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时间:2020-03-25
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1、第24卷第6期传感技术学报Vo1.24No.6201】年6月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSJune2011ImplementationoftheMultisensoryInformationFusionTechnologyintheWheel-RobotMovementControlCHENHui,DENGJicai,Xiaohui,SONG(Schoolofh~rmationEngineering,ZhengzhouUniversity,Zhengzhou450001,China)Abstract:Theprocessofbuildingandrea
2、lizingforthemode1ofmultisensoryinformationfusionisanalyzed.Theae—curatecontrolofthemovementrouteofthewheel—robotiSrealizedbyusingtheinformationcoordinationandcorn—plementar),technology.TheresultSHOWSthattherobotcanmoveoiliIsownwithintheradiusofthecirclefrom40cmto100cmandcanchangeitsorbitradiusflexi
3、bly.WhentherobotiSclosetotheedgeofthearenaabout5Clltherobotwouldautomaticallydetecttheedgepositionofthearenaandadiustthedirectionofthemovementtimelyaccordingtoitsposture.ThemovementcontrolperformanceofthissystemiSstable.ItcanrealizetheaccurateCOIl—trolofthemovementrouteofthewheel—robotinthegiventes
4、tsurroundings.Keywords:multisensmyinformationeonvergenee;informationsynergism;informationgap;wheel—robotEEACC:6210R:6140Mdoi:10.3969/j.issn.1004—1699.2011.06.027多传感器信息融合在轮式机器人运动控制中的应用陈辉,邓记才,吴晓辉,宋杨(郑州大学信息工程学院,郑州450001)摘要:分析了多传感器信息融合模型的建立和实现的过程,并利用多传感器信息融合技术中的信息协同和信息互补来完成对轮式机器人的运动控制。运行结果表明机器人可以半径范围为4
5、0cm~100cln的圆周上自主运行并能够灵活调整轨道半径;当机器人接近擂台边缘约5om时会tt动检测边缘位置并根据自身的姿态情况及时调整运动方向?该系统运动控制性能稳定,能够在给定的测试环境下实现轮式机器人运动路径的准确控制关键词:多传感器信息融合;信息协同;信息互补;轮式机器人中图分类号:TP202文献标识码:A文章编号:1004—1699(2011)06-0915-04众所周知,单一传感器获得的信息量非常有限,情况如图1所示,它是一个240cmx240cm的正方只能获得局部的、片面的环境特征信息,同时还可能形场地,场地高度是15cm,场地四周有高50cnl、边受到自身品质、性能的影响,
6、所以单一传感器采集的长为3800em的正方形围栏。场地的灰度值从中信息可靠性比较差。而利用多个传感器来获得信息心到边界是接近于线性渐变的,用来让机器人利用则可以大大提高系统的实时性和鲁棒性,但是如灰度传感器来识别自身离场地中心的距离。何来综合和处理如此多的信息量则是一个很复杂的过程。由于机器人运动过程中所面临的环境复杂,为了获取完整的环境信息,运用多传感器进行检测并作合适的信息融合就显得非常重要。本文利用多传感器信息融合技术,以轮式机器人运动控制为例,建立了一个多传感器信息融合模型,通过实验测试和最后的结果分析,有效的验证了多传感器信息融合技术在轮式机器人运动控制中起到的重要作用。1多传感器
7、信息融合模型的建立图1擂台赛场地图1.1机器人运动场地描述1.2机器人位置和姿态建模本文中机器人的运动环境选择“中周机器人为了检测机器人在台面上的位置和自身姿态,公开赛”擂台赛的比赛场地进行分析和测试,场地轮式机器人上使用了两类传感器,一是灰度传感器,收稿日期:2010—12—19修改日期:20l1-01一l9916第24卷设置有4个,其检测量为模拟值,属于模拟传感器;同理可以得出:2cf—d+d(5)二是红
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