移動機器人定位的不確定性研究.pdf

1、本論文來源于國家自然科學基金支持的“未知環(huán)境中移動機器人導航控制的理論與方法研究”(批準號：60234030)。作為該項目研究的一部分，本論文以移動機器人導航中的定位問題為研究內(nèi)容，利用自行研制的裝配有二維激光雷達環(huán)境感知系統(tǒng)，并通過里程計、陀螺儀等內(nèi)部傳感器來實現(xiàn)航跡推測的移動機器人“中南移動1號MORCS-1”，重點圍繞影響移動機器人系統(tǒng)定位的四類不確定性處理展開研究：通過移動機器人定位傳感器的誤差分析及校準，旨在消除傳感器噪聲所帶

2、來的測量誤差；通過建立移動機器人的三維運動學模型進行航跡推測，以期實現(xiàn)復雜地形下精確的移動機器人本體姿態(tài)感受；通過基于激光雷達的動靜態(tài)障礙的自主檢測等相關(guān)研究，盡量消除環(huán)境的不確定因素影響進而實現(xiàn)可靠的移動機器人絕對定位；通過以上研究，針對未知數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)下移動機器人增量式環(huán)境建圖與自定位的研究提出一種魯棒的濾波算法，改善未知環(huán)境中移動機器人自定位的性能。 總結(jié)全文，在移動機器人定位的不確定性處理研究中，提出了一些具有一定創(chuàng)新性的方

3、法： 結(jié)合自行研制的移動機器人MORCS-1系統(tǒng)的多種內(nèi)外部定位傳感器，針對內(nèi)部本體感受傳感器光纖陀螺儀的漂移誤差，提出采用基于遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡來對光纖陀螺儀的溫漂建模及校準，能夠?qū)⑵錅仄兓刂圃诤銣貤l件下標準測試輸出附近；針對外部環(huán)境感知傳感器激光雷達測距數(shù)據(jù)中包含的噪聲干擾，考慮移動機器人導航中激光雷達測距數(shù)據(jù)的時空關(guān)聯(lián)性，提出采用動態(tài)自適應濾波技術(shù)進行預處理，從而可以有效濾除噪聲干擾滿足導航中障礙實時精確檢測的要求

4、。 根據(jù)剛體運動學的約束分析了一種輪式結(jié)構(gòu)與懸浮式搖架系統(tǒng)相結(jié)合的移動機器人在復雜地形下的航跡推測，采用里程計、光纖陀螺儀、傾角傳感器等傳感器信息推導移動機器人的運動學模型，提出一種運動學模型與車輪．地面運動角度實現(xiàn)運動軌跡估計的方法。通過對不同地形下的運動進行仿真以及利用機器人進行的實驗，獲得的移動機器人航跡推測效果比直接運用傾角推測的效果更為接近真實值。 利用二維激光雷達作為環(huán)境感知的外部傳感器，通過占據(jù)柵格地圖融合

5、機器人航跡推測的位姿信息和激光雷達的障礙測距信息，提出一種非靜態(tài)環(huán)境中基于二維激光雷達的自主動靜態(tài)障礙檢測方法。對于獲得的動態(tài)障礙，利用改進建議分布的粒子濾波實現(xiàn)運動過程跟蹤定位。對于獲得的靜態(tài)障礙地圖，將模糊邏輯與最大似然估計相結(jié)合，采用基于模糊似然的局部地圖匹配方法改進移動機器人自定位的性能。實驗結(jié)果表明該方法能夠?qū)崿F(xiàn)動靜態(tài)障礙自主檢測與分離，進行有效的單目標跟蹤定位，并可以校準航跡推測誤差。針對未知數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)下移動機器人的增量式環(huán)境

6、建模與自定位，利用改進的Rao-Blackwellized粒子濾波算法實現(xiàn)移動機器人位姿和環(huán)境特征位置的聯(lián)合評估。為了自主地對二維激光雷達的環(huán)境障礙感知信息進行類別劃分特征提取，提出將無監(jiān)督聚類學習應用于障礙的特征提取，并將模糊邏輯引入到增量式特征的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)進行障礙的分類判決。對于評估機器人路徑位姿的粒子濾波進行了兩點改進：考慮將地圖匹配和粒子濾波重采樣相結(jié)合，并基于有效樣本大小ESS來實現(xiàn)粒子濾波的重采樣自適應；對于環(huán)境特征的評估，利