基于多传感器数据融合的清洁机器人定位技术研究

【摘要】： 家庭清洁机器人结合了传感器、移动机器人技术等多个领域的关键技术,实现室内环境的半自动或全自动清洁,替代了传统的人工清洁工作,可将人从繁杂的家庭劳动中解脱出来,具有十分广阔的市场前景。 本文首先综述了家庭清扫机器人的国内外研究现状,综合比较了国内外多种典型产品的优缺点,确定了现有清洁机器人改进后需要达到的目标。 在分析清洁机器人样机运动学和定位原理的基础上,本文对基于光电编码器的清洁机器人的位置估计建模。同时,通过两个基本的实验,对清洁机器人样机的定位效果进行了分析,确定了清洁机器人目前存在的主要问题。最后提出了清洁机器人多传感器信息融合的设计方案。 在传感器技术方面,本文首先简要介绍了机器人上原有定位传感器光电编码器以及新添加的电子罗盘模块。接下来详细介绍了陀螺仪传感器以及加速度传感器的设计,包括传感器芯片和主控芯片的选择、外围电路的设计、软件程序的编写和调试以及最后的传感器校正工作。 在多传感器信息融合方面,本文根据现有传感器的特点,提出了清洁机器人的自适应联合卡尔曼滤波算法。卡尔曼滤波算法能够解决清洁机器人的方向定位不准的问题,过滤掉不正确的方位数据,而且具有计算量比较小的特点。 最后,本文对改进后的清洁机器人的定位效果进行了实验验证。实验结果表明,在室内环境下,清洁机器人能够在对传感器有干扰的条件下正常工作。对比原有清洁机器人样机与改进后的多传感器系统的清洁机器人的定位实验,自适应联合卡尔曼滤波算法对清洁机器人的方向定位具有极大的改善效果。 【关键词】：清洁机器人 传感器 数据融合 定位
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TP242.6
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-15
• 1.1 课题研究的背景8
• 1.2 国内外发展现状研究8-13
• 1.2.1 清洁机器人简介8-9
• 1.2.2 国外产品研究现状9-12
• 1.2.3 国内产品研究现状12
• 1.2.4 清扫机器人存在的问题分析12-13
• 1.3 课题来源及研究的目的和意义13-14
• 1.3.1 课题来源13
• 1.3.2 研究的目的和意义13-14
• 1.4 本课题主要研究内容14-15
• 第2章 清洁机器人多传感器方案设计15-26
• 2.1 引言15
• 2.2 清洁机器人的系统构成15-17
• 2.2.1 控制系统15-16
• 2.2.2 移动机构16
• 2.2.3 感知系统16-17
• 2.2.4 扫地系统17
• 2.3 里程计位置估计的误差模型17-21
• 2.4 清洁机器人定位实验分析21-23
• 2.4.1 样机定位实验及理论分析21-22
• 2.4.2 光电编码器定位误差分析22-23
• 2.5 清洁机器人多传感器方案的确定23-25
• 2.6 本章小结25-26
• 第3章 清洁机器人传感器系统设计26-41
• 3.1 引言26
• 3.2 光电编码器测距原理分析26-27
• 3.3 电子罗盘模块27-29
• 3.4 陀螺仪传感器设计29-37
• 3.4.1 陀螺仪传感器硬件电路设计29-34
• 3.4.2 陀螺仪传感器软件程序设计34-35
• 3.4.3 陀螺仪传感器的校正35-37
• 3.4.4 陀螺仪传感器实物图37
• 3.5 加速度传感器设计37-40
• 3.5.1 加速度传感器软件程序编写37-38
• 3.5.3 加速度传感器的校正38-39
• 3.5.4 加速度传感器实物图39-40
• 3.6 本章小结40-41
• 第4章 清洁机器人多传感器融合算法研究41-56
• 4.1 引言41-42
• 4.2 多传感器信息融合的主要方法42-44
• 4.3 卡尔曼滤波理论原理介绍44-48
• 4.3.1 静态估计44-47
• 4.3.2 动态估计47-48
• 4.4 传感器系统的联合滤波方案48-50
• 4.5 组合导航系统的联合卡尔曼滤波器设计50-54
• 4.5.1 局部滤波器状态方程和量测方程的建立50-51
• 4.5.3 组合导航系统的联合卡尔曼滤波算法51-54
• 4.6 本章小结54-56
• 第5章 实验56-64
• 5.1 引言56
• 5.2 实验系统简介56-58
• 5.2.1 开发平台56
• 5.2.2 无线模块56-57
• 5.2.3 清洁机器人实验平台实物图57-58
• 5.3 清洁机器人的直线运动实验58-59
• 5.4 室内干扰条件下Kalman滤波器算法的验证59-60
• 5.5 清洁机器人定位实验分析60-62
• 5.5.1 惯性导航系统实验验证60-62
• 5.5.2 自适应Kalman滤波算法实验验证62
• 5.6 本章小结62-64
• 结论64-65
• 参考文献65-70
• 致谢70-71
• 个人简历71-72

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