【摘 要】
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随着计算机技术和人工智能的发展,移动机器人广泛应用于多种领域,可以有效的帮助人们完成各类工作。本文围绕移动机器人的运动控制和里程计校正方法展开研究,搭建了三轮全向移动机器人(Three-Wheeled Omnidirectional Mobile Robot,TWOMR),并开发了相应的软硬件系统,基于模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)理论,设计了一种适用于T
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随着计算机技术和人工智能的发展,移动机器人广泛应用于多种领域,可以有效的帮助人们完成各类工作。本文围绕移动机器人的运动控制和里程计校正方法展开研究,搭建了三轮全向移动机器人(Three-Wheeled Omnidirectional Mobile Robot,TWOMR),并开发了相应的软硬件系统,基于模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)理论,设计了一种适用于TWOMR的轨迹跟踪控制器,并以此为基础提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的里程计校正方法来提高TWOMR的里程精度。本文工作如下:
1、从结构稳定,成本低廉,便于改装的角度出发,设计了三轮全向移动底盘的整体架构。以机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)为基础,设计了底盘系统的管理节点,完成了上位机与底盘控制器之间的信息交互,能够有效的完成控制命令的发布和传感器信息的采集等任务。
2、推导了三轮全向移动机器人运动学模型。针对传统的轨迹跟踪方法存在的不足,为TWOMR设计了一种基于MPC的轨迹跟踪控制器,在Matlab下搭建仿真模型,进行多种轨迹跟踪实验,验证了所设计控制器控制律的可行性。
3、分析了移动机器人的里程误差来源,结合所设计的MPC轨迹跟踪控制器,为TWOMR设计了一种基于扩展卡尔曼滤波的里程计校正方法,并与传统里程计校正方法进行了对比分析,仿真和实物实验符合预期,验证了算法的有效性。
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