基于多传感器信息融合技术的自主式移动机器人导航系统设计.doc
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1、基于多传感器信息融合技术的自主式移动机器人导航系统设计1 引言自主式移动机器人(Autonomous Mobile Robot) 是一个对外界环境高度开放的智能系统,需要对各种复杂的外部环境作出实时感知和决策,控制运动机构完成各种驾驶动作,实现道路跟踪和避障等功能。在自主式移动机器人的研究中,机器人的精确定位一直是研究的热点问题。而光电导航系统就是机器人的一个“眼睛”,在其运动中起着非常重要的作用。机器人的控制要求实时性、快速性、精确性。但传统的控制方案对较要求复杂环境中的机器人控制具有局限性。而模糊控制响应快、超调小且鲁棒性好,可以通过改变控制等级来调整系统的稳态误差,已成为移动机器人导航的
2、一种重要方法2。因此本文针对特定引导路径下的移动机器人,给出了基于模糊控制信息融合方法的解决方案。将光电传感器采用非线性分布,并将其采集的信息融合后,作为表格查询的模糊控制方法的输入,从而提高了该导航系统的可靠性和鲁棒性。2 导航系统的设计在机器人沿路径引导线行驶的过程中,会出现车位中心线偏出的情况。为了保证自主式移动机器人能准确跟踪路径引导线,在机器人的车体下方安装了三组光电传感器。每个传感器即为一个检测点,其结构如图1 所示。三组光电传感器的安装图可参见图2。使用一维传感器的信息存在片面性,所以将传感器分成了三排,利用多传感器信息融合的技术,提高检测数据的精确性和可靠性。在机器人行走过程中
3、,通过导航系统不断检测地面上的引导线的信息,检测自身的位置状态,通过光电传感器所构成的检测系统立即将检测结果转化为模拟信号,该信号经过放大、光电耦合隔离后,输入到A/D 转换通道,并与既定的阈值进行比较。当传感器位于黑色引导线上时,输出为高电平,数字信号为1;当其不在引导线上时,输出为低电平,数字信号为0。将检测点的结果融合后作为模糊控制器的输入,机器人按照模糊控制表进行判断调整。3.模糊控制算法的设计3.1 原理模糊控制是一种模仿人的控制方法,通过用一组语言描述的规则来表示专家的知识。其原理如图3 所示。表格查询学习算法是模糊控制实现的一种方法,它只需对输入和输出数据对和语言性模糊用“if-
4、then”规则进行一步运算即可。这个方法的基本思想就是从输入-输出数据对中产生模糊规则,最终的模糊系统将从组合模糊规则中产生5。3.2 算法的实现步骤3.2.1 模糊知识库的产生由图 3 可以看出,知识库是模糊控制系统的核心,因此要确定模糊系统,获取模糊知识(规则)是极其重要的。本文的表格查询学习算法是通过输入-输出数据对的分析并结合专家经验产生模糊规则,根据组合模糊规则进行模糊控制规则表格的设计,然后再在实验中进行校验。其方法具体如下:第一步 将输入-输出空间划分模糊区间本文将光电检测传感器(如图 2 所示)分成了三排,每排4 位为一个采集信号,这样在采集过程中,传感器的采集信号就为三个。输
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- 关 键 词:
- 基于 传感器 信息 融合 技术 自主 移动 机器人 导航系统 设计
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