传感器与微系统
傳感器與微繫統
전감기여미계통
TRANSDUCER AND MICROSYSTEM TECHNOLOGY
2015年
5期
150-153
,共4页
张天%杨晨曦%朱颖%宋明辉%张地
張天%楊晨晞%硃穎%宋明輝%張地
장천%양신희%주영%송명휘%장지
双目视觉传感器%超声测距传感器%卡尔曼滤波算法%匀速模型%STF算法%机器人避障
雙目視覺傳感器%超聲測距傳感器%卡爾曼濾波算法%勻速模型%STF算法%機器人避障
쌍목시각전감기%초성측거전감기%잡이만려파산법%균속모형%STF산법%궤기인피장
binocular sensor%ultrasonic ranging sensor%Kalman filtering algorithm%constant velocity (CV) model%simple track fusion (STF) algorithm%obstacle avoidance of robot
为提高仿生四足机器人在复杂、动态环境下对障碍物位置信息的感知能力,针对机器人在结构化路面上以Walk步态行走的情况,对双目视觉传感器和超声测距传感器获取的障碍物距离信息进行融合研究.首先,对两种传感器获取的障碍物距离信息进行卡尔曼滤波,降低环境中杂波的影响,然后,根据STF融合算法,利用滤波后得到的两组状态向量的估计值和协方差矩阵进行融合处理.仿真结果表明:滤波后的距离信息的估计值曲线很好地跟踪了真实值曲线,说明卡尔曼滤波算法发挥了良好的滤波作用;与融合前相比,融合后的距离信息估计值的方差明显减小,说明融合后的障碍物位置信息更加准确,满足了仿生四足机器人在复杂、动态环境下作业和行进的精度要求.
為提高倣生四足機器人在複雜、動態環境下對障礙物位置信息的感知能力,針對機器人在結構化路麵上以Walk步態行走的情況,對雙目視覺傳感器和超聲測距傳感器穫取的障礙物距離信息進行融閤研究.首先,對兩種傳感器穫取的障礙物距離信息進行卡爾曼濾波,降低環境中雜波的影響,然後,根據STF融閤算法,利用濾波後得到的兩組狀態嚮量的估計值和協方差矩陣進行融閤處理.倣真結果錶明:濾波後的距離信息的估計值麯線很好地跟蹤瞭真實值麯線,說明卡爾曼濾波算法髮揮瞭良好的濾波作用;與融閤前相比,融閤後的距離信息估計值的方差明顯減小,說明融閤後的障礙物位置信息更加準確,滿足瞭倣生四足機器人在複雜、動態環境下作業和行進的精度要求.
위제고방생사족궤기인재복잡、동태배경하대장애물위치신식적감지능력,침대궤기인재결구화로면상이Walk보태행주적정황,대쌍목시각전감기화초성측거전감기획취적장애물거리신식진행융합연구.수선,대량충전감기획취적장애물거리신식진행잡이만려파,강저배경중잡파적영향,연후,근거STF융합산법,이용려파후득도적량조상태향량적고계치화협방차구진진행융합처리.방진결과표명:려파후적거리신식적고계치곡선흔호지근종료진실치곡선,설명잡이만려파산법발휘료량호적려파작용;여융합전상비,융합후적거리신식고계치적방차명현감소,설명융합후적장애물위치신식경가준학,만족료방생사족궤기인재복잡、동태배경하작업화행진적정도요구.
