基于传感器的移动机器人自主导航技术

"基于传感器的移动机器人自主导航技术" 在当今的智能系统领域，移动机器人的自主导航是一项关键的技术。此技术使机器人能够在无需人类干预的情况下，独立地在各种环境中定位并规划路径。本文主要探讨了在GPS/双频GPS无法提供有效定位信息的情况下，如何利用辅助传感器和算法进行户外本地化定位，特别是对于高楼林立的城市区域。 GPS（全球定位系统）虽然在开阔环境下是主流的定位解决方案，但在室内或建筑物密集区，由于信号受阻，其定位精度会显著下降。因此，移动机器人导航时需要融合多种传感器数据，如编码器和惯性测量单元（IMU），以提高定位准确性。论文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的传感器融合方法，结合DGPS、编码器和IMU，来实现高效的户外定位。 扩展卡尔曼滤波是一种概率滤波算法，适用于非线性系统的状态估计，它能有效地融合来自不同传感器的噪声数据，从而提供更精确的机器人位置估计。文中实施了该算法，并在一个实际的半户外结构化环境中，使用广告机器人平台进行了为期80天的实验。实验结果验证了所提融合算法的可行性和有效性。 I. 引言部分提到，无线通信领域的最知名的定位技术就是GPS，因其高精度和全球覆盖范围而受到广泛应用。然而，GPS在城市峡谷（高楼之间）或室内环境中的局限性，促使研究者寻求其他传感器和算法的融合，以增强定位能力。 基于传感器的移动机器人自主导航技术主要包括以下几个方面： 1. **GPS与辅助传感器融合**：在GPS信号弱的环境下，利用编码器（测量轮速）和IMU（提供姿态和加速度信息）作为补充，通过EKF进行数据融合，提高定位精度。 2. **扩展卡尔曼滤波**：EKF是处理非线性系统的有力工具，它能够处理来自不同传感器的非高斯噪声，实时更新机器人状态估计。 3. **实验验证**：通过长时间的实际环境测试，证明了提出的传感器融合算法在复杂环境中的稳定性和实用性。 这项工作对于提升移动机器人在城市复杂环境中的自主导航能力具有重要意义，为未来智能交通系统、服务机器人等领域提供了有价值的研究成果。通过不断优化传感器融合算法，可以期待移动机器人在未知环境中的定位和导航性能将进一步提升。