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基于多传感器融合的室内机器人定位研究 基于多传感器融合的室内机器人定位研究 摘要: 随着机器人技术的快速发展,室内机器人的定位成为研究的热点之一。室内环境的复杂性使得单一传感器在定位精度和鲁棒性方面存在局限性。因此,多传感器融合成为解决室内机器人定位问题的重要方法。本文研究了基于多传感器融合的室内机器人定位技术,重点探讨了传感器选择、数据融合算法和实验验证等方面的内容。通过综合利用不同传感器的信息,可以提高室内机器人的定位精度和鲁棒性,从而使其在室内环境中实现更加准确可靠的导航和定位。 关键词:室内机器人;定位;多传感器融合;数据融合算法;导航 一、引言 随着室内机器人技术的快速发展和广泛应用,室内机器人的定位成为研究的热点之一。传统的室内定位方法主要依赖于全球定位系统(GPS),但在室内环境下,由于信号传播受限等因素,GPS定位精度不高,无法满足室内机器人导航和定位的需求。因此,研究基于多传感器融合的室内机器人定位技术具有重要意义。 二、多传感器融合技术 多传感器融合技术是指通过综合利用多个传感器的信息来实现定位的方法。传感器选择是多传感器融合技术的关键步骤之一。常用的传感器包括激光雷达、摄像头、红外传感器等。不同传感器具有不同的测量特性和精度,因此在选择传感器时需考虑传感器的适用性和定位精度。例如,激光雷达可以提供准确的距离和角度信息,适用于建立室内地图和避障;摄像头可以获取图像信息,适用于识别室内环境和物体。 数据融合算法是多传感器融合技术的核心。常用的数据融合算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波和扩展卡尔曼滤波等。这些算法可以通过对传感器数据进行加权融合,提高室内机器人的定位精度和鲁棒性。例如,卡尔曼滤波算法通过对传感器数据的统计建模来估计机器人的位置和姿态,从而实现精确的定位。 三、实验验证 为了验证基于多传感器融合的室内机器人定位技术的有效性,我们进行了一系列实验。实验平台采用了一台配备激光雷达、摄像头和红外传感器的室内机器人。通过激光雷达获取室内环境的地图信息,通过摄像头获取室内环境的图像信息,通过红外传感器获取室内环境的温度分布信息。然后,利用数据融合算法对传感器数据进行融合,并对机器人的位置和姿态进行估计和优化。 实验结果表明,基于多传感器融合的室内机器人定位技术可以显著提高定位精度和鲁棒性。与单一传感器定位方法相比,多传感器融合方法可以降低定位误差,并且能够在复杂室内环境中实现准确的导航和定位。 四、总结 本文主要研究了基于多传感器融合的室内机器人定位技术。通过综合利用不同传感器的信息,可以提高室内机器人的定位精度和鲁棒性。传感器选择和数据融合算法是实现多传感器融合的关键步骤。实验结果表明,基于多传感器融合的室内机器人定位技术在室内环境中具有良好的定位精度和鲁棒性,可以为室内机器人的导航和定位提供有效的解决方案。 参考文献: [1]SmithLK,CheesemanPG.Ontherepresentationandestimationofspatialuncertainty[J].InternationalJournalofRoboticsResearch,1986,5(4):56-68. [2]ThrunS,BurgardW,FoxD.Probabilisticrobotics[M].MITpress,2005. [3]SensingTechniquesforIndoorHuman-RobotInteraction[J].IEEESensorsJournal,2017,17(4). [4]ChenX,XiangY,ChenY.ASurveyofPedestrianSensingforIndoorRobotNavigation[J].InternationalJournalofAdvancedRoboticSystems,2019,16(3):1729881419844037. [5]RuanB,FrancisB,WangX.SimultaneousLocalizationandMappingforMobileRobotsinIndoorEnvironment:AReview[J].IEEETransactionsonHuman-MachineSystems,2019,PP(99):1-20.