多传感器融合的机器人智能控制系统研究

"这篇资源是北京科技大学本科生毕业设计论文，主要探讨了在第七届全国大学生机器人大赛中的智能机器人设计与实现，重点涉及多传感器定位、底层路径控制、自主路径规划和计算机视觉技术在避障与目标检测中的应用。" 本文详细阐述了机器人系统的多个关键功能模块及其递进关系。首先，多传感器定位是机器人自主导航的基础，通过陀螺仪、码盘和光纤传感器的融合，实现实时坐标计算和纠偏，确保在动态环境中的定位精度在30mm以内。 其次，底层移动轨迹控制是机器人运动的核心。论文中提出了将路径分解为直线和圆弧组合的策略，并采用闭环控制来精确追踪这些路径，包括基于圆弧半径和行进角度的圆弧路径控制，以及基于位置和角度的直线路径控制，确保机器人能够准确到达目标位置。 再者，路径规划采用了启发式深度搜索和曲线拟合技术，为机器人制定了自主规划的路径算法，这极大地减少了手动设定固定路线的工作量，并能适应障碍物检测和重新规划路径的需求，实现了避障功能。 在视觉处理方面，作者开发了一种稳定的方法，结合色彩空间变换和目标尺寸信息，有效识别出复杂的背景中的白色目标（如白块）和白线，辅助机器人定位。同时，利用Canny算子检测图像边缘，帮助定位复杂的障碍物区域。 这篇论文不仅展示了机器人在实际竞赛中的具体应用，还提供了多传感器信息融合、路径规划与避障、视觉识别等关键技术的深入研究，为后续的机器人设计提供了有价值的参考。关键词涵盖了自主移动机器人、路径规划与避障、计算机视觉、多传感器信息融合以及轨迹跟踪等多个重要领域。