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四足机械人中多传感器信息融合的应用

宣布时间:2015年09月17日 11:09    宣布者:designapp
要害词: 四足机械人 , 多传感器信息融合 , 卡尔曼滤波算法 , 机械人避障
传感器信息融合手艺综合了概率统计、旌旗暗记处置赏罚赏罚、人工智能、控制现实等多个学科的最新科研效果,为机械人准确、周全、实时地感知种种严重年夜的、静态的、不愿定的未知情形供应了一种先进的技能手段。在研究基于多传感器融合的移念头械人避障手艺的相关文献中,为取得机械人本体与误差物的距离信息,经常应用的传感器有超声测距传感器、红外测距传感器、里程计、GPS、激光传感器等,这些传感器均为测距类传感器,传感器之间的冗余信息量年夜,互补信息量少,在应用的历程当中必须供应先验知识,关于静态的、严重年夜的应用处景,其效果着实不睬想。对单目视觉传感器和超声测距传感器阻拦了信息融合,传感器间的互补信息质变年夜,融剖析果前进了系统的鲁棒性,但单目视觉只需在特定的情形下才干取得距离信息,依然不克不及知足静态的应用处景。

双目视觉传感器对静态情形顺应性强,超声测距传感器的丈量精度高,为知足静态的应用处景,本文将阻拦这两种传感器的融合研究,须要指出,由于滋扰旌旗暗记的存在,在阻拦融合之前,先应用卡尔曼滤波算法对两种传感器取得的距离信息阻拦滤波处置赏罚赏罚。

1 卡尔曼滤波算法与STF 融合算法

由于受杂波等滋扰旌旗暗记的影响,传感器取得的距离信息具有统计旌旗暗记的特点,为保证丈量精度,须要阻拦参数预计,凭证详细的情形,处置赏罚赏罚参数预计效果的经常应用措施有卡尔曼滤波、α-β 滤波、α-β-γ 滤波等。卡尔曼滤波算法主要有两条主线,一条是基于自协方差矩阵的运算,此外一条是基于滤波值和意料值的运算,二者经由历程增益矩阵联系起来。

多传感器信息融合措施年夜致可以分为三类,即,概率统计措施、逻辑推理措施和学习措施。应用模糊推理、D-S 证据现实和发生式规则的措施阻拦信息融合,这些措施都属于逻辑推理的领域;应用神经群集的措施阻拦信息融合,该措施属于学习措施的领域,凭证这些融合算法,均到达了预期效果。本文中应用的STF 融合算轨则是概率统计措施的一种。

假定仿生四足机械人上的双目视觉传感器和超声测距传感器取得的状态向量的预计值划分为




,协方差矩阵划分为P1和P2,互协方差矩阵P12 = P21T。当P12 =P21T≈0 时,为了取得状态向量和协方差矩阵的最好预计值,可以应用STF 融合算法。

系统状态向量和协方差矩阵的最好预妄图分为



2 匀速直线运动模子

匀速直线运动( constant velocity,CV) 模子。CV 直线运动模子的浅易形貌为: 目的做CV 直线运动,位移为x( t) ,速率为

,加速率

。现内情形中,速率在有随机扰动的情形下会发生稍微变换,假定这个随机扰动是均值为零的高斯白噪声。在此条件下,经聚会处置赏罚赏罚后,卡尔曼滤波的基本公式可体现以下

X( k + 1) = FX( k) + ΓW( k)
Z( k) = HX( k) + V( k)                                        ( 3)
其中



式中T 为采样周期,σw为历程噪声的尺度差,σv为量测噪声的尺度差。
        
3 参数一定

基于双目视觉传感器和超声测距传感器,在CV 模子下应用卡尔曼滤波算法,可以取得两组状态向量的预计值





,和照顾的协方差矩阵P1和P2,由于以上两组数据来自两个不合的传感器系统,故知足P12 = P21T≈0 这一条件,可以应用STF 融合算法取得所有系统的状态向量和协方差矩阵的最好预计值



和P。为此,须要一定以下参数,系统的历程噪声尺度差σw,双目视觉传感器的量测噪声尺度差σv1,超声测距传感器的量测噪声尺度差σv2和卡尔曼滤波算法的初始值。下面联络仿生四足机械人的现内情形,一定以上参数。

3.1 一定系统的历程噪声尺度差

由于在机械结构设计和装配历程当中发生的误差,使得仿生四足机械人在Walk 步态下行走时,着实不是现实上以0.4 m/s的速率做匀速直线运动,而是在做变速直线运动,系统的历程噪声尺度差是机械人在Walk 步态下行走时的加速率值。下面简介取得该加速率值的措施。

