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1常用的机器人控制结构定位感知运动现实世界规划环境模型全局地图路径或轨迹知识库外部命令2问题:先定位还是先作图?3问题:世界上最早的地图出现在哪个国家?4人类历史上最早的地图中山王陵兆域图(公元前475-221年)系战国时中山王的陵园规划图,48×94cm铜版(线条为金银丝镶嵌)。图中详细整齐地排列了五个享堂的方位,图面规整,线条匀称,注记清晰,注有相应文字说明。5人类历史上最早的行政地图战国未期秦国的县地图,26×18cm木版,共七幅。图上重点表示了境内的河流、居民地及其名称,部分地区还表示了树木的分布情况及里程注记和其它地名。地图对地形地物的表示内容丰富、形象。6人类历史上最早的军事地图长沙国深平防区地形图长沙国南部驻军图7人类历史上最早的地图学家—裴秀字秀彦,山西闻喜人,(223~271年),自幼好学,才华显著。年轻时在魏、晋朝做官,34岁便开始创立我国最早的地图编制理论“制图六体”:分率:用来区别地域面积大小的比例尺准望:用来确定彼此间方位的方向道里:用来确定人行道路的里程高下:高低起伏方斜:斜正迂直:迂回曲直8地图表示方法的选择原则地图的精度必须与机器人需要达到的目标精度相匹配;地图的精度和所表示的特征类型必须和机器人传感器所返回的数据类型相匹配;地图的复杂性直接影响作图、定位和推理的计算复杂度;9地图的表示及其构造方法离散化表示网格地图拓扑地图连续化表示层次化地图10网格地图表示11自适应网格地图表示12地图的构建(一)前:有障碍物后:无障碍物左:有障碍物右:无障碍物13地图的构建(二)1.机器人必须能够利用传感器感知环境信息;2.机器人必须遍历自由空间;3.机器人必须知道自身的运动状态;14超声传感器对环境的感知15利用超声传感器所获取的环境地图16Tech博物馆(SanJose)CADmapoccupancygridmap17拓扑地图表示18TopologicalDecomposition~400m~1km~200m~50m~10m19连续地图表示20连续化表示和离散化表示的差异连续化表示精确性受原始数据的约束进一步分解时会丢失信息紧凑、有效的环境信息表示离散化表示精确性受离散化分辨率约束进一步分解时,信息不会丢失需要大量的存储和计算能力21连续化方法与离散化方法比较22连续化表示占用存储空间2x26分辨率为10x10占用存储空间:3x100分辨率为20x20占用存储空间:3x40023层次地图表示24地图的表示方法连续化表示方法Continuouslinex,y,q离散化表示方法DiscreteMetricmetricgridDiscreteTopologicaltopologicalgrid层次化表示方法2526地图创建的三个步骤利用传感器获取环境的原始数据数据量较大形式多样低层特征提取提取出环境的几何特征,如线段的起点终点,障碍物的几何形状等高层特征提取提取出环境的高级特征,如障碍物是柜子,椅子,门在哪里等特征27挑战—地图表示方法环境的动态特性传感器的感知能力开放空间的遍历拓扑地图中节点所表示的范围传感器融合…28基于地图定位的几个步骤Observationon-boardsensorsMapdatabasePredictionofMeasurementandPosition(odometry)PerceptionMatchingEstimation(fusion)rawsensordataorextractedfeaturespredictedfeatureobservationspositionestimatematchedpredictionsandobservationsYESEncoder1.Predictionbasedonpreviousestimateandodometry2.Observationwithon-boardsensors3.Measurementpredictionbasedonpredictionandmap4.Matchingofobservationandmap5.Estimation-positionupdate(posterioriposition)29基于人工路标的定位(1)30基于人工路标的定位(2)31基于人工路标的定位(3)32基于信标的三角定位法(1)33基于信标的三角定位法(2)34基于信标的三角定位法(3)35基于全景图像的定位方法机器人可以根据全景图像中的特定景象和颜色进行定位36基于条形码的定位系统~robot/Specifications/lasernav.html37基于信标的定位系统38基于信标的停靠39定位的挑战目标不仅要知道机器人的绝对位置还要知道相对于其他物体的位置规划需要更多的定位信息影响位置的因素主要包括传感器噪声传感器信息的混叠执行器噪声里程表位置估计40传感器误差来源于:环境的不确定性如物体表面材质、光照…传感器之间的干扰如多个超声传感器之间的干扰传感器误差使得信息的不确定性增加如何解决这个问题?时间融合多传感器融合41传感器信息的混叠问题描述:在多个不同位置,传感器获得相同的数据或信息;主要是由于单一传感器本身所能感受到的信息太少所造成的。导致了即使传感器的精度非常高,也无法唯一确定机器人的位置。解决方法:多类型传感器信息融合42传感器信息的混叠43执行器误差可以通过本体感受型传感器对机器人的位置进行估计和预测。估计结果既跟编码器本身的精度有关,也和执行器的噪声有关,即使编码器本身是十分精确的,但由于执行器的噪声,机器人根据编码器提供的信息得到的定位结果也有可能是不精确的。这些不能建模的噪声因素,造成了机器人的运动意向和本体感受式传感器运动估计之间的不准确性。44里程计的误差误差类型系统误差随机误差主要误差源有限的分辨率(时间增量,测量分辨率等)轮子的不正确配置左右轮子直径不相等轮子与地面的接触点变化地面的不平坦…45综合误差的分类距离误差:机器人运动的累加距离由机器人轮子转动的总和计算转动误差:机器人转动的累加角度由机器人轮子转动的差值计算漂移误差:由机器人转动误差导致的机器人移动的误差长时间的运动后,机器人的转动误差、漂移误差远远大于距离误差46单独使用本体感受型传感器的问题误差的不确定性随着时间快速增长!如何消除这种现象?
本文标题:机器人控制理论与技术5
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