多传感器驱动的机器人全场定位与路径规划关键技术研究

本文主要探讨了机器人全场定位在自主移动机器人领域的应用，以第七届全国大学生机器人大赛为实践平台，深入研究了多传感器信息融合、路径规划、避障以及计算机视觉在机器人控制系统中的关键作用。作者首先介绍了自主移动机器人的发展背景和课题的重要价值，强调了机器人通过集成多种传感器（如陀螺仪、码盘和光纤传感器）来获取内外环境信息的能力。 在多传感器定位部分，陀螺仪和码盘实时提供机器人的姿态信息，而光纤传感器则通过场地上白线的信息进行坐标校正，确保了机器人在比赛中的高精度定位，通常误差控制在30毫米以内。这种高精度定位对于机器人在动态环境下的导航至关重要。 在底层移动路径跟踪方面，作者采用了混合控制策略，将路径分解为直线和圆弧，对每种路径采用闭环控制，确保机器人在行进过程中的准确性和稳定性。特别是终点精确到达的控制中，闭环控制机制进一步提升了性能。 路径规划方面，作者创新性地开发了一套启发式深度搜索与曲线拟合相结合的算法，实现了自主路径规划，并且结合障碍物检测功能，能在比赛中有效地避开障碍，展现出良好的避障能力。 在计算机视觉模块，作者针对比赛场景中的白块目标检测和定位，提出了一种稳定且在复杂背景下有效的色彩空间变换方法，同时利用Canny算子识别边缘，对障碍物进行精准定位。这种方法还被用于对场地白线的计数，增强机器人的定位精度。 这篇北京科技大学本科生的毕业设计论文提供了丰富的机器人电气控制方法和实现案例，不仅适用于当前的比赛需求，也为未来的机器人技术研发积累了宝贵的经验。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、多传感器信息融合和轨迹跟踪等关键技术领域，具有很高的实用价值和学术参考价值。