基于传感器的未知环境救援机器人路径优化策略

本文主要探讨了在未知环境中，针对救援机器人的路径规划问题，提出了一种创新的解决方案。研究者针对煤矿等复杂救援环境，设计了一种基于传感器的路径规划方法。这种方法强调全局指导下的局部最优路径选择，即在有限的传感器探测范围内，规划出一条能够在保证安全性的同时尽可能接近全局最优解的路径。传感器的探测距离对路径规划结果有显著影响，探测范围越广，规划出的路径就越能逼近真实环境中的最优路径。 核心部分涉及多传感器融合算法的应用。通过坐标转换算法，融合算法将机器人自身的航向角和行程数据转化为全球坐标系的精确位置，确保机器人在未知环境中的定位准确。研究者特别提到了一种信任度相加的数据融合算法，通过仿真得出最佳的信任度函数参数σb为2σ，这有助于减少噪声干扰并提高数据可靠性。 在定位系统的设计上，文章介绍了CUMT-Ⅲ型救灾机器人平台，它搭载了CHR-6D型惯性测量模块和EC1710型电子罗盘，这些设备用于实现精确的定位。实验在实验室、野外实地和煤矿环境下进行了验证，证明了定位系统的实时性和环境适应性，尤其是在煤矿井下的复杂条件下，信任度算法表现出了良好的鲁棒性。 文章还引用了多篇相关研究作为参考，例如张志超等人的矿井救灾机器人导航定位研究，陈文辉和马铁华关于多传感器信息融合技术的研究，以及徐则中和庄燕滨关于移动机器人定位方法的对比研究，这些都为本文的技术背景提供了丰富的理论支持。 最后，作者刘园园作为主要研究者，强调了她在救灾机器人领域的硕士研究生研究，并给出了她的联系信息，表明了她在这个领域持续的学术贡献。整篇文章强调了在实际救援任务中，利用先进的传感器融合技术和路径规划策略，可以显著提升救援机器人在未知环境中的行动效率和准确性。