基于多传感器信息融合的无人驾驶轮椅运动控制研究

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随着人工智能、无人驾驶技术、传感器等电子信息技术的发展,无人化、智能化的设备成为人们的需求方向,研发出可与社会接轨的智能机器人成为我们努力的方向。由于市面上存在大量电力驱动的低速轮式设备(电力叉车、扫地机、物流运输车等),工作内容单调,对环境要求不高,但普遍需要人力去操作。为此,可以对其在保留原有功能的基础上进行智能化升级,增加无人驾驶等功能,大大节约人力物力。于是,本课题组以与其结构类似的电动轮椅为突破口,通过一系列的改造升级,设计出一款可实现无人驾驶功能的轮椅,积累为社会上其他产品进行智能化升级的经验。本文的主要研究工作有以下几个方面:1、研究了无人驾驶轮椅硬件平台的搭建方法,其硬件系统由驱动模块、传感器模块、系统决策控制模块组成。具体操作为在原有控制系统的基础上进行拆解分析,建立新的自动化控制系统,同时加入激光雷达、惯性测量单元(IMU,Inertial Measurement Unit)、光电编码器里程计等传感器,用于环境探测及自身姿态感知,并通过PS2手柄进行遥控,实现与计算机控制的自由切换。2、针对已搭建完成的平台,利用ROS的分布式软件框架完成系统设计,以节点的形式进行代码编写,实现传感器数据获取及分析、导航及运动控制;推导出基于光电编码器的轮式里程计和基于光流法的激光里程计用于定位优化;针对无人驾驶中需要的地图构建、位置匹配、目标识别、路径规划等问题,通过引入SLAM算法建立了二维栅格地图,粒子滤波定位实现了轮椅位置与地图的匹配,对三维激光点云数据进行下采样、滤除地面点、点云压缩实现了障碍物目标的识别,使用A*算法进行了全局路径规划,以及使用动态窗口法实现轮椅的局部路径规划。3、针对无人驾驶轮椅中使用单一传感器出现误差累计的问题,引入扩展卡尔曼滤波进行数据融合,对于融合中存在两个绝对姿态信息的问题,提出了差分改进的扩展卡尔曼滤波方法,并进行了实验验证,通过实验对比表明使用多传感器融合方法可以对定位精度有显著提升。4、最后对无人驾驶轮椅进行了实验验证,设计无人驾驶轮椅在走廊中的规划路径并进行建图,使其沿提前规划好的轨迹跟踪行进,同时在轨迹中设置障碍物,验证其沿轨迹运行效果以及避障算法的可靠性。实验证明,无人驾驶轮椅可沿规划的轨迹在走廊中心位置进行跟随,当前方有障碍物时,可及时躲避并标注在地图上,当障碍物移除后,又可将地图恢复进行更新。实验结果表明,无人驾驶轮椅运行平稳,可以较好地实现路径跟踪和避障要求,具有优良的实际可行性。
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