基于多传感器信息融合的移动机器人定位技术研究

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雅宝题库解析：
    移动机器人是机器人研究领域经久不衰的少有热点，移动机器人机载传感器信息的获取与处理技术直接影响到机器人的智能化程度和自主水平。本文深入研究了机器人机载传感器信息的采集与处理方法，同时利用一定的滤波算法实现多传感信息的融合，对机器人状态做出精确的估计，获得机器人的位姿信息。文中采用基于FPGA的数据处理系统实现定位系统数据的快速，高精度处理。    机器人定位信息的获取首先在于根据移动机器人的运动环境，建立合适的全局坐标系，同时利用合适的变量对机器人的位姿做出准确的描述。本文主要研究的是室内移动机器人在平面环境中的运动，建立了机器人的简化运动模型，并根据航姿推算法推算出机器人在运动环境中的坐标表达式，并由此建立了定位系统的状态方程。另外，根据定位系统中所用传感器的工作原理以及测量模型，建立了传感器系统的观测方程。    针对系统中传感器信息的冗余，需要采用一定的算法实现数据的融合。本文鉴于系统的状态方程以及传感器的观测方程均为非线性，采用无味卡尔曼滤波算法实现状态的估计和传感器数据的融合。由于传感器自身存在有测量误差，同时受到外界环境以及传感器安装精度的影响，定位系统存在有一定的误差，而且此误差会随着时间累加，因此系统中加入了校准环节，从而获得更为精确的定位信息。    当前基于FPGA的数字信号处理系统处在高速数字信号处理技术的革命性位置，其最显著的特点就是高速性能好，灵活性高，它的并行处理特性使得算法的执行效率比普通的嵌入式处理器有很大提高。因此本文开发了单一基于FPGA的主控平台，降低了数据处理系统的冗余度，提高了系统的稳定性；而且设计了多传感器并行采集与快速处理的算法，提高了传感器信息融合的实时性和有效性。