融合声音与航位推算的多机器人协同定位

摘要

现代社会发展，科学技术进步，促进机器人产业的不断发展。机器人研究一直是热门领域。对于多机器人系统的需求也与日俱增。其中，定位问题是多机器人研究的基础。目前主流的定位方法存在一定的缺点，不适用于小型移动多机器人平台。
　　本研究提出了一种融合声音与航位推算的多机器人协同定位算法。在多机器人系统中，至少一个机器人的绝对位姿已知，作为参考机器人。该算法可实现在运动状态下对其他未知机器人的实时绝对定位。该方法利用扩展卡尔曼滤波器算法将未知机器人经过航位推算定位得到的绝对位姿与经过声音定位得到的相对位置进行融合，得到未知机器人的绝对位姿，实时校正航位推算的累积误差，提高定位准确度。其中，通过航位推算定位获得的绝对位姿，需要已知初始时刻的位姿，再加上每个采样周期由电机编码器获得的速度信息累计运算完成。在长时间运动状态下，累计运算所带来的误差会逐渐增大，定位精度低。通过声音定位获得的相对位置坐标，需要绝对位姿已知的机器人进行声音定位计算，只能得到机器人的相对位置，不能获得绝对位姿，定位精度在15cm左右。通过扩展卡尔曼滤波器的融合，实现对未知机器人的实时绝对定位，校正航位推算的累计误差，提高了定位精度。通过计算机仿真，在单个机器人匀速圆周运动、两个机器人匀速圆周运动、两个机器人匀速直线运动和四个机器人的随机运动这四种情况下，对该算法进行了验证，仿真效果较好，误差较小。在本实验室自主研发的小型移动多机器人平台上针对以上四个情况进行了实验。每个机器人上安装有声音发送、接收传感器和电机编码器。实验结果表明，该算法能够在一定程度上校正航位推算的累计误差，提高定位精度。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外有关多机器人定位的研究现状

1.3 论文的创新点

1.4 论文的组织结构

第2章 小型移动多机器人平台

2.1 车体机械部分

2.2 微处理器部分

2.3 电源部分

2.4 电机控制部分

2.5 声音定位单元

2.6 传感器模块

2.7 动作捕捉系统

2.8 本章小结

第3章 融合声音与航位推算的多机器人协同定位算法

3.1 基于声音的机器人相对定位算法

3.2 航位推算定位算法的基本原理

3.3 扩展卡尔曼滤波的基本原理

3.4 融合声音定位与航位推算的多机器人协同定位算法

3.5 本章小结

第4章 多机器人定位仿真结果与分析

4.1 算法参数的确定

4.2 单个机器人圆周运动仿真

4.3 两个机器人圆周运动仿真

4.4 两个机器人直线运动仿真

4.5 四个机器人随机运动仿真

4.6 本章小结

第5章 多机器人定位实验结果与分析

5.1 单个机器人圆周运动实验

5.2 两个机器人圆周运动实验

5.3 两个机器人直线运动实验

5.4 四个机器人随机运动实验

5.5 本章小结

第6章 总结与展望

参考文献

附录

发表论文和参加科研情况说明

致谢