1. 北京理工大学光电学院
2. 北京理工大学信息与电子学院
3. 北京理工大学机械与车辆学院
4. 郑州大学国际学院
纸质出版:2015
移动端阅览
[1]张天,杨晨曦,朱颖,宋明辉,张地.多传感器信息融合在四足机器人避障中的应用[J].传感器与微系统,2015,34(05):150-153.
ZHANG Tian, YANG Chen-xi, ZHU Ying, et al. Application of multi-sensor information fusion in obstacle avoidance of quadruped robot[J]. 2015, 34(5): 150-153.
[1]张天,杨晨曦,朱颖,宋明辉,张地.多传感器信息融合在四足机器人避障中的应用[J].传感器与微系统,2015,34(05):150-153. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2015)05-0150-04.
ZHANG Tian, YANG Chen-xi, ZHU Ying, et al. Application of multi-sensor information fusion in obstacle avoidance of quadruped robot[J]. 2015, 34(5): 150-153. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2015)05-0150-04.
为提高仿生四足机器人在复杂、动态环境下对障碍物位置信息的感知能力
针对机器人在结构化路面上以Walk步态行走的情况
对双目视觉传感器和超声测距传感器获取的障碍物距离信息进行融合研究。首先
对两种传感器获取的障碍物距离信息进行卡尔曼滤波
降低环境中杂波的影响
然后
根据STF融合算法
利用滤波后得到的两组状态向量的估计值和协方差矩阵进行融合处理。仿真结果表明:滤波后的距离信息的估计值曲线很好地跟踪了真实值曲线
说明卡尔曼滤波算法发挥了良好的滤波作用;与融合前相比
融合后的距离信息估计值的方差明显减小
说明融合后的障碍物位置信息更加准确
满足了仿生四足机器人在复杂、动态环境下作业和行进的精度要求。
In order to improve ability of bionic quadruped robot to percept location information of obstacles in complex and dynamic environment
information fusion between binocular sensor and ultrasonic ranging sensor is researched under condition that the robot moves in walking gait on structured road surface. Firstly
distance information of obstacles from these two sensors is processed by Kalman filtering algorithm
which is helpful to alleviate interference caused by noise. Then
use two groups of state vector estimation value and covariance matrix obtained by filtering
fusion processing can be carried out by STF fusion algorithm. Simulation results show that curve of estimation value of distance information after filtering track curve of real value well
which shows that Kalman filtering algorithm plays an effective role in inhibiting noise; after fusion
the variance of the estimation value is distinctly smaller
which illuminates that the information of the obstacles becomes more accurate. Finally
the need for precision is met when the robot works in complex and dynamic environment.
多传感器信息融合伺服的移动机器人快速跟随 [J]. 周霞,何建忠,王宝磊. 计算机工程与设计 . 2013(06)
D-S证据理论在移动机器人信息融合中的应用 [J]. 余华,吴文全,刘忠. 计算机与数字工程 . 2009(11)
基于产生式规则多传感器数据融合方法的移动机器人避障 [J]. 许芬,咸宝金,李正熙. 电子测量与仪器学报 . 2009(10)
模糊神经网络信息融合在移动机器人导航中的应用 [J]. 姜志兵. 机床与液压 . 2009(07)
多传感器融合综述 [J]. 王军,苏剑波,席裕庚. 数据采集与处理 . 2004(01)
模糊神经网络在移动机器人信息融合中的应用 [J]. 丁承君,张明路,段萍. 控制理论与应用 . 2004(01)
多传感器信息融合及其应用综述 [J]. 王耀南,李树涛. 控制与决策 . 2001(05)
TWS雷达目标航迹跟踪及预测算法研究 [D]. 姚惠元. 哈尔滨工业大学 2011
多传感器信息融合及应用[M]. 电子工业出版社 , 何友, 2007
A Method for Modeling and Simulation of Differential Drive Mobile Robot Localization Based on EKF Multisensor Fusion [J] . Bao Bi Zhen,Yang Ping,Cao Hu Wen. Advanced Materials Research . 2012 (383)
0
浏览量
471
下载量
4
CSCD
关联资源
相关文章
相关作者
相关机构
京公网安备11010802024621