移動機器人小區(qū)域?qū)Ш疥P(guān)鍵問題研究.pdf

1、傳感器技術(shù)、信息處理技術(shù)、控制與導(dǎo)航技術(shù)、人工智能等與機器人密切相關(guān)學(xué)科的發(fā)展，使得各類機器人的性能不斷地得到完善，其應(yīng)用范圍也不斷擴展，目前不僅已經(jīng)應(yīng)用于工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療服務(wù)等日常領(lǐng)域，而且也已經(jīng)應(yīng)用于反恐排爆、國防和空間探測等特殊領(lǐng)域。
　　移動機器人的導(dǎo)航技術(shù)有很多，如視覺導(dǎo)航技術(shù)、衛(wèi)星定位導(dǎo)航技術(shù)、慣性導(dǎo)航技術(shù)等，它們各有優(yōu)缺點，對于復(fù)雜環(huán)境下的小區(qū)域?qū)Ш讲⒉荒芡耆m用。視覺導(dǎo)航實時性和抗干擾能力不足，衛(wèi)星導(dǎo)航在地下室、洞

2、穴等環(huán)境無法使用，慣性導(dǎo)航誤差隨時間增加而增大，不適合長時間使用。
　　本文根據(jù)復(fù)雜環(huán)境下小區(qū)域?qū)Ш降奶攸c，利用多傳感器信息，提出了一種基于互補重構(gòu)的移動機器人姿態(tài)解算方案。針對捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)誤差隨著時間增加而增加的問題，首先利用加速度傳感器的信息，根據(jù)卡爾曼濾波原理設(shè)計了姿態(tài)角濾波器，有效抑制俯仰角和翻滾角的漂移，使得其誤差穩(wěn)定在可接受范圍;其次，利用無漂移的姿態(tài)角信息，結(jié)合高精度光纖陀螺儀傳感器的航向信息構(gòu)造了用于重構(gòu)的四元

3、數(shù)觀測值;最后利用互補重構(gòu)參數(shù)融合多傳感器信息并用于航向姿態(tài)的解算。利用該方案，在相當一段時間內(nèi)可將捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的航向姿態(tài)角誤差控制在3°以內(nèi)，基本滿足小區(qū)域?qū)Ш降男枨蟆?br>　　針對小區(qū)域復(fù)雜環(huán)境中的路面路況特點，本文利用支持向量機對移動機器人運行過程中的路面路況進行分類，通過記錄機器人的運動狀態(tài)來描述運行過程。當機器人發(fā)生迷航時，根據(jù)機器人運動狀態(tài)，參考機器人運行途中的路面路況信息實現(xiàn)機器人快速循跡追蹤和定位。
　　根據(jù)

4、視覺導(dǎo)航的原理，結(jié)合小區(qū)域?qū)Ш降奶攸c，本文提出了一種基于特征點分類策略的移動機器人運動估計方法。根據(jù)視覺特征點與機器人的距離將之分為遠點集和近點集，遠點集內(nèi)的特征點對機器人的旋轉(zhuǎn)運動是敏感的，而近點集內(nèi)的特征點對機器人的平移運動是敏感的。分別在遠點集和近點集內(nèi)對機器人的旋轉(zhuǎn)運動和平移運動進行估計，根據(jù)機器人旋轉(zhuǎn)和平移的特點，快速剔除不合理的結(jié)果，有效減少了計算時間，從而實現(xiàn)了快速的機器人運動估計。
　　在室外復(fù)雜環(huán)境下，本文分別對