基于家庭服务机器人的定位方法研究

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1、目录摘要11家庭服务机器人系统建模21.1平台------“旅行家Ⅱ”自主移动机器人21.2机器人坐标系统建模31.3运动控制模型31.3.1圆弧模型41.3.2直线模型51.4环境地图模式61.5传感器观测模型61.6环境噪声和传感器噪声模型82基于家庭自然环境特征的局部环境地图建立92.1LRG-04LX激光传感器92.2家庭自然环境特征识别102.2.1组成棱角平面的直线提取102.2.2棱角识别与提取113基于家庭自然环境特征的定位方法研究133.1SLAM模型描述133.2卡尔曼滤波算法153.3打一展卡尔曼滤波定位算法173.3.1EKF算法原理173.3.2E

2、KF算法定位模型193.3.3数据关联分析20结束语2121摘要基于家庭服务机器人的定位方法研究家庭服务机器人是一种能为人类日常家庭生活服务的特种智能机器人。集助老、护老、做家务、娱乐等多功能于一体的家庭服务机器人越来越受到人们重视，是近几年机器人领域研究的一个热点。解决家庭环境中服务机器人的定位问题是服务机器人能顺利完成其它家庭生活任务的基础。本文围绕家庭服务机器人利用家庭自然环境特征进行定位研究，其主要内容如下：1、针对家庭服务机器人系统建模和实验环境建模等问题，本文以“旅行家II”自主移动机器人系统（本文简称“机器人”）为基础实验平台，建立家庭服务机器人系统的运动模型

3、和确定家庭服务机器人系统控制输入模型，定义环境特征表示形式，建立传感器观测模型。分析家庭服务机器人系统建模时产生的不确定性和误差，阐述环境噪声模型和传感器观测噪声模型，完成实验所需模型的建立，为家庭服务机器人定位研究奠定基础。2、研究家庭自然环境特征的提取与表示方法，基于家庭自然环境特征建立家庭环境特征地图。主要利用家庭服务机器人自身携带的激光传感器探测家庭环境内形状规则物体的棱角，并将已探测到的规则物体的棱角作为家庭服务机器人在家庭环境内定位时的自然路标，定义这些自然路标为自然环境特征的特征点，建立环境特征地图。最后通过“旅行家II”自主移动机器人系统进行实验，验证了所提

4、出方法的有效性。3、研究解决家庭服务机器人系统定位问题的理论方法。结合家庭服务机器人SLAM模型和家庭自然环境特征提取方法，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法和无迹卡尔曼滤波（UKF）算法来预测和估计家庭服务机器人各时刻的位姿状态和自然环境路标的位置，并更新自然环境特征地图。在理论计算方面，利用UKF算法定位的误差要比EKF算法定位的误差小。关键词：家庭服务机器人，定位，家庭自然环境特征，扩展卡尔曼滤波211家庭服务机器人系统建模1.1平台------“旅行家Ⅱ”自主移动机器人博创科技“旅行家II"自主移动机器人系统用的是模块化设计方法，包括底层运动底盘模块、电源及驱动设备模

5、块、传感器模块、计算机模块，，具有高运动精度的直流伺服控制系统和高负载能力，拥有开放式的系统架构，可以扩展其它功能的辅助设备，如激光、红外、视觉和陀螺仪等传感器。图“旅行家Ⅱ”自主移动机器人系统标准尺寸长*宽*高470*440*440mm重量30KG额定电压24VDC工作电流2A驱动方式双轮差动式私服点击直接驱动电池24V18Ah动力蓄电池最大速度3m/s最小速度0.001m/s最大负载40KG工作时间6小时爬坡能力15°21越障能力3cm高度障碍物表“旅行家Ⅱ”自主移动机器人系统基本系能参数1.2机器人坐标系统建模主要应用三种坐标系统:全局坐标系统(世界坐标系统)，以表示

6、；机器人坐标系统，以表示；激光传感器坐标系统，以表示。1.3运动控制模型机器人的定位过程是机器人移动时利用采集到的信息进行位姿状态估计的过程，也是确定机器人在全局坐标系统下移动时位置和方向的过程。机器人在二维的平面环境中移动时，位姿状态可以用一个三维向量表示。其中表示在K时刻机器人在全局坐标系下的位置坐标；表示机器人的前进方向以偏离全局坐标系中轴所成的夹角，定义夹角的方向是以纵轴正向为零度角，逆时针旋转为正方向，顺时针旋转为负方向。旋转所成夹角的范围在180°到-180°。运动控制模型可用一个离散时间差分方程表示：21其中表示K时刻机器人的位姿状态；为已知输入控制量；为噪声

7、干扰，用以表示机器人移动时传感器的误差漂移、打滑、外界干扰和系统建模误差等未知影响。里程计传感器模型机器人运动控制模型是在里程计传感器模型基础上建立的。里程计传感器能很好地应用在轮式机器人的相对定位中，它依靠机器人的两个驱动轮电机上安装的光电编码，测定机器人移动过程中车轮在固定时间段内转过的弧度，从计算出机器人在行进中的相对位姿的变化。分为两种：直线模型和圆弧模型1.3.1圆弧模型设机器人的车轮半径为r，光电编码盘为p线/转，在△T时间段内光电编码盘输出的脉冲个数为N，则此机器人车轮转过的距离△d(弧度)为:假设，