【摘 要】
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随着仿生技术的发展,蛇形机器人逐渐成为研究的热点。蛇形机器人以其小巧的体积、灵活的运动方式、强大的适应能力等优点在民用、军事等领域得到广泛的应用。在复杂的环境中自主运动,蛇形机器人需要实时获取自身的位姿和周围环境信息,实现同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,简称SLAM）尤为重要。本文采用视觉和惯性测量单元（Inertial Measurem
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随着仿生技术的发展,蛇形机器人逐渐成为研究的热点。蛇形机器人以其小巧的体积、灵活的运动方式、强大的适应能力等优点在民用、军事等领域得到广泛的应用。在复杂的环境中自主运动,蛇形机器人需要实时获取自身的位姿和周围环境信息,实现同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,简称SLAM）尤为重要。本文采用视觉和惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）的传感器方案实现蛇形机器人的自主定位,首先对蛇形机器人进行建模设计并研究其控制方式,然后围绕蜿蜒步态下的首部关节晃动问题、切换转弯步态下的侧滑问题和障碍物遮挡导致视觉跟踪丢失问题展开研究,主要工作和创新性内容如下:（1）对蛇形机器人的连接结构进行分析研究,设计了具有三维运动能力的蛇形机器人机体,并联合机器人操作系统（Robot Operating System,简称ROS）和Coppeliasim软件搭建了蛇形机器人的仿真环境。基于仿真环境对其运行步态的参数进行分析,并实现了头部稳定的蜿蜒运行步态,为视觉定位提供稳定的平台基础。（2）对蛇形机器人蜿蜒步态进行动力学分析,提出了自适应过渡步态规划方法,有效解决了蛇形机器人切换转弯步态时的侧滑和机体振荡现象,实现蛇形机器人步态切换的平滑控制,缓解了转弯时的视觉跟踪丢失问题。（3）提出了基于BiLSTM循环神经网络的蛇形机器人轨迹预测方法,在实验平台下进行数据采集,开发了网络训练平台,并对网络的参数进行分析优化,对比了不同循环神经网络的预测效果,验证了网络模型的短期预测能力。（4）分析了基于IMU预积分的短期位姿预测方法在蛇形机器人运行场景下的误差,并基于BiLSTM网络模型优化了蛇形机器人的短期位姿预测系统,实现了视觉受遮挡场景下的稳定位姿补偿,最终在仿真环境中完成蛇形机器人的定位实验,验证了本文研究方法的有效性和实用性。
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