基于自主视觉的轮式移动机器人路径跟踪控制

摘要

本文以AS-R移动机器人为平台，研究了基于自主视觉和多传感器信息融合的路径跟踪问题。利用VisualC++6.0开发软件，实现了视觉系统的图像采集、处理及识别，提出了以直线部分路径的斜率信息作为系统的反馈量，并研究了一种基于最小二乘法的斜率辨识方法；然后针对两驱动轮的移动机器人运动学模型，实现机器人对U型直线部分路径的跟踪；然后又提出一种融合视觉传感器和PSD红外传感器信息的方法，并利用此方法，克服了由于摄像机视场范围有限，机器人在拐角处检测不到路径的缺点，解决了机器人在U型路径拐角处的运动决策问题。最后，在AS-R移动机器人系统上，进行大量实验，验证并分析了所提方法的控制效果。

目录

文摘

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1绪论

1.1引言

1.2移动机器人关键技术及研究进展

1.2.1导航与定位

1.2.2路径规划和路径跟踪技术

1.2.3多传感器融合技术

1.2.4地理信息系统构建技术

1.2.5多机器人协作与交互技术

1.2.6仿生学与仿生机构技术

1.3论文完成的工作和主要内容

2预备知识

2.1 AS-R移动机器人体系结构介绍

2.2图像处理技术研究

2.2.1图像去噪

2.2.2图像分割

2.2.3图像腐蚀与膨胀

2.3轮式机器人控制问题

2.3.1轮式移动机器人的运动学和动力学模型

2.3.2轮式移动机器人的控制

2.4本章小结

3 AS-R的视觉系统及图像信息辨识

3.1 AS-R轮式移动机器人的视觉系统构成

3.1.1图像采集模块

3.1.2图像处理模块

3.1.3图像辨识模块

3.2 AS-R移动机器人的图像辨识方法

3.2.1 AS-R图像处理流程

3.2.2图像信息辨识

3.3本章小节

4多传感器融合技术及路径跟踪控制

4.1 AS-R轮式移动机器人的路径跟踪

4.1.1轮式移动机器人的跟踪控制研究概述

4.1.2机器人跟踪控制系统控制量的计算

4.1.3轮式移动机器人路径跟踪问题描述

4.1.4 PID控制原理

4.1.5 PID控制器参数整定

4.2 AS-R机器人PSD红外传感器

4.2.1 PSD红外传感器概述

4.2.2 PSD传感器工作原理与距离测量技术

4.2.3 AS-R机器人PSD传感器工作布置

4.3多传感器信息融合

4.3.1多传感器信息融合技术概述

4.3.2 AS-R机器人PSD传感器信息融合处理

4.3.3 AS-R视觉传感器与PSD传感器之间信息融合

4.4基于多传感器融合的路径跟踪控制算法

4.5本章小结

附图

5 AS-R路径跟踪实验及结果分析

5.1 AS-R机器人路径跟踪实验过程与实验结果

5.1.1 AS-R机器人的路径跟踪控制结构

5.1.2 AS-R机器人速度环调试结果

5.1.3 AS-R机器人位置环调试结果

5.2 AS-R机器人实验结果性能分析

5.2.1视觉系统对实验结果的影响

5.2.2运动控制系统对实验结果的影响

6结论与展望

致谢

参考文献