巡檢機器人需求發(fā)生了重大改變。室內(nèi)變電站設(shè)備巡檢機器人為完成變電站內(nèi)部設(shè)備的自動巡檢任務(wù),需要進行精確定位定姿。本文圍繞室內(nèi)變電站設(shè)備巡檢機器人執(zhí)行巡檢過程中遇到的定位問題,展開了理論與實踐相結(jié)合的基于里程計、慣性測量單元與激光傳感器的定位研究工作,優(yōu)化了定位策略,提出了定位解決方案。根據(jù)實際室內(nèi)變電站巡檢定位在位置和姿態(tài)方面的要求提出位置誤差≤10cm,姿態(tài)角度誤差≤5°,且重復(fù)定位準(zhǔn)確率不低于95%的指標(biāo)。最后在變電站巡檢機器人XK-XJ-2平臺上結(jié)合ROS對提出的定位方案進行了實現(xiàn)以及定位性能相關(guān)實驗。通過對定位策略的優(yōu)化和ROS平臺的使用,在有效提高代碼復(fù)用率,縮短開發(fā)時間的同時完成了提出的定位指標(biāo),并降低了變電站巡檢機器人開發(fā)難度與開發(fā)成本、提高了變電站巡檢機器人智能化程度。本文主要內(nèi)容包括以下幾個方面:1、針對室內(nèi)變電站高壓、復(fù)雜電磁環(huán)境中高安全性要求下,巡檢機器人定位手段實施難度大、成本高以及定位精度要求高等問題。本文將里程計、慣性測量單元和激光傳感器相結(jié)合對定位過程進行改變,優(yōu)化定位策略,提出一種易于實施且能有效提高定位精度的定位方案。2、針對巡檢任務(wù)提出定位指標(biāo),在建立機器人本體和傳感器模型的基礎(chǔ)上對定位問題進行了建模。同時對實際工程應(yīng)用中用于定位的核心算法:基于卡爾曼的數(shù)據(jù)融合算法和基于粒子濾波的位姿估計算法進行了研究。3、在XK-XJ-2機器人平臺上結(jié)合ROS實現(xiàn)了本文提出的定位方案。在現(xiàn)有ROS功能包基礎(chǔ)上,通過改造和新建功能包實現(xiàn)了本文提出的定位方案。通過定位策略的優(yōu)化,結(jié)合工程上使用的定位算法實現(xiàn)了巡檢機器人的定位功能。其定位性能完全滿足提出的定位指標(biāo)。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)定位 變電站巡檢機器人 ROS 卡爾曼濾波 粒子濾波
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-18
• 1.1 研究背景與研究意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-16
• 1.2.1 變電站巡檢機器人國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 移動機器人室內(nèi)定位技術(shù)12-13
• 1.2.3 機器人操作系統(tǒng)13-16
• 1.3 論文研究內(nèi)容及創(chuàng)新點16-17
• 1.4 論文的章節(jié)安排17
• 1.5 本章小結(jié)17-18
• 2 巡檢機器人系統(tǒng)分析18-26
• 2.1 巡檢機器人巡檢流程18-19
• 2.2 巡檢機器人巡檢過程中的問題19-21
• 2.3 巡檢機器人功能與定位指標(biāo)21-23
• 2.3.1 巡檢機器人功能21-22
• 2.3.2 巡檢機器人定位指標(biāo)22-23
• 2.4 巡檢機器人定位策略23-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 3 巡檢機器人定位方法研究26-47
• 3.1 巡檢機器人運動學(xué)模型26-33
• 3.1.1 機器人數(shù)學(xué)模型26-28
• 3.1.2 傳感器模型28-33
• 3.2 巡檢機器人定位問題建模33-38
• 3.2.1 姿態(tài)表達及坐標(biāo)變換33-37
• 3.2.2 基于貝葉斯的定位問題建模37-38
• 3.3 多傳感器信息融合38-42
• 3.3.1 多傳感器信息融合分類39-41
• 3.3.2 多傳感器信息融合方法研究41-42
• 3.4 基于卡爾曼濾波算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合42-43
• 3.5 基于粒子濾波的位姿估計方法43-46
• 3.6 本章小結(jié)46-47
• 4 巡檢機器人定位實現(xiàn)47-68
• 4.1 巡檢機器人平臺47-48
• 4.2 環(huán)境地圖建立48-49
• 4.3 基于ROS功能包的定位策略實現(xiàn)49-50
• 4.4 基于單傳感器的機器人定位50-57
• 4.4.1 基于慣性測量單元的位置估計50-54
• 4.4.2 基于激光傳感器的位置估計54-57
• 4.5 基于多傳感器融合的機器人定位57-62
• 4.5.1 基于卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)融合57-59
• 4.5.2 基于粒子濾波的位姿估計59-62
• 4.6 巡檢機器人定位功能實現(xiàn)62-67
• 4.6.1 ROS62-63
• 4.6.2 ROS平臺上的定位功能實現(xiàn)63-67
• 4.7 本章小結(jié)67-68
• 5 定位性能測試與結(jié)果分析68-88
• 5.1 定位精度評價標(biāo)準(zhǔn)68-69
• 5.2 室內(nèi)定位測試方法69-71
• 5.3 巡檢機器人定位測試及結(jié)果分析71-87
• 5.3.1 測試環(huán)境說明71-72
• 5.3.2 定位性能測試及結(jié)果分析72-87
• 5.4 本章小結(jié)87-88
• 6 結(jié)論與展望88-90
• 6.1 結(jié)論88
• 6.2 展望88-90
• 致謝90-91
• 參考文獻91-96
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果96

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