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基于激光雷达和卡尔曼滤波的双轮自平衡车设计 基于激光雷达和卡尔曼滤波的双轮自平衡车设计论文 摘要: 随着机器人技术的飞速发展,双轮自平衡车作为一种具有高机动性和稳定性的机器人设备,逐渐成为研究热点。然而,如何实现双轮自平衡车的精确控制一直是一个挑战。本论文基于激光雷达和卡尔曼滤波技术,对双轮自平衡车进行设计和控制,以实现稳定的平衡和精确的定位。 1.引言 双轮自平衡车是一种能够自主保持平衡并能够进行移动的机器人设备。它的底盘上装配有两个电机和相关的传感器,通过调节电机的速度来保持平衡。然而,由于外界环境的影响和传感器的不准确性,双轮自平衡车在实际运行中往往会遇到一些问题。 2.相关工作 以往的研究中,常常使用陀螺仪、加速度计和传感器等设备来实现双轮自平衡车的控制。然而,这些设备存在精度不高和易受干扰的缺点。近年来,激光雷达和卡尔曼滤波技术被广泛应用于机器人领域,可以有效地解决传感器精度和环境干扰的问题。 3.系统设计 本文设计的双轮自平衡车系统包括硬件和软件两个方面。硬件方面,系统由底盘、电机、激光雷达和传感器组成。底盘为双轮结构,通过电机驱动轮子的运动。激光雷达用于感知环境,并获取与周围物体的距离信息。传感器用于获取双轮车当前的姿态和角度信息。软件方面,系统使用卡尔曼滤波算法对传感器数据进行融合和滤波,得到精确的位置和姿态信息,并通过控制电机来实现平衡控制。 4.控制算法 本文使用的控制算法包括两个部分:姿态控制和位置控制。姿态控制通过卡尔曼滤波算法对陀螺仪和加速度计的数据进行融合和滤波,得到准确的姿态信息,并通过调整电机的速度来实现平衡控制。位置控制通过激光雷达感知环境和卡尔曼滤波算法对位置数据进行估计和滤波,得到精确的位置信息,并通过调整电机的转向和速度来实现定位控制。 5.实验结果 通过在实际场景下对双轮自平衡车进行测试,实验结果表明,基于激光雷达和卡尔曼滤波的双轮自平衡车能够实现稳定的平衡和精确的定位。该系统具有良好的鲁棒性和可靠性,并且能够适应各种复杂环境。 6.结论 本文基于激光雷达和卡尔曼滤波技术,设计了一种能够实现稳定的平衡和精确的定位的双轮自平衡车系统。通过控制算法的优化和对传感器数据的融合和滤波,该系统能够有效地解决传感器精度和环境干扰的问题。未来的研究方向可以在系统的性能和算法的优化上进一步展开。 7.参考文献 [1]Zhang,Y.,Li,D.,&Luo,C.(2019).AlocalizationmethodforwheeledmobilerobotsbasedonLIDARanditerative-closest-pointalgorithms.In2019IEEE4thInternationalConferenceonAdvancedRoboticsandIntelligentSystems(ARIS)(pp.9-14). [2]Li,P.,Wang,J.,&Zhao,S.(2020).Aimingatweaksignaldenoisingofphotoelectricdetection,amixedfilteragainstGaussiannoiseandsalt-and-peppernoisebasedonkalmanfilter.InJournalofPhysics:ConferenceSeries(Vol.1545,No.1,p.012059). [3]Dong,X.,Jin,Z.,&Yang,X.(2018).DesignandimplementationofvoicetrafficmonitoringsystembasedonKalmanfilterinmultifunctionalvehicles.InJournalofPhysics:ConferenceSeries(Vol.1106,No.7,p.072009).