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采用静态数据增强的AGV定位与姿态修正研究
1
作者
翁润庭
张春良
+3 位作者
岳夏
李子涵
龙尚斌
郑仲之
《机床与液压》
北大核心
2024年第9期1-9,共9页
搭载激光雷达的移动机器人(AGV)被大量应用于智能工厂的工件运输,但受障碍物和移动物体的影响,AGV在车间内位姿辨别能力较弱。为了解决定位和姿态识别问题,提出一种全新的点云数据融合位姿辨别策略,利用高精度的静态全站仪整体数据融合...
搭载激光雷达的移动机器人(AGV)被大量应用于智能工厂的工件运输,但受障碍物和移动物体的影响,AGV在车间内位姿辨别能力较弱。为了解决定位和姿态识别问题,提出一种全新的点云数据融合位姿辨别策略,利用高精度的静态全站仪整体数据融合激光雷达局部、低精度数据,并提出向量权重匹配法来完成AGV的室内定位。设计一种抽样网格卷积法实现异构数据的快速初步定位;建立自适应搜索全站仪数据的基准区域,将它映射到激光雷达数据的对应区域;最后通过向量权重匹配获取AVG的位姿参数。上述方法在6 m×8 m室内空间进行实验。结果表明:所提方法可达到±7 mm的定位精度与±1.4°的姿态控制识别精度,且能准确补偿激光雷达的扫描误差,提高AGV的位姿识别能力。
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关键词
AGV
数据融合
位姿识别
权重
匹配
点云匹配算法
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职称材料
题名
采用静态数据增强的AGV定位与姿态修正研究
1
作者
翁润庭
张春良
岳夏
李子涵
龙尚斌
郑仲之
机构
广州大学机械与电气工程学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2024年第9期1-9,共9页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(52205090)
国家自然科学基金面上项目(52275097)。
文摘
搭载激光雷达的移动机器人(AGV)被大量应用于智能工厂的工件运输,但受障碍物和移动物体的影响,AGV在车间内位姿辨别能力较弱。为了解决定位和姿态识别问题,提出一种全新的点云数据融合位姿辨别策略,利用高精度的静态全站仪整体数据融合激光雷达局部、低精度数据,并提出向量权重匹配法来完成AGV的室内定位。设计一种抽样网格卷积法实现异构数据的快速初步定位;建立自适应搜索全站仪数据的基准区域,将它映射到激光雷达数据的对应区域;最后通过向量权重匹配获取AVG的位姿参数。上述方法在6 m×8 m室内空间进行实验。结果表明:所提方法可达到±7 mm的定位精度与±1.4°的姿态控制识别精度,且能准确补偿激光雷达的扫描误差,提高AGV的位姿识别能力。
关键词
AGV
数据融合
位姿识别
权重
匹配
点云匹配算法
Keywords
AGV
data fusion
posture recognition
weight matching
point cloud matching algorithm
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
采用静态数据增强的AGV定位与姿态修正研究
翁润庭
张春良
岳夏
李子涵
龙尚斌
郑仲之
《机床与液压》
北大核心
2024
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