便携式移动机器人INS/GPS组合导航系统研究

基于捷联惯导系统（INS）与全球定位系统（GPS）定位技术的发展以及机器人导航的需要，本文对INS与GPS的组合导航系统进行了研究。捷联惯导系统与GPS导航各有优缺点，具有互补性，文中将两者结合形成了更加准确可靠的定位系统。本文首先介绍了捷联惯导系统和全球定位系统，并对捷联惯导和GPS的误差作了详细的分析，建立了误差模型。文中应用动力学误差方程建立了九状态INS/GPS综合卡尔曼滤波方程。提出了一种以位置、速度、姿态DCM的误差为状态量，以GPS和INS的位置差作为观测量的INS/GPS组合导航系统的滤波算法，并将该技术应用于机器人的定位导航。仿真实验表明，该算法可有效提高系统导航参数的估计精度。本文分五章对该课题进行了研究。第一章是引言，介绍了课题的研究背景、意义，国内外的研究现状和本文的主要工作；第二章介绍了惯性传感器和GPS接收器的原理和特性；第三章介绍了捷联惯导系统相关的理论知识，包括姿态角的解算，算法具体内容和误差分析，并对捷联惯导系统进行了仿真试验；第四章介绍了Kalman滤波的相关知识并详细介绍了INS/GPS组合导航系统；第五章对INS/GPS组合导航系统的九状态卡尔曼滤波算法进行了仿真，并对试验结果进行了详细的分析。从仿真结果可知，组合导航系统大大的提高了系统的精度，克服了纯惯导系统的缺点。

机器人视觉导航中的实时在线识别算法研究

随着移动机器人应用范围的日益扩展，在动态、非结构化环境下提高其自主导航能力已经成为移动机器人研究领域迫切需要解决的问题。在机器人自主导航关键技术中，识别技术是最难解决、也是最急需解决的问题。视觉作为导航中的重要传感器，与其他传感器相比具有信息量大、重量轻便、功耗低等诸多优势，因此基于视觉的识别技术也被公认为最具潜力的研究方向。 本文以国防基础研究项目和中科院开放实验室基金项目为依托，以沈阳自动化所自主研发的“轮腿复合结构机器人”和“无人机”为实验平台，针对地面自主机器人和无人机自主导航中迫切需要解决的应用问题，有针对性的展开研究，旨在提高移动机器人在动态、非结构化环境下的适应能力。 本论文的主要内容如下： 首先，为了提高复杂环境下地面移动机器人的自主能力，本文提出了一种基于立体视觉的面向室外非结构化环境障碍物检测算法。文中首先给出了一种可以从V视差图(V-disparity image)中有效估计地面主视差（Main Ground Disparity, MGD)的方法。随后，我们利用由粗到精逐步判断的方式，来识别疑似障碍和最终障碍并对障碍进行定位。最后，该方法已在地面自主移动平台得到实际应用。通过在各种场景下的实验，验证了该方法的准确性和快速性。 其次，以无人机天际线识别为背景，提出了一种准确、实时的天际线识别算法，并由此估计姿态角。通过对天际线建立能量泛函模型，利用变分原理推出相应偏微分方程。在实际应用中出于对实时性的考虑，引入分段直线约束对该模型进行简化，然后利用由粗到精的思想识别天际线。具体做法是：首先，对图像预处理并垂直剖分，然后利用简化的水平直线模型对天际线进行粗识别，通过拟合获得天际线粗识别结果，最后在基于梯度和区域混合开曲线模型约束下精确识别天际线，并由此估计无人机滚动和俯仰姿态角。 第三，通过对红外机场跑道的目标特性进行分析，文中设计了一种新的基于1D Haar 小波的并行的红外图像分割算法的；然后，有针对性的对分割区域提取特征；最后，两种常用的识别方法，支持向量机（SVM）和投票法（Voting）被用于对疑似目标区域进行分类和识别。通过对实际视频和红外仿真图片的测试，验证了本文算法的快速性、可靠性和实时性，该算法每帧平均处理时间为30ms。 最后，针对无人机空中巡逻中对人群进行自动监控所遇到的问题，通过将此类问题简化为固定视角下人流密度监测问题，提出了一种全新的基于速度场估计的越线人流计数和区域内人流密度估计算法。 首先，该算法把越线的人流当成运动的流场，给出了一种有效估计1D速度场的运动估计模型；然后，通过对动态人流进行速度估计和积分，将越线人流的拼接成动态区域；最后，对各个动态区域提取面积和边缘信息，利用回归分析实现对人流密度估计。该方法与以往基于场景学习的方法不同，本文是一种基于角度的学习，因此便于实际应用。

