基于多传感器数据融合的机器人里程计设计与实现.pdf

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1、第25卷第1期传感技术学报Vo1．25No．1CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSJan．20122012年1月DesignandImplementationofRobotOdometerBasedonMulti-SensorDataFusionYUChong，GAOXiang，QIUQiweng(1．SchoolofInformationScienceandEngineering，FudanUniversity，Shanghai200433，China；2．SchoolofAu

2、tomation，NanjingUniversityofPostsandTelecommunications，Nanjing210046，China)Abstract：Anhigh—precisionodometerbyusingFPGAandmulti·optical·mousesensorswasdesignedandimplemented．Firstly．PS／2opticalmousesensorswereusedtomeasurethedisplacementdata；thenPS／2protocolw

3、asparsedandmulti--sensordatafusionalgorithmwasimplementedbyFPGAtoobtaintheresultsofhigh-precisionrobotodometer．OnthebaseofimprovingtheclassicaldatafusionalgorithmofconsistencyproposedbyLuo，byusingthenormalizedeigenvalueweightedvaluetoobtainthelevelofsupportfo

4、reachsensorintegratingallsensormeasurementsinthesystem，theprocessofmulti—sensordatafusioniscompleted．ExperimentalresultsshowthatthealgorithmstepsarefixedandeasytoimplementbyFPGA．Intheinterferenceofabnormaldata，therobotodometercanmeettherequirementsofhighaccur

5、acy．Keywords：navigationandpositioningtechnology；robotodometer；datafusion；multi—sensor；opticalmousesensorsEEACC：4250；6140；7210；7230doi：10．3969／j．issn．1004-1699．2012．01．011基于多传感器数据融合的机器人里程计设计与实现余种，高翔，邱其文(1．复旦大学信息科学与工程学院，上海200433；2．南京邮电大学自动化学院，南京210046)摘要：设计并实现了

6、一种基于FPGA和多光电鼠标的高精度机器人里程计。多个PS／2光电鼠标传感器测量位移数据，利用FPGA解析PS／2协议并完成数据融合，得出高精度机器人里程计结果。针对传统Luo一致性数据融合算法的缺陷进行改进，并通过归一化特征值加权法得到每个传感器测量值被系统综合支持的程度，完成多传感器测量数据融合。实验结果表明：该数据算法计算步骤固定，方便在FPGA上实现；该里程计在有异常数据干扰情况下，能够达到较高的测量精度。关键词：导航定位技术；机器人里程计；数据融合；多传感器；光电鼠标中图分类号：TP242．6文献标识码

7、：A文章编号：1004—1699(2012)Ol一0053—05在智能空问中．机器人依据指令到达指定地基于FPGA和多光电鼠标的高精度机器人里程计，该点完成任务，需要一个精确的定位系统作为保证在里程计可以很好的解决以上两个缺陷。首先利用光机器人定位技术_3]中有两类常用方法：航距推算法_4]电鼠标传感器自身特性6]，使得里程计工作不依赖于和三角测量法_5]。其中航距推算法是一种直接进行车体自身运动情况，得到绝对测量结果。其次在研究移动机器人定位的方式，它不依赖外部参照，主要靠多传感器数据融合算法l7的基础上，用F

8、PGA硬件实机器人自身携带的里程计完成到出发点的距离计量，现，将来自多个光电鼠标里程计的信息进行综合处故应用广泛。常用的里程计有光电编码器、加速度计理l8]，得出比单一里程计更为准确可靠的结论。本文等，但它们存在两个主要问题。一是里程计测量距离将详细介绍该里程计设计方案及实现。的准确程度与车体自身运动隋况有关，是一种相对测1光电里程计量结果；二是受传感器自身精度、环境噪声