多移动机器人协同定位技术研究

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1、分类号：密级：UDC：编号：工学博士学位论文多移动机器人协同定位技术研究博士研究生：孙骞指导教师：于飞教授学科、专业：精密仪器及机械哈尔滨工程大学2016年3月万方数据万方数据分类号：密级：UDC：编号：工学博士学位论文多移动机器人系统协同定位技术研究博士研究生：孙骞指导教师：于飞教授学位级别：工学博士学科、专业：精密仪器及机械所在单位：自动化学院论文提交日期：2016年1月论文答辩日期：2016年3月学位授予单位：哈尔滨工程大学万方数据万方数据ClassifiedIndex：U.D.C：ADissertationfor

2、theDegreeofD.EngReaserchonCooperativeLocalizationofMultipleMobileRobotSystemCandidate：QianSunSupervisor：Prof.FeiYuAcademicDegreeAppliedfor：DoctorofEngineeringSpecialty：PrecisionInstrumentandMechanologyDateofSubmission：January,2016DateofOralExamination：March,2016U

3、niversity：HarbinEngineeringUniversity万方数据万方数据哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者（签字）：日期：年月日哈尔滨工程大学学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护

4、知识产权的有关规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。本论文（□在授予学位后即可□在授予学位12个月后□解密后）由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。作者（签

5、字）：导师（签字）：日期：年月日年月日万方数据多移动机器人系统协同定位技术研究摘要多移动机器人系统具备单独个体移动机器人无法比拟的优势与潜能：首先，多个移动机器人通过构成系统，并通过系统内部的相互协作，完成单独个体移动机器人无法完成的任务；其次，系统在作业过程中的工作效率也将大幅度提高；当部分移动机器人发生故障时，多机器人系统中的其他移动机器人仍可继续完成预定的任务。正因为存在诸多优势，对多移动机器人进行研究是机器人学中一个重要发展方向。本文围绕着如何提高多移动机器人系统的协同定位精度进行了深入的研究。主要研究内容有：机

6、器人定位技术的本质是信息融合问题，而系统完全可观测是实现系统信息融合的前提，因此本文首先对多移动机器人系统进行可观测性分析。本文提出了一种基于相对位置量测图的多移动机器人系统可观测性分析方法。这种可观测性分析方法将图论的相关性质和基于李导数的非线性系统可观测性方法相结合，得到任意多移动机器人与任意路标点的环境下多移动机器人完全可观测的条件。量测信息的准确获取是实现精确导航定位的关键技术，而对于多移动机器人系统而言，其常用的传感器为视觉传感器（如单目、双目摄像头），那么如何精确地从视觉图像中提取观测信息（相对角度或相对距离

7、信息）是实现多移动机器人导航定位的关键，因此本文对量测信息的提取进行深入研究。为了提高多移动机器人系统量测信息的精度，本文分别对图像分割算法和边缘检测算法进行了改进，提出了一种改进的多移动机器人系统量测信息提取算法，并利用实际图像对该算法的有效性进行了验证。系统状态估计算法是实现数据融合的有效手段，因此本文结合多移动机器人的特点，对状态估计算法进行探讨。针对多移动机器人的量测噪声模型不确定的特点，提出了一种基于信度函数的粒子滤波算法，并利用多伦多大学宇航研究中心（UniversityofTorontoInstitutef

8、orAerospaceStudies,UTIAS）的多移动机器人系统的实际数据对算法进行了验证。实验结果表明利用该滤波算法，可以大幅降低系统的整体定位误差，从而有效地提高多移动机器人系统的导航与定位精度。为了进一步提高多移动机器人系统的定位精度，在本文的最后对多移动机器人的运动轨迹与系统定位精度之间的关系进行了研究。