基于测距声信标的深水机器人导航定位技术研究

基于水声测距的导航定位技术在水下机器人中获得广泛应用，并成为现今水下机器人技术的研究热点。不管从实际应用前景还是理论研究意义看，这项研究都具有巨大的研究价值，并极富挑战性。纯距离（Range-only）导航是对外部观测量仅有距离信息的一类导航问题的统称。本文研究了基于测距原理的“CR-02”AUV长基线定位系统的两方面问题，即长基线定位系统的应用及导航问题。 本文分别对测距系统存在不确定性和扰动情况下的接收性能、稳定性、检测延时估计以及距离修正、声传播特性对测距系统应用的影响进行了研究，设计了适用于微弱CW脉冲信号接收的高增益滤波放大器与检测电路，湖上试验和海上试验证明了声信标接收电路的优良性能。用蒙特卡洛方法对检测延时分布特征进行了统计分析，得到了检测延时的分布规律，该方法得到的检测延时结果和分布规律与实际物理实验完全吻合，为处理任意时变系统的延时特征提供了一种新的分析方法。在前人研究基础上，利用声线修正算法解决了长基线系统中的有关重要问题，这些方法在深海试验中得到成功应用，使得长基线系统更加可靠有效。提出一种新的垂线相交标定方法，根据几何原理直接求取声信标坐标。利用这个新方法，声信标位置标定精度大大提高，系统实现也相对简单，深海海上试验证明方法有效而可靠。 “CR-02”长基线定位系统仅具有对AUV的定位能力，但没有导航功能，为满足应用需要，本文以”CR-02”AUV为研究对象，在原有设备基础上扩展其导航功能，从而实现监控型AUV的导航能力。通过分析水下机器人导航系统能观性，制定了保证系统能观的机动航行策略，分别设计出水下机器人在三个声信标和固定单信标情况下的卡尔曼滤波导航方法。这些方法能够提高传统多信标系统下机器人导航的强容错能力和鲁棒性，还为水下机器人位置修正问题提供一种新方法。最后，在移动声信标条件下机器人导航问题深入分析基础上，提出主从式多UUV群体协作导航机制，给出了多UUV群体中随从UUV导航算法的计算机仿真结果。计算机仿真证明了方法的有效性和正确性。

基于实时障碍物预测的机器人运动规划

本文给出了移动机器人的虚力导航和运动规划系统．这种方法结合最小方差估计算法（ＬＭ ＳＥ）能有效地对机器人进行实时导航和避撞．在预测过程中，根据导航的不同阶段和预测误差的变化情况，采用Ｆｕｚｚｙ 规则动态地调整误差函数中的权重，使预测过程尽可能准确．导航算法的基本思想是首先通过预测算法来获得移动机器人的运动信息，然后虚力系统根据预测信息决定机器人的未来运动，仿真结果表明该方法实时性好，能准确躲避障碍物并且到达目标点

基于修正的最小均方误差分类算法的移动机器人运动规划

研究了不确定性环境下移动机器人躲避运动轨迹未知的移动障碍物的一种新方法．通过实时最小均方误差估计算法预测每个障碍物的位置及运动轨迹，并利用模式识别中最小均方误差分类器的修正模型计算出机器人的局部避障路径，再运用船舶导航中使用的操纵盘技术来确定每个导航周期中移动机器人的速．度仿真结果表明了该方法的可行性

越野移动机器人自动驾驶专家系统的研究

本文研究越野移动机器人驾驶专家系统等有关问题．首先介绍了系统的硬件支持环境，然后阐述了自动驾驶专家系统的总体结构，有关知识库的内容以及使用知识的各功能模块的作用与运行机理．该系统已部分得以应用，能够完全代替驾驶员完成各种驾驶操作，并能进行自主导航、运动规划、自动绕障、动态跟踪目标、原路返回以及示教再现等复杂任务。

无缆水下机器人组合导航系统

无缆水下机器人是我国首次开展的高技术课题,组合导航系统是无缆水下机器人研究中的关键部分,本文介绍了多种导航设备同时工作,经过信息综合处理获得高精度导航信息的组合导航系统和组合导航系统中所需要的坐标转换及卡尔曼滤波器的计算,为无缆水下机器人建立一个较理想的导航方式。

一个用于自治智能移动式机器人导航和监控的实验系统

文中重点讨论了系统实现过程中,任务分解与行走命令下达,时序分配与同步,路标定位与行走误差修正.动态障碍感知,测定与响应和特别情况紧急处理等难题的解决策略及遇到的问题.