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《大连理工大学》 2007年
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割草机器人多传感器融合与导航技术的研究

房波  
【摘要】: 随着经济的发展,城市绿化进程逐渐加快,草坪业也得到了迅猛发展,每年对城市草坪、足球场、高尔夫球场等公共绿地进行修剪和维护作业需要消耗掉大量的人力、物力和时间。使用传统割草机对草坪进行修剪时,产生巨大的噪声和废气不仅污染环境,而且会对从业人员的身心健康产生严重影响,因此有必要研制一种自动割草机器人,用于实现草坪修剪作业的自动化,将人们从高重复、枯燥、劳累的割草作业中解放出来。 本文首先对国外市场上现有的自动割草机器人进行了介绍和比较,在总结国外自动割草机器人现有成果的基础之上,根据智能割草机器人的特点和发展方向,着重指出了在自动割草机器人研制过程中需要解决的多传感器融合技术、导航定位技术、避障控制技术以及路径规划等关键技术。 其次,本文介绍了多传感器融合技术及其在移动机器人中的应用,并依据割草机器人的设计要求、割草机器人具体的工作环境以及市场价格等因素,选取合适的传感器并搭建传感器系统。不同于室内移动机器人,割草机器人工作在户外非结构化环境中。在整个工作区域内,割草机器人使用传感器来监测自身状态并感知周围环境,为其实现定位、地图建模、导航以及避障等任务提供来自外界情况和自身状态的实时信息和依据。由于割草机器人工作环境的复杂性和不确定性,单一种类的传感器不能完成上述任务。因此,本文设计了一种用于割草机器人导航避障的多传感器系统,该系统集成了超声波传感器、红外线传感器、温度传感器、碰撞传感器、编码器以及电子罗盘。 然后,本文设计了一种多超声波传感器构成的割草机器人避障探测系统,并采用模糊神经网络算法来实现多超声波传感器信息融合。应用多个信息的互补性和冗余性来获得信息源的本质特征和准确状态,以减少或消除超声波传感器的不确定性,有效地提高了超声波传感器的测量精度,正确地反映障碍物的距离信息,为割草机器人避障提供了实时、准确的控制决策。 最后,本文提出了一种基于多传感器融合的割草机器人地图建立及定位的方法,确定了采用基于多个超声波传感器信息融合方法的导航策略。仿真结果表明,本文设计的多传感器系统、多传感器融合方法以及该方法在割草机器人地图建立以及导航定位中应用的可行性和有效性。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP242

【引证文献】
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