基于多傳感器的吸塵機(jī)器人壁障技術(shù)研究.pdf

1、非結(jié)構(gòu)環(huán)境下，移動(dòng)機(jī)器人如何實(shí)現(xiàn)無(wú)碰撞的導(dǎo)航是當(dāng)前研究的一大熱點(diǎn)，也是一大難點(diǎn)。本文以吸塵機(jī)器人為研究對(duì)象，設(shè)計(jì)了基于該平臺(tái)的多傳感器硬件系統(tǒng)，形成了新的吸塵機(jī)器人，然后本文研究了基于該機(jī)器人的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避障算法，最后對(duì)基于該平臺(tái)的定位算法做了一定的理論探索：
　　 首先，論文從實(shí)際角度出發(fā)，設(shè)計(jì)了一個(gè)新的多傳感器硬件系統(tǒng)，并將新系統(tǒng)連接到吸塵機(jī)器人上取代以前的前視板，新系統(tǒng)包括15個(gè)超聲波探頭，可以測(cè)量14個(gè)方向5-50cm

2、障礙的距離，然后在超聲波探頭中間插入了8對(duì)紅外傳感器，可以測(cè)量8個(gè)方向5cm以內(nèi)的障礙物，這樣，新的系統(tǒng)能保證機(jī)器人得到前半圈內(nèi)大部分障礙物的距離和方位信息。同時(shí)，論文研究了各種超聲波測(cè)距算法，以及超聲波傳感器和紅外傳感器測(cè)距的一些特性，使所設(shè)計(jì)得多傳感器系統(tǒng)能得到最好的測(cè)量效果。
　　 其次，由于機(jī)器人在未知環(huán)境下避障，必然會(huì)需要一個(gè)合理的定位方法，故本文接下來(lái)在多傳感器硬件系統(tǒng)的基礎(chǔ)上對(duì)定位算法做了許多理論的探索，基于光電編

3、碼器的航位推測(cè)算法存在極大的累積誤差，由此我們引入了擴(kuò)展卡爾曼濾波算法融合光電編碼器反饋數(shù)據(jù)和測(cè)距傳感器的觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)校正，得到了非常滿意的定位效果。但是擴(kuò)展卡爾曼濾波的定位效果在系統(tǒng)非線性增強(qiáng)的情況下會(huì)變差，所以本文又采用了無(wú)跡卡爾曼濾波算法來(lái)定位，發(fā)現(xiàn)無(wú)跡卡爾曼濾波能很好的應(yīng)用在非線性比較強(qiáng)的狀態(tài)。
　　 最后，論文基于新平臺(tái)做了許多相關(guān)避障算法的研究，提出了能應(yīng)用于吸塵機(jī)器人的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型以當(dāng)前機(jī)器人障礙物距離信