基于Matlab的带路标移动机器人定位仿真（2010年）

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本研究利用MATLAB平台，开发了一种模拟环境，旨在通过引入路标信息提升移动机器人的定位精度。该系统能够有效验证算法在实际应用中的性能表现。为了满足机器人精确定位的需求，本段落提出了一种基于多传感器信息融合的自定位算法，并介绍了如何利用Matlab搭建移动机器人的定位系统仿真模型。该仿真程序创建了虚拟环境以模拟机器人的运动过程、里程计以及激光雷达观测模型，并通过扩展卡尔曼滤波算法将来自里程计和激光传感器的数据进行整合；最后，结合匹配的环境特征对机器人位置信息进行校正，从而获得精确的位置估计。经由仿真实验验证，该定位系统具有较高的精度水平。模块化的仿真设计不仅有利于其他定位算法的有效性检验，还为机器人的理论研究及实际应用提供了重要支持。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于Matlab的带路标移动机器人定位仿真（2010年）

优质

本研究利用MATLAB平台，开发了一种模拟环境，旨在通过引入路标信息提升移动机器人的定位精度。该系统能够有效验证算法在实际应用中的性能表现。为了满足机器人精确定位的需求，本段落提出了一种基于多传感器信息融合的自定位算法，并介绍了如何利用Matlab搭建移动机器人的定位系统仿真模型。该仿真程序创建了虚拟环境以模拟机器人的运动过程、里程计以及激光雷达观测模型，并通过扩展卡尔曼滤波算法将来自里程计和激光传感器的数据进行整合；最后，结合匹配的环境特征对机器人位置信息进行校正，从而获得精确的位置估计。经由仿真实验验证，该定位系统具有较高的精度水平。模块化的仿真设计不仅有利于其他定位算法的有效性检验，还为机器人的理论研究及实际应用提供了重要支持。

基于Gazebo的自定义移动机器人模型仿真

优质

本研究基于开源仿真平台Gazebo开发了自定义移动机器人的三维模型及动力学参数，并进行了详尽的功能与性能仿真测试。 ROS学习（九）自定义移动机器人模型Gazebo仿真及对应源码。该篇博客详细介绍了如何在ROS环境中创建并模拟一个自定义的移动机器人模型，并提供了相关的代码示例，帮助读者理解和实践这一过程。

室内自然路标下的移动机器人定位方法.pdf

优质

本文探讨了在室内环境下利用自然特征作为路标的移动机器人定位技术，提出了一种创新的方法以提高机器人的自主导航能力。 ### 移动机器人的一种室内自然路标定位法 #### 概述本段落介绍了一种针对移动机器人的室内自然路标定位方法，旨在提高机器人在复杂室内环境中的定位准确性和效率。传统的定位技术往往依赖于预先设定的人工路标或者复杂的传感器网络，而本段落提出的方案则是利用室内环境中普遍存在的墙棱边与墙平面作为自然路标，并结合创新的传感器融合算法来实现更加高效、灵活的定位功能。 #### 关键知识点解析 ##### 1. 定位的重要性在移动机器人技术中，定位是实现自主导航的基础。只有准确地知道自己的位置，机器人才能规划出合理的路径并执行任务。特别是在环境地图已知的情况下，如何准确、高效地定位成为研究的重点之一。 ##### 2. 传感器信息的分类移动机器人获取环境信息主要通过两种类型的传感器：内部传感器和外部传感器。内部传感器如里程计等可以提供关于机器人自身运动状态的信息；而外部传感器如激光雷达、摄像头则用于探测外界环境特征。本段落重点讨论了如何有效利用外部传感器信息。 ##### 3. 自然路标的定义及其优势自然路标是指环境中固有的无需额外标记的特征，例如墙棱边与墙平面等。相比于传统的人工路标，自然路标具有以下几个优点： - **适应性强**：能够在更多样化的环境中使用； - **无需额外部署**：减少了前期准备工作； - **成本低**：不需要花费额外的成本来部署人工路标。 ##### 4. 新型定位方法本段落提出了一种基于自然路标的定位方法，具体包括以下两个方面： - 使用墙棱边与墙平面作为路标，这种方法充分利用了室内环境中普遍存在的特征，使得机器人能够更准确地识别其位置。 - 广义墙棱边与墙平面：进一步扩展了可利用的路标范围，提高了定位的灵活性和鲁棒性。 ##### 5. 传感器融合方法的发展为了提高传感器数据的利用率，本段落还提出了一种新的异步数据融合策略。这种方法允许机器人即使在无法同时获得多种传感器数据的情况下也能进行定位： - 数据保存与再利用：当某些时刻可能没有满足算法要求的所有传感器数据时，可以保存当前可用的数据，并在后续移动和定位过程中加以应用。 - 提高效率：通过这种异步方式，在一定程度上缓解了传感器数据不足的问题，从而提高了整体的定位效率。 ##### 6. 实验验证通过对所提方法进行仿真测试，证明使用墙棱边及墙平面路标进行定位的有效性。实验结果显示，这种方法能够显著减少机器人的定位时间，并提高对传感器测量数据的利用效率。 #### 结论本段落提出了一种创新的室内自然路标定位方法，不仅利用了常见的墙棱边与墙平面作为路标，还发展了一种新的异步数据融合策略来优化传感器数据的使用。这种方法对于提升移动机器人在复杂室内环境中的定位准确性、鲁棒性和效率具有重要意义。未来的研究可以进一步探索如何将该方法应用于更加复杂的实际场景中。

