獨輪機(jī)器人姿態(tài)檢測信息融合算法的研究.pdf

1、姿態(tài)控制是獨輪機(jī)器人平衡行走的關(guān)鍵技術(shù)，而姿態(tài)檢測對姿態(tài)控制的影響是至關(guān)重要的。獨輪機(jī)器人經(jīng)常用到陀螺儀、加速度計以及磁力計作為姿態(tài)檢測傳感器，而姿態(tài)檢測傳感器性能的好壞將直接影響?yīng)気啓C(jī)器人是否能夠?qū)崿F(xiàn)平衡穩(wěn)定的控制。考慮到高性能的姿態(tài)檢測傳感器價格昂貴，獨輪機(jī)器人采用成本較低的基于MEMS的姿態(tài)傳感器。但由于該種類加速度計容易受到外界非重力加速度的影響且測量結(jié)果噪聲比較大，而陀螺儀又存在累積誤差和零點漂移，所以兩類傳感器均不適合單獨長

2、時間的測量姿態(tài)角。
　　本研究搭建了獨輪機(jī)器人的姿態(tài)檢測系統(tǒng)，分析了系統(tǒng)中各類傳感器的優(yōu)缺點。為獨輪機(