基于多传感器融合的室内移动机器人设计与研究

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时间:2019-02-14

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1、摘要基于多传感器融合的室内移动机器人设计与研究近年米.移动机器人的麻圳越来越广泛,对移动机器人的研究也随之越米越多.研究移动机器人的一个重要方向是实现自主导航和有效地避开障碍物。在对常刚的多传感器数据融合算法傲了概述的祭础L,介纠了多传感器数据融合技术在国内外发展的概况以及在移动机器人中的麻_l{j情况。H前移动机器人领域中常HJ的多传感器信息融合方法有加权平均法、Kalman滤波、扩展Kalaan滤波,Bayes估计,Dempster—Shaferi证据推理、模糊逻辑、神经网络等。以机器人的控制系统硬什开发为基础,详细阐述

2、了系统主要的硬什结构设计,本文设计的机器人的结构采J"轮式结构.其中两后轮作为驱动轮,前轮作为导向轮。驱动机器人行走的电机使.I{J步进IU机,电机的驱动采川步进电机专川芯片TA8435。机器人土要结构包括单片机系统,步进电机驱动系统、超J{i波测距传感器、红外接近传感器、碰撞开关传感器等。机器人采_【IJ超卢波测距、红外拨近传感器、傩jIi{JF)乏:种传感器感知修}部环境。红外接近传感器与超声波测距传感器相且补充.可以有效地获墩机器人附近障碍物的距离信息,而碰撞开关传感器则可以获知超卢波、红外无法探测剑的障碍物信息。根据

3、窀内环境以及机器人的特点采Hj了一种简单、有效的算法将传感器获取的数据进行融合,单片机根据融合绱粜削断机器人所处的环境,做山相应的决策,实现障碍物的探溯,从而使机器人住窀内术知l环境F导航、避障。本文提出了赔墙走年un形漫游方式两种导航策略满足机器人室内导航的要求.同时义根据蹄科物的不同提出了不同的避障方式。本文开发设计了一个移动机器人实验的硬什平龠.行从理论和实践两方而对多传感器数据融合技术红室内移动机器人上的戍川进行了的探索嗣lIiJf究。关键词:移动机器人;多传感器;信息融合:单片机;步进电机大庆石油学院硕J:研究生学

4、位论文学位论文独创-眭声明本人所呈交的学位论文是我在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果.据我所知,除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中作了明确说明并表示谢意.作者签名:苎习拓学位论文使用授权声明日期:塑三!J’本人完全了解大庆石油学院有关保留、使用学位论文的规定,学校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版.有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆被查阅.有权将学位论文的内容编

5、入有关数据库进行检索.有权将学位论文的标题和摘要汇编出版.保密的学位论文在解密后适用本规定.学位论文作者签名:名3戢.导师签名:粜;左日期:幽夕j【,_f一日期:炉7多,∥创新点摘要本文在卉阅相笑机器人的'硬计和信息融合方面的资料之后,根据本课题的特点.设计了一个移动机器人的硬件,F台.与前人I:作的不同点士要体现在以卜J之处:l,},JJLJC805lF020单片机丰富的外设资料设计了超卢波测距传感器。减少了超卢波测距传感器使H{元什,提高了集成度和运行可靠性。2、相对丁t直流电机。步进电机有控制简单,糖度离,可以开环控制

6、的特点,闪此本文设计的机器人驱动采_}lJ步进电机。采_Hj专门的步进电机芯片TA8435,可以实现步进电机的细分控制,提高了步进电机的控制精度。3、根据降删物的横面人小将障碍物分为二类,使机器人根据不同的障碍物采取不同的导航方式.人庆石油学院硕}{开究生学位论文引言机器人技术的发展是一个国家高科技水平和工业自动化程度的重要标志和体现。机器人在当前生产生活中的应用越来越广泛。正在替代人发挥着日益重要的作用。机器人技术是综合了计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能、仿生学等多学科而形成的商新技术,集成了多学科的发展成

7、果,代表高技术的发展时沿,是当前科学研究的热点之一。移动机器人的工作领域不断的扩展,我们现在所要求的机器人不仅要能够完成某一个功能,而且还要求机器人可以自主行走。且能够感知外界变化的环境,进行避障和自我导航。在某些领域罩,移动机器人的导航和定位技术已经得到了较好的应用。机器人的导航和避降必须要由传感器检测外部环境信息,丽出单一的传感器得到的信息。一般都存在某种程度上的不准确性和不确定性,造成机器入获取外部环境信息的不完整或不正确,多传感器的应用可以使机器人从不同角度、不同方位获取外部环境信息,可以很好的弥补单一传感器的不足,

8、应用多传感器获取的外部环境信息有很好的冗余性和互补性,因此,信息融合在机器人中有非常重要的作用。多传感器信息融合技术应用于机器人上可以极大地提高机器人的人工智能水平,但目前多传感器信息整合技术的理论和应川还不成熟,还有许多问题需要解决和研究。VII第一章绪论1.1多传感器数据融合技术概述1

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