基于Simulink的移动机器人仿真报告

优质

本报告详细介绍了使用Simulink平台进行移动机器人的建模与仿真的过程，涵盖机器人运动控制、传感器数据处理及系统性能评估等关键环节。基于对MATLAB官网提供的防碰撞机器人演示文件的学习后进行了一次汇报。汇报内容详细介绍了如何将SolidWorks模型导入到SimMechanics中，并展示了简单的控制仿真效果。

基于进化神经网络的移动机器人路径规划研究（2010年）

优质

本研究于2010年探讨了利用进化神经网络技术优化移动机器人的路径规划问题，旨在提高算法效率及适应复杂环境的能力。本段落研究了进化机器人路径规划的不可移植性问题：即在某一环境中通过进化的良好行为，在环境发生变化后不再适用，需要重新进行进化与学习。提出了一种基于神经网络的方法来构建移动机器人传感器输入与其执行器输出之间的映射关系，并据此设计了一种新的进化机器人的路径规划算法。该算法结合了反应式行为和行为学习的复合体系结构：使用距离传感器信息及决策量作为样本库，完成反应性行为；同时采用改进型进化算法优化神经网络中的权重。在进化的过程中，新出现的数据会被不断加入到样本库中，使机器人的高级智能操作逐渐转变为低级本能响应。文中详细描述了该方法的具体步骤，并通过仿真实验验证了其有效性。

基于线驱动的连续型机器人运动学研究及仿真*(2010年)

优质

本文探讨了基于线驱动机制的连续型机器人运动学原理，并进行了计算机仿真分析。通过理论推导和数值模拟，验证了所提出模型的有效性和可行性，为该类机器人的设计与控制提供了新的思路和技术支持。研究结果对于提升此类机器人在复杂环境中的适应能力和操作灵活性具有重要意义。连续型机器人是一种具有柔顺性和高灵活性的新型仿生机器人。与传统的离散型机器人（如串并联机器人）由刚性关节和连杆组成的结构不同，这种柔性“无脊椎”机器人采用的是柔性支柱构成，没有刚性关节或连杆，因此无法使用传统的D-H方法进行运动学分析。基于连续型机器人的特点不同于传统离散型机器人这一基础，我们利用几何分析的方法提出了一种简洁直观的线驱动连续型机器人运动学算法。该算法研究了单个关节驱动的空间、关节空间以及操作空间之间的映射关系，并描述其三维工作空间特性。针对线驱动机器人中多个关节之间存在的耦合影响问题，推导出了两关节的相关公式和方法。

基于ROS的移动机器人路径规划仿真算法-pdf

优质

本PDF文档深入探讨了在ROS环境下开发的移动机器人路径规划仿真算法，旨在优化机器人的自主导航能力。通过详细的理论分析和实践验证，为机器人技术的研究与应用提供了新的视角和方法。本段落为基于ROS的移动机器人路径规划算法仿真的本科毕业论文概述。主要内容涵盖构建仿真框架与环境、分析并实现路径规划算法原理以及利用ROS插件进行路径规划仿真实验。采用双轮差速驱动机器人为仿真模型，旨在实现小车自主导航功能。所涉及的算法包括遗传算法在Matlab中的应用模拟及ROS平台上的A*、遗传算法和DWA等方法的应用研究。

基于MATLAB的机器人运动学仿真

优质

本研究利用MATLAB软件进行机器人运动学建模与仿真，旨在优化机器人关节配置和路径规划，提升其操作精度与效率。此压缩包包含实验的源程序，使用Matlab编程实现机器人的运动功能，并可调整步行速度及方向以满足不同需求。

全方位四轮驱动移动机器人的仿真.pdf

优质

本文档探讨了全方位四轮驱动移动机器人的设计与仿真技术，深入分析其运动原理和控制策略，并通过计算机模拟验证系统性能。四轮驱动全方位移动机器人的仿真研究探讨了该类型机器人在不同环境中的运动特性和控制策略，通过详细分析其结构设计与动力学模型，并结合计算机模拟技术验证理论假设的有效性。这类研究为实际应用提供了重要的参考价值和技术支持。

基于UHF-RFID的移动机器人定位技术研究

优质

本研究探讨了利用UHF-RFID技术提升移动机器人的定位精度与效率的方法，旨在为智能机器人在复杂环境中的自主导航提供可靠解决方案。本段落探讨了在UHF-RFID环境中移动机器人的定位问题，并提出了一种基于自适应UKF滤波器组的移动机器人定位方法。此方法通过融合UHF-RFID系统与机器人内部传感器的数据，能够实现初始位姿未知情况下对移动机器人的精确追踪。具体来说，在研究中首先利用UHF-RFID技术确定了移动机器人的起始位置，并基于这一信息随机生成了一系列可能的初始状态估计值。随后，考虑到UHF-RFID定位时可能出现的量化误差问题，采用了自适应UKF算法对该机器人所有潜在的状态进行预测和更新处理。同时，在这个过程中不断对这些状态估计集实施有效的裁剪、筛选与优化操作，以确保滤波器输出结果的高度准确性和稳定性。通过仿真实验发现，相较于传统的标准UKF方法而言，本段落所提出的自适应UKF滤波器组方案在提高定位精度的同时还能加快收敛速度。