多传感器驱动的机器人坐标纠偏与路径规划算法详解

本文主要探讨了单一依据的坐标纠偏算法在第七届全国大学生机器人大赛中的应用，针对自主移动机器人设计中的关键问题。首先，作者从自主移动机器人的发展背景和比赛的意义出发，强调了多传感器技术在机器人控制系统中的核心作用。这些传感器包括陀螺仪、码盘以及光纤传感器，它们共同提供了机器人对自身和外部环境的实时感知能力。 在坐标更新策略上，根据不同区域划分（Out、Mid和In区域），采用了针对性的处理方法。例如，在Out区域，按照距离更新坐标，确保误差控制在小于60mm；Mid区域1和2根据坐标位置，采取强制或交替更新，保证在特定范围内（如以白线交汇点为圆心的小圈内）的精度不超过60mm；In区域1保持稳定，避免坐标不断重复；In区域2首次进入时只更新一次，并沿车行方向更新垂直坐标，角度变化时才执行；Noisy区域则用于去噪，不更新坐标。 在底层路径控制算法设计中，作者将路径分解为直线和圆弧，采用闭环控制确保精确的路径跟踪，同时在终点控制中加入闭环控制以实现精确到达。路径规划方面，作者研发了一种启发式深度搜索和曲线拟合的算法，不仅实现了自主路径规划，还结合障碍物检测功能，实现了避障效果。 计算机视觉技术在文中扮演了重要角色。作者通过稳定的色彩空间变换和目标尺寸信息，精确地定位白块目标和识别白线，这对于机器人导航至关重要。同时，Canny算子被用来检测图像边缘，帮助定位复杂的障碍区域。 总结来说，本文的成果为机器人电气控制提供了实用的设计参考，特别是在多传感器融合、路径规划和避障、计算机视觉等方面的技术积累，对于提升自主移动机器人的性能和在实际竞赛中的表现具有显著价值。关键词包括自主移动机器人、路径规划与避障、计算机视觉、多传感器信息融合和轨迹跟踪，这些都反映了作者在该领域的深入研究和实践成果。