基于ROS的室内变电站设备巡检机器人定位技术

发布时间：2017-09-29 21:34

  本文关键词：基于ROS的室内变电站设备巡检机器人定位技术

  更多相关文章： 室内定位 变电站巡检机器人 ROS 卡尔曼滤波 粒子滤波

【摘要】：随着我国电力系统朝着自动化、智能化方向的不断推进,智能电网快速发展,变电站设备巡检机器人需求发生了重大改变。室内变电站设备巡检机器人为完成变电站内部设备的自动巡检任务,需要进行精确定位定姿。本文围绕室内变电站设备巡检机器人执行巡检过程中遇到的定位问题,展开了理论与实践相结合的基于里程计、惯性测量单元与激光传感器的定位研究工作,优化了定位策略,提出了定位解决方案。根据实际室内变电站巡检定位在位置和姿态方面的要求提出位置误差≤10cm,姿态角度误差≤5°,且重复定位准确率不低于95%的指标。最后在变电站巡检机器人XK-XJ-2平台上结合ROS对提出的定位方案进行了实现以及定位性能相关实验。通过对定位策略的优化和ROS平台的使用,在有效提高代码复用率,缩短开发时间的同时完成了提出的定位指标,并降低了变电站巡检机器人开发难度与开发成本、提高了变电站巡检机器人智能化程度。本文主要内容包括以下几个方面:1、针对室内变电站高压、复杂电磁环境中高安全性要求下,巡检机器人定位手段实施难度大、成本高以及定位精度要求高等问题。本文将里程计、惯性测量单元和激光传感器相结合对定位过程进行改变,优化定位策略,提出一种易于实施且能有效提高定位精度的定位方案。2、针对巡检任务提出定位指标,在建立机器人本体和传感器模型的基础上对定位问题进行了建模。同时对实际工程应用中用于定位的核心算法:基于卡尔曼的数据融合算法和基于粒子滤波的位姿估计算法进行了研究。3、在XK-XJ-2机器人平台上结合ROS实现了本文提出的定位方案。在现有ROS功能包基础上,通过改造和新建功能包实现了本文提出的定位方案。通过定位策略的优化,结合工程上使用的定位算法实现了巡检机器人的定位功能。其定位性能完全满足提出的定位指标。
【关键词】：室内定位 变电站巡检机器人 ROS 卡尔曼滤波 粒子滤波
【学位授予单位】：西南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-18
• 1.1 研究背景与研究意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-16
• 1.2.1 变电站巡检机器人国内外研究现状10-12
• 1.2.2 移动机器人室内定位技术12-13
• 1.2.3 机器人操作系统13-16
• 1.3 论文研究内容及创新点16-17
• 1.4 论文的章节安排17
• 1.5 本章小结17-18
• 2 巡检机器人系统分析18-26
• 2.1 巡检机器人巡检流程18-19
• 2.2 巡检机器人巡检过程中的问题19-21
• 2.3 巡检机器人功能与定位指标21-23
• 2.3.1 巡检机器人功能21-22
• 2.3.2 巡检机器人定位指标22-23
• 2.4 巡检机器人定位策略23-25
• 2.5 本章小结25-26
• 3 巡检机器人定位方法研究26-47
• 3.1 巡检机器人运动学模型26-33
• 3.1.1 机器人数学模型26-28
• 3.1.2 传感器模型28-33
• 3.2 巡检机器人定位问题建模33-38
• 3.2.1 姿态表达及坐标变换33-37
• 3.2.2 基于贝叶斯的定位问题建模37-38
• 3.3 多传感器信息融合38-42
• 3.3.1 多传感器信息融合分类39-41
• 3.3.2 多传感器信息融合方法研究41-42
• 3.4 基于卡尔曼滤波算法的多传感器数据融合42-43
• 3.5 基于粒子滤波的位姿估计方法43-46
• 3.6 本章小结46-47
• 4 巡检机器人定位实现47-68
• 4.1 巡检机器人平台47-48
• 4.2 环境地图建立48-49
• 4.3 基于ROS功能包的定位策略实现49-50
• 4.4 基于单传感器的机器人定位50-57
• 4.4.1 基于惯性测量单元的位置估计50-54
• 4.4.2 基于激光传感器的位置估计54-57
• 4.5 基于多传感器融合的机器人定位57-62
• 4.5.1 基于卡尔曼滤波的数据融合57-59
• 4.5.2 基于粒子滤波的位姿估计59-62
• 4.6 巡检机器人定位功能实现62-67
• 4.6.1 ROS62-63
• 4.6.2 ROS平台上的定位功能实现63-67
• 4.7 本章小结67-68
• 5 定位性能测试与结果分析68-88
• 5.1 定位精度评价标准68-69
• 5.2 室内定位测试方法69-71
• 5.3 巡检机器人定位测试及结果分析71-87
• 5.3.1 测试环境说明71-72
• 5.3.2 定位性能测试及结果分析72-87
• 5.4 本章小结87-88
• 6 结论与展望88-90
• 6.1 结论88
• 6.2 展望88-90
• 致谢90-91
• 参考文献91-96
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果96

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本文编号：944349