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室内动态环境中的多移动机器人协作定位

作 者: 顾明伟
导 师: 庄严
学 校: 大连理工大学
专 业: 检测技术与自动化装置
关键词: 多机器人协作定位 MbICP 运动状态估计 扩展卡尔曼滤波(EKF) 鲁棒扩展H_∞滤波(REHF)
分类号: TP242
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 191次
引 用: 1次
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内容摘要


多移动机器人协作定位是移动机器人研究领域的前沿课题,也是保证多移动机器人协作导航与环境探索的基础。与单移动机器人定位相比,多移动机器人协作定位将机器人群体间大量的传感器信息加以融合并有效利用,提高了对周围环境感知的准确性和全面性,从而全面提高机器人群体的定位精度。本文主要研究了室内动态环境中多移动机器人利用环境信息交互来完成协作定位的问题。为了验证多机器人协作定位算法,本文设计开发了基于无线网络通信的多机器人协作定位实验系统。该系统采用客户端/服务器通信架构,不仅能够对移动机器人进行实时的运动控制,而且还可以为移动机器人设计规划各种复杂的运动路径。此外,它还能够实时的获取到机器人的运动参数以及传感器数据信息,从而保证了本文所提多机器人协作定位实验方案的实现以及协作定位算法的实验验证。现有的多机器人协作定位应用方案多是利用固定在移动机器人本体的位姿标识,但这样增加了机器人的载荷,且很难适应环境中的动态干扰。为避免机器人相互直接观测需要配备特定标识的局限,并充分利用处于同一场景中多机器人观测信息的可交互性,本文提出基于MbICP(Metric-Based Iterative Closest Point)算法的多机器人观测信息交互方法。为避免机器人处于稳定运行中的过度频繁定位和在非稳定运行中经常出现的无效定位,考虑移动机器人自身运行状态对协作定位的影响,本文提出基于自主运动状态估计的协作定位周期自适应选择算法,从而提高了多机器人协作定位的效率。通过应用于Pioneer 3多机器人协作定位实验系统所获得的一系列实验结果及数据分析,验证了本文所提方法的有效性、鲁棒性和实用性。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-13
  1.1 多移动机器人协作定位技术概述  8-9
  1.2 多移动机器人协作定位研究现状  9-10
  1.3 本文的主要工作及创新点  10-13
    1.3.1 本文的主要工作  10-12
    1.3.2 本文的主要创新点  12-13
2 多移动机器人系统构建及传感器模型  13-22
  2.1 多移动机器人协作定位实验系统构建  13-19
    2.1.1 Pioneer-3DX移动机器人  13-14
    2.1.2 多机器人通信与信息交互  14-17
    2.1.3 无线局域网协作定位实验系统  17-19
  2.2 传感器模型  19-22
    2.2.1 里程计传感器模型  19-20
    2.2.2 激光测距仪传感器模型  20-22
3 多机器人观测信息的感知与交互  22-29
  3.1 利用位姿标识的相对位姿观测  23-25
    3.1.1 位姿标识的设计  23
    3.1.2 基于位姿标识的观测方法  23-25
  3.2 基于 MbICP的环境信息交互  25-29
    3.2.1 MbICP匹配算法  25-26
    3.2.2 利用激光数据匹配的环境信息交互  26-27
    3.2.3 MbICP匹配结果及误差分析  27-29
4 多机器人系统建模与协作定位  29-36
  4.1 多机器人系统的状态与观测模型  29-32
    4.1.1 多机器人系统的状态与协方差估计  29-31
    4.1.2 基于激光数据提取与匹配的非线性观测  31-32
  4.2 多机器人协作定位的状态与协方差更新  32-34
    4.2.1 基于扩展卡尔曼滤波的状态与协方差更新  32-33
    4.2.2 基于鲁棒扩展 H_∞滤波的状态与协方差更新  33-34
  4.3 基于自主运动状态估计的协作定位周期选择  34-36
    4.3.1 自主运动状态估计  34-35
    4.3.2 协作定位周期选择算法  35-36
5 多机器人协作定位的实验结果及分析  36-52
  5.1 基于位姿标识的协作定位实验  36-39
  5.2 基于 MbICP匹配的环境信息交互实验  39-41
  5.3 基于环境信息交互的协作定位实验  41-52
    5.3.1 基于扩展卡尔曼滤波的协作定位实验  44-45
    5.3.2 动态环境中基于自主运动状态估计的协作定位实验  45-47
    5.3.3 基于鲁棒扩展 H_∞滤波的协作定位实验  47-52
结论  52-54
参考文献  54-57
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  57
课题资助情况  57-58
致谢  58-59

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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