四足机器人非结构环境3D状态感知与自主定位方法研究
发布时间：2021-02-22 15:20
四足机器人在探测、救援、防爆、运输等方面有着广泛应用,其能在运动过程中跨越障碍,深入到人类无法进入的恶劣未知环境中。为自主化完成任务,四足机器人必须能够提供准确的自身状态量信息,同时能感知3D环境并构建地图。但惯性传感器存在随机误差和解算漂移,足端传感器存在冲击振动导致解算误差,进一步影响状态参数计算的准确性。对于这些不足,本文开展了四足机器人在3D环境中的感知与状态估计方法研究,并开展相应实验验证。通过分析四足机器人的作业要求及运动特点,梳理系统并设计了编码器、雷达、惯导等相结合的环境感知及定位系统。从四足机器人的系统本体、仿真平台和系统软件、硬件框架等方面进行全面分析,进而确定感知定位系统的需求和性能指标;对感知定位系统进行具体的传感器方案设计,包括传感器选型、测量模型推导、传感器误差标定和数据处理,并引入误差评价计算。该设计方案给出了一套清晰合理、高效完整的四足机器人感知定位系统框架。针对四足机器人的行走和移动方式,提出了内部传感器与惯性测量单元相结合的3D状态估计方法。根据传感器特性进行数值建模,通过腿部里程计得到基座状态量;为提高里程计精度,采用误差卡尔曼滤波算法对误差状态值...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景及意义
1.1.1 课题来源
1.1.2 研究背景
1.1.3 研究目的及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 环境感知方法研究现状
1.2.2 四足机器人里程计算法研究现状
1.2.3 多传感器融合算法研究现状
1.3 国内外文献综述及问题分析
1.4 本文的主要研究内容
第2章 四足机器人感知定位系统设计
2.1 引言
2.2 四足机器人系统分析
2.2.1 四足机器人系统平台
2.2.2 四足机器人系统框架
2.2.3 四足机器人感知定位系统需求分析
2.2.4 四足机器人感知定位系统性能指标
2.3 传感器方案设计
2.3.1 传感器选型
2.3.2 传感器设置
2.3.3 传感器标定
2.3.4 传感器数据处理
2.4 误差评价计算
2.5 本章小结
第3章 基于内传感器的四足机器人状态估计方法
3.1 引言
3.2 腿部里程计算法研究
3.2.1 腿部传感器建模
3.2.2 腿部里程计解算
3.3 腿部传感器数据融合算法研究
3.4 仿真实验验证
3.4.1 扭动运动仿真实验与分析
3.4.2 行走运动仿真实验与分析
3.5 本章小结
第4章 基于多传感器融合四足机器人定位方法
4.1 引言
4.2 四足机器人地图构建
4.2.1 地图表达
4.2.2 全局定位地图
4.2.3 局部导航地图
4.2.4 全局导航地图
4.3 四足机器人激光定位算法研究
4.3.1 初始化定位
4.3.2 激光点云匹配
4.3.3 激光点云定位
4.4 多传感器融合定位算法研究
4.5 仿真实验验证
4.5.1 地图构建实验与分析
4.5.2 激光定位实验与分析
4.5.3 多传感器融合定位实验与分析
4.6 本章小结
第5章 四足机器人感知定位系统实验
5.1 引言
5.2 实验测量系统
5.2.1 激光跟踪仪
5.2.2 动作捕捉系统
5.3 传感器标定实验
5.3.1 IMU标定实验及分析
5.3.2 ZED相机标定实验及分析
5.3.3 相机-基座标定实验及分析
5.3.4 雷达-基座标定实验及分析
5.3.5 IMU-相机标定实验及分析
5.4 感知定位实验
5.4.1 四足机器人状态估计实验及分析
5.4.2 四足机器人多传感器融合定位实验及分析
5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表其它成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]浅析四足仿生机器人的研究现状及趋势[J]. 姚华,孙美娜,姜峰. 中国高新区. 2018(13)
[2]机器人技术的发展[J]. 王天然. 机器人. 2017(04)
[3]浙大“赤兔”机器人荣获设计展示奖[J]. 机器人技术与应用. 2017(03)
[4]浅谈四足机器人的发展历史、现状与未来[J]. 朱秋国. 杭州科技. 2017(02)
[5]仿生腿足式机器人的发展——浙江大学控制学院机器人实验室熊蓉教授谈国内外腿足式机器人研究情况[J]. 熊蓉. 机器人技术与应用. 2017(02)