在Adams 仿真软件中,培植仿生四足机械人的运动学模子,如图1 所示。在仿生四足机械人机体的质心处培植一个前进偏向的加速率丈量,运转仿真,掀开Adams 仿真软件的后处置赏罚赏罚器,对取得的加速率曲线阻拦巴特沃斯滤波,然后盘算加速率的匀称值,将其作为该次仿真的加速率值。重复阻拦50 次,取得50 个加速率值,求出尺度差,即为系统的历程噪声尺度差。图2 为某次仿真中的加速率曲线。事实求出系统的历程噪声尺度差为0.012 m/s2 ,即σw=0.012 m/s2。


图1 Adams 中机械人的运动学模子


图2 加速率曲线

3.2 一定传感器的量测噪声尺度差

关于传感器的量测噪声尺度差,在仿真情形下,可以由其丈量误差来反映。

在现实应用中,应用两个CCD 摄像机取得视差信息,再凭证三角丈量原理恢复进场景的深度信息,云云便可丈量出误差物与机械人之间的距离信息,可是,由于CCD 摄像机所拍摄的图象是以像元年夜小为单元的一组聚会的数据,故在用双目视觉阻拦丈量时存在最小分辨率误差,仿生四足机械人上搭载的双目视觉传感器的丈量误差约为6.8 cm,即σv1 = 0.068 m。

超声测距传感器的发射头收回超声波旌旗暗记,此旌旗暗记被误差物反射后,由吸收头吸收,凭证发射和吸收到旌旗暗记的时间差和声速,便可取得误差物的距离信息。当探测规模内有目的物体以外的物体存在时,会发生丈量误差。仿生四足机械人上搭载的超声测距传感器的丈量误差为1 cm,即σv2 = 0.01 m。

3.3 一定卡尔曼滤波算法的初始值

卡尔曼滤波算法作为一个迭代历程,须要授予其初值,初值的选择相当主要,假定初值选择不合适,就不克不及知足收敛性的请求。在CV 模子中,P(0|0) 着实着实定措施曾经由模子给出,这里只需给出X(0|0) 的取值,本文中取X(0|0) =[10,- 0.4]'。
        
4 仿真实验与效果剖析

在完成上述准备使命后,笔者在Matlab 软件中阻拦仿真实验,仿真实验流程如图3 所示。


图3 仿真实验流程图

凭证仿真实验流程图,在Matlab 中先对模拟出的目的职位信息阻拦卡尔曼滤波处置赏罚赏罚,如图4 和图5 所示,这里的目的指的是所测误差物。首先,从图4 和图5 可以看出: 经卡尔曼滤波处置赏罚赏罚后的目的职位的预计值在前2 s 偏离真实值较远,从第4 s 以后,岂论不雅不雅测值若何摇动,预计值曲线均能很好地跟踪真实值曲线,诠释卡尔曼滤波算法起到了优胜的滤波效果。

将融合处置赏罚赏罚前后,目的职位的预计值曲线和目的职位预计值的方差曲线划分置于统一幅图中,如图6 所示,经由历程较量反映STF 融合算法的优点。从图6( b) 中可以看出: 融合处置赏罚赏罚后,目的职位预计值的方差变小,诠释融合处置赏罚赏罚后对目的职位的预计加倍准确。从图6 中可以发现,融合曲线介于双目视觉传感器的预计值曲线和超声测距传感器的预计值曲线之间,且加倍靠近准确度高的超声测距传感器的预计值曲线。

在本文所引文献中,实验验证环节均在详细的应用处景下阻拦,实验效果是移念头械人能够阻拦无碍行走,文中均未给出详细的丈量精度。本文仿真实验的效果注解: 融合处置赏罚赏罚后,丈量精度可达4.6 cm,知足了仿生四足机械人对测距的精度请求。


图4 双目视觉传感器系统的卡尔曼滤波


图5 超声测距传感器系统的卡尔曼滤波


图6 融合前后目的职位预计值曲线和方差曲线的较量

5 结论

为前进仿生四足机械人在严重年夜、静态情形下对误差物职位信息的感知才干,本文针对仿生四足机械人在结构化路面上以Walk 步态行走的情形,将双目视觉传感器和超声测距传感器取得的误差物距离信息阻拦融合研究。仿真实验效果注解: 滤波后的距离信息的预计值曲线很好地跟踪了真实值曲线,诠释卡尔曼滤波算法施展了精彩的滤波作用; 与融合前相比,融合处置赏罚赏罚后的距离信息的预计值的方差显着减小,诠释融合处置赏罚赏罚后取得的误差物的职位信息加倍准确,且丈量精度为4.6 cm,知足了机械人的应用请求。
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