改进的轮式移动机器人里程计误差校核方法

"这篇论文研究了轮式移动机器人里程计系统的误差校核问题，旨在解决在机器人运行过程中由于里程计误差积累导致的定位精度下降。针对传统UMBmark方法的局限性，作者提出了一种改进的系统误差校核新算法，该算法综合考虑了三种主要系统误差来源，并使用正方形回路终点的方向误差来替代位置误差进行参数校核。实验结果显示，该方法能有效提升移动机器人的定位精度，适用于改善轮式移动机器人的导航性能。" 本文详细探讨了轮式移动机器人里程计在实际运行中的系统误差问题。里程计作为移动机器人定位的重要组成部分，其误差积累会导致定位精度严重下降，影响机器人的自主导航和路径规划。传统的误差校核方法，如UMBmark，可能存在一定的局限性，无法完全消除这些误差。 论文提出了一个新的误差校核策略，该策略重点关注了三种主要的系统误差来源：机械传动误差、轮胎磨损引起的滚动半径变化以及传感器测量误差。这三种误差都会影响到机器人在直线运动和定点旋转时的位置估计。为了解决这些问题，作者创新性地采用了正方形回路的终点方向误差作为校核依据，而不是传统的基于位置误差的校核方法。这种改变使得校核过程更专注于动态行为的精确性，而非静态位置的准确性。 实验部分，研究人员运用改进后的校核算法对系统参数进行了校正，结果显示，这种方法显著提高了移动机器人的定位精度，验证了算法的有效性。这一成果对于轮式移动机器人在复杂环境下的自主导航、避障和目标追踪等任务具有重要意义，尤其是在需要高精度定位的场景下，如室内服务机器人、工业自动化设备和无人驾驶车辆。 此外，论文还提到了该研究得到的国家自然科学基金资助项目和江苏省研究生科研创新计划项目的支持，表明了研究的学术价值和实际应用前景。作者团队由贝旭颖、平雪良和高文研组成，他们分别在移动机器人定位与轨迹跟踪控制、机电一体化与机器人技术、以及移动机器人控制和嵌入式系统等领域有着深入的研究。 这篇论文不仅深入分析了轮式移动机器人里程计的系统误差问题，而且提出了一种改进的误差校核方法，有望为移动机器人技术的发展提供有力的技术支持，提高机器人的自主导航能力和定位精度。