[6]MEMS惯性器件误差系数的Allan方差分析方法[J]. 赵思浩,陆明泉,冯振明. 中国科学:物理学 力学 天文学. 2010(05)
[7]卡尔曼滤波在视觉伺服机器人控制中的应用[J]. 王纪,叶宇程,阎保定,孙立功. 河南科技大学学报(自然科学版). 2007(03)
硕士论文
[1]基于扩展卡尔曼滤波的足式机器人运动速度估计研究[D]. 王聪伟.哈尔滨工业大学 2014
[2]船用捷联式惯导系统在线标定方法研究[D]. 李开.哈尔滨工程大学 2012
本文编号：3046188
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景及意义
1.1.1 课题来源
1.1.2 研究背景
1.1.3 研究目的及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 环境感知方法研究现状
1.2.2 四足机器人里程计算法研究现状
1.2.3 多传感器融合算法研究现状
1.3 国内外文献综述及问题分析
1.4 本文的主要研究内容
第2章 四足机器人感知定位系统设计
2.1 引言
2.2 四足机器人系统分析
2.2.1 四足机器人系统平台
2.2.2 四足机器人系统框架
2.2.3 四足机器人感知定位系统需求分析
2.2.4 四足机器人感知定位系统性能指标
2.3 传感器方案设计
2.3.1 传感器选型
2.3.2 传感器设置
2.3.3 传感器标定
2.3.4 传感器数据处理
2.4 误差评价计算
2.5 本章小结
第3章 基于内传感器的四足机器人状态估计方法
3.1 引言
3.2 腿部里程计算法研究
3.2.1 腿部传感器建模
3.2.2 腿部里程计解算
3.3 腿部传感器数据融合算法研究
3.4 仿真实验验证
3.4.1 扭动运动仿真实验与分析
3.4.2 行走运动仿真实验与分析
3.5 本章小结
第4章 基于多传感器融合四足机器人定位方法
4.1 引言
4.2 四足机器人地图构建
4.2.1 地图表达
4.2.2 全局定位地图
4.2.3 局部导航地图
4.2.4 全局导航地图
4.3 四足机器人激光定位算法研究
4.3.1 初始化定位
4.3.2 激光点云匹配
4.3.3 激光点云定位
4.4 多传感器融合定位算法研究
4.5 仿真实验验证
4.5.1 地图构建实验与分析
4.5.2 激光定位实验与分析
4.5.3 多传感器融合定位实验与分析
4.6 本章小结
第5章 四足机器人感知定位系统实验
5.1 引言
5.2 实验测量系统
5.2.1 激光跟踪仪
5.2.2 动作捕捉系统
5.3 传感器标定实验
5.3.1 IMU标定实验及分析
5.3.2 ZED相机标定实验及分析
5.3.3 相机-基座标定实验及分析
5.3.4 雷达-基座标定实验及分析
5.3.5 IMU-相机标定实验及分析
5.4 感知定位实验
5.4.1 四足机器人状态估计实验及分析
5.4.2 四足机器人多传感器融合定位实验及分析
5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表其它成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]浅析四足仿生机器人的研究现状及趋势[J]. 姚华,孙美娜,姜峰. 中国高新区. 2018(13)
[2]机器人技术的发展[J]. 王天然. 机器人. 2017(04)
[3]浙大“赤兔”机器人荣获设计展示奖[J]. 机器人技术与应用. 2017(03)
[4]浅谈四足机器人的发展历史、现状与未来[J]. 朱秋国. 杭州科技. 2017(02)
[5]仿生腿足式机器人的发展——浙江大学控制学院机器人实验室熊蓉教授谈国内外腿足式机器人研究情况[J]. 熊蓉. 机器人技术与应用. 2017(02)
[6]MEMS惯性器件误差系数的Allan方差分析方法[J]. 赵思浩,陆明泉,冯振明. 中国科学:物理学 力学 天文学. 2010(05)
[7]卡尔曼滤波在视觉伺服机器人控制中的应用[J]. 王纪,叶宇程,阎保定,孙立功. 河南科技大学学报(自然科学版). 2007(03)
硕士论文
[1]基于扩展卡尔曼滤波的足式机器人运动速度估计研究[D]. 王聪伟.哈尔滨工业大学 2014
[2]船用捷联式惯导系统在线标定方法研究[D]. 李开.哈尔滨工程大学 2012
本文编号：3046188
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