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检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

2 篇 学位论文

馆藏范围

2 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 工学
- 1 篇 机械工程
- 1 篇 仪器科学与技术
- 1 篇 控制科学与工程

主题

2 篇 多传感器融合定位...
1 篇 架构设计
1 篇 智能移动机器人
1 篇 两栖轮式机器人
1 篇 濒海环境
1 篇 轮式里程计
1 篇 自动驾驶移动

机构

1 篇 浙江大学
1 篇 哈尔滨工程大学

作者

1 篇 田儒笑
1 篇 张恒

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=多传感器融合定位算法"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

面向智能移动机器人的ADAM平台及应用

面向智能移动机器人的ADAM平台及应用

引用

作者：张恒浙江大学

学位级别：硕士

随着近些年来人工智能的发展，智能移动机器人作为人工智能算法落地的载体也得到了人们的广泛关注，其作为一种复杂的机电设备，需要多种模块、算法和技术的有机融合才能真正发挥其替代劳动力的作用，然而现有智能移动机器人开发平台的... 详细信息

随着近些年来人工智能的发展，智能移动机器人作为人工智能算法落地的载体也得到了人们的广泛关注，其作为一种复杂的机电设备，需要多种模块、算法和技术的有机融合才能真正发挥其替代劳动力的作用，然而现有智能移动机器人开发平台的局限性使得开发一个安全、实时、鲁棒的智能移动机器人应用存在着诸多困难。　　一方面，对于机器人硬件平台，一般由计算平台、控制执行平台和传感器平台组成，其中计算平台作为控制命令的分发单元以及传感数据的处理单元，虽然目前的通用处理器在性能方面有很大的提升，但单个性能强大的处理器仍然难以满足智能移动机器人日益复杂多样的数据处理和智能计算需求。另一方面，对于机器人软件平台，其设计目的是通过提供一种模块化、标准化的软件编程框架以及一组基础的机器人应用算法库来提高机器人应用研发人员的开发效率，而现有机器人软件平台缺少对安全实时的智能移动机器人应用开发的支持。　　针对以上问题，本文主要进行了以下研究工作:　　第一，本文面向智能移动机器人提出了ADAM(Autonomous Driving And Mobile)平台。其中硬件平台以S32V234微处理器和STM32F407微控制器为计算平台，结合异构计算技术为智能移动机器人提供高性能计算和实时控制的同时，也能满足机器人应用对安全冗余和低功耗的需求;其中软件平台参考AUTOSAR联盟为迎合汽车智能化、网联化需求提出的AUTOSAR自适应平台(Adaptive Platform，AP)软件开发规范，结合混合实时操作系统、数据分发服务等技术为安全实时的智能移动机器人应用开发提供支持，并在该平台提供了一组定位、规划、控制基础导航算法，降低了机器人应用的研发门槛。　　第二，基于本文的ADAM平台提出了一种多传感器紧耦合定位算法，以MSCKF为融合框架对激光雷达和IMU传感器进行了定位融合，该算法能够在资源有限的嵌入式平台中完成结构化环境下的鲁棒定位。本文提出了一种改进动态采样局部路径规划算法，能够根据环境变化动态调整资源占用率。　　第三，基于本文的ADAM平台开展了地下车库场景的环卫机器人应用实验，通过搭载激光雷达、摄像头、IMU、编码器等传感器实现了固定线路自主垃圾清扫核心功能，并开发了远程状态监控、远程故障接管等管理部署工具，验证了ADAM平台的可靠性和易用性，证明其具有一定的应用和研究价值。

关键词：智能移动机器人自动驾驶移动架构设计多传感器融合定位算法

来源：评论

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面向濒海环境的两栖轮式机器人定位算法研究

面向濒海环境的两栖轮式机器人定位算法研究

引用

作者：田儒笑哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

濒海环境为海洋与陆地的交界处,该地形内存在大量自然资源需要开发,因此对能够在濒海地带作业的两栖机器人研究受到广泛关注。定位技术作为机器人自主作业的重要支撑,近年来陆上定位和水下定位都有长足的发展,但这两种技术在濒海两栖环... 详细信息

濒海环境为海洋与陆地的交界处,该地形内存在大量自然资源需要开发,因此对能够在濒海地带作业的两栖机器人研究受到广泛关注。定位技术作为机器人自主作业的重要支撑,近年来陆上定位和水下定位都有长足的发展,但这两种技术在濒海两栖环境应用过程中性能表现不佳,主要原因为其使用的传感器仅能在单一环境下正常工作,如陆上的GPS定位、水下的超短基线定位等。因此,为了完善无人平台的自主应用范围,解决传统定位方案无法适用于濒海地带的问题,本文研究工作于此环境下的两栖轮式机器人定位问题,对濒海环境下的两栖轮式机器人自主作业具有现实意义。 (1)本文结合濒海环境特点以及轻量化的设计需求,建立该环境下的两栖轮式机器人定位系统。开展试验测试,通过分析试验结果中导致定位误差产生的原因,对当前定位系统提出了两个后续研究方向:轮式里程计模型的改进和多传感器融合定位算法的优化。 (2)基于两栖轮式机器人的轮式里程计模型,分析濒海环境下模型的两种主要误差:轮式里程计参数误差和里程计轮速误差。分别通过修正轮式里程计参数与四轮轨迹融合两种方法改进轮式里程计,降低了两种误差对定位精度的影响,并进行试验验证了模型改进的有效性。 (3)基于多传感器融合定位算法,分析濒海环境下模型的两种主要误差:水陆环境切换时传感器观测方差变化带来的系统误差以及异常状况下传感器无效数据带来的随机误差。分别通过建立水陆环境切换下的主动调节参数与误差数据剔除两种方法优化多传感器融合定位算法,降低了两种误差对定位精度的影响,并通过试验验证了算法优化的有效性。 (4)整合模型改进与算法优化,对平台在实地环境中进行定位精度测试,试验结果表明模型改进与算法优化能够改善濒海环境下两栖轮式机器人的定位精度,可以达到设计目标。研究两栖轮式机器人濒海环境下定位算法是为了满足其在该环境下的自主作业需求。本文搭建了适应环境的定位系统并进行试验测试,对误差进行分析后分别建立了对轮式里程计模型的改进与多传感器融合定位算法的优化,整合改进优化后的定位算法在实地环境进行了试验,试验结果表明改进优化提升了定位算法的性能,验证了本文内容对提升濒海环境下两栖轮式机器人的定位性能具有现实意义。

关键词：两栖轮式机器人濒海环境轮式里程计多传感器融合定位算法

来源：评论

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