多传感器机器人运动与路径规划研究

"这篇资源主要讨论了机器人运动位置坐标的计算方法，特别是在多传感器融合的环境下，如何实现机器人的精确定位、路径跟踪、路径规划以及避障行为。文中以全国大学生机器人大赛为实际应用场景，重点阐述了机器人电气控制系统的设计与实现过程。" 在机器人运动位置坐标计算中，机器人从点A(θ, x, y)到点A'(θ+Δθ, x+Δx, y+Δy)的轨迹被描述为沿弧线的运动。这个过程中，Δθ、Δx和Δy分别代表机器人在时间Δt内的角度和坐标增量。弧长ΔS表示A到A'的路径长度，而R是机器人所沿圆弧的半径。计算坐标增量的公式并未在摘要中给出，但通常涉及微积分原理，如导数或微分方程，用于描述机器人的动态运动。 多传感器定位是机器人导航的关键。论文中提到了使用陀螺仪和码盘来实时计算机器人的位置，同时利用光纤传感器对场地上的白线进行检测以校正坐标偏差。这种融合多种传感器信息的方法可以显著提高定位精度，使得机器人在实际比赛中的坐标误差保持在30mm以内。 在机器人底层移动路径跟踪方面，直线和圆弧路径的跟踪策略被详细描述。圆弧路径采用半径和行进角度的闭环控制，直线路径则通过位置和角度的闭环控制实现精确跟踪。终点的到达控制也采用了闭环策略，确保机器人能准确停在目标位置。 路径规划方面，作者采用启发式深度搜索和曲线拟合技术，开发了一种适用于比赛的路径算法。该算法不仅实现了机器人的自主路径规划，还能检测到障碍物并重新规划路径，以达到避障目的。 计算机视觉在识别和定位目标上起到关键作用。作者通过稳定色彩空间变换结合目标尺寸信息，成功地在复杂背景下定位白块目标，并用类似方法计数场地中的白线以辅助定位。同时，Canny算子被用来提取图像边缘，帮助识别和定位障碍物。 这篇论文涵盖了自主移动机器人的多个核心领域，包括传感器融合、路径控制、路径规划和避障技术，为相关领域的研究和实践提供了有价值的参考。