針對(duì)巡檢機(jī)器人在校園環(huán)境中工作時(shí),全球定位系統(tǒng)（global positioning system,GPS）信號(hào)易受樹(shù)蔭及較高建筑物遮擋而出現(xiàn)定位不準(zhǔn)確的問(wèn)題,提出GPS和里程計(jì)組合定位方法。以GPS坐標(biāo)信息為初始位置,里程計(jì)信息為主導(dǎo)航,GPS接收機(jī)的脈沖信號(hào)作為實(shí)時(shí)修正數(shù)據(jù),利用卡爾曼濾波算法對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計(jì),得到較為準(zhǔn)確的狀態(tài)估計(jì)值。最后利用狀態(tài)估計(jì)值去修正系統(tǒng)的導(dǎo)航誤差。同時(shí)在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行驗(yàn)證仿真。結(jié)果表明,機(jī)器人以150 cm/s的速度行駛80 s后其軌跡誤差能控制在5 cm以?xún)?nèi),利用多傳感器融合技術(shù)可以提高機(jī)器人的定位精度和可靠性,GPS和里程計(jì)組合定位方法能夠有效提高機(jī)器人實(shí)時(shí)定位精度。 

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【文章目錄】：
1 GPS/ODO組合定位原理
2 GPS/ODO組合定位模型
    2.1 組合定位系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
    2.2 GPS行程增量表達(dá)式
    2.3 里程計(jì)行程增量表達(dá)式
    2.4 組合定位系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型
3 GPS/ODO組合定位卡爾曼濾波算法
    3.1 卡爾曼濾波基本思路
    3.2 卡爾曼濾波初始對(duì)準(zhǔn)方法
    3.3 濾波器設(shè)計(jì)
    3.4 初始值確定
4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    4.1 速度誤差
    4.2 位移誤差
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于捷聯(lián)慣導(dǎo)和里程計(jì)的井下機(jī)器人定位方法研究[J]. 馬宏偉,張璞,毛清華,周穎.  工礦自動(dòng)化. 2019(04)
[2]SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)Kalman濾波仿真研究[J]. 王艷梅,王海生.  沈陽(yáng)理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(01)
[3]校園巡檢機(jī)器人智能導(dǎo)航與控制[J]. 楊林,馬宏偉,王川偉,夏偉.  西安科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(06)
[4]基于kalman濾波的智能小車(chē)GPS軌跡跟蹤[J]. 孫成正.  佳木斯大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(06)
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[6]基于GPS和里程計(jì)的列車(chē)定位方法[J]. 陶漢卿,蔡煊,吳昕慧.  城市軌道交通研究. 2017(08)
[7]基于灰色理論的列車(chē)組合定位輪徑校準(zhǔn)方法研究[J]. 劉江,蔡伯根,王劍,唐濤.  鐵道學(xué)報(bào). 2011(05)

碩士論文
[1]四驅(qū)輪式移動(dòng)機(jī)器人建模與運(yùn)動(dòng)控制研究[D]. 卓穎莉.浙江大學(xué) 2017
[2]基于GPS/SINS/里程計(jì)的智能車(chē)導(dǎo)航定位算法研究[D]. 宋志雪.北京工業(yè)大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3709429