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题名基于惯性传感器的钻锚机器人机身定位方法研究
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作者
张诚
袁慧铮
应之歌
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机构
湖北工业大学创新创业学院
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出处
《传感技术学报》
北大核心
2025年第3期550-554,共5页
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基金
湖北省科技厅科研计划项目-重大专项项目(2017AAA108)。
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文摘
煤矿钻锚机器人在定位过程中存在实时性较差、定位精度低等问题。为此,设计了一种结合惯性传感器的钻锚机器人机身定位方法。在构建钻锚机器人坐标系和其工作空间坐标系的基础上,通过惯性传感器对准钻锚机器人位姿参数,以此建立钻锚机器人在工作空间下的动力学模型,获取其运动状态。根据其运动状态的分析结果,采用光电编码器测量钻锚机器人的位移量并以此构建里程计模型,获取钻锚机器人的位姿运动轨迹。运用扩展卡尔曼滤波定位算法,完成钻锚机器人机身定位。仿真结果表明,所提方法在x轴和y轴的平均定位误差始终在1 cm左右,无较大的波动情况,且航向角误差在1°上下,平均定位耗时为2.20 ms,具有良好的定位效果。
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关键词
惯性传感器
钻锚机器人机身定位
卡尔曼滤波
动力学模型
编码器
里程计模型
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Keywords
inertial sensor
anchor drilling robot body positioning
Kalman filter
dynamic model
encoder
odometer model
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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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题名融入二维码信息的自适应蒙特卡洛定位算法
被引量：13
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作者
胡章芳
曾林全
罗元
罗鑫
赵立明
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机构
重庆邮电大学光电工程学院
重庆邮电大学先进制造工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第4期989-993,共5页
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基金
重庆市科委基础与前沿研究计划项目(cstc2016jcyjA0537)~~
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文摘
蒙特卡洛定位(MCL)算法存在计算量大、定位精度差的问题,由于二维码具有携带信息的多样性、二维码识别的方便性与易用性的特点,提出一种融入二维码信息的自适应蒙特卡洛定位算法。首先,利用二维码提供的绝对位置信息修正里程计模型的累计误差后进行采样;然后,采用激光传感器提供的观测模型确定粒子的重要性权重;最后,因为重采样部分采用固定样本集会导致大计算量,所以利用Kullback-Leibler距离(KLD)进行重采样,根据粒子在状态空间的分布情况自适应调整下一次迭代所需粒子数,从而减小计算量。基于移动机器人进行的实验结果表明,改进算法与传统蒙特卡洛算法相比定位精度提高了15.09%,时间缩短了15.28%。
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关键词
蒙特卡洛定位
里程计运动模型
观测模型
二维码
Kullback-Leibler距离采样
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Keywords
Monte-Carlo Localization(MCL)
odometer motion model
measurement model
two-dimensional coding
Kullback-Leibler Distance(KLD)sampling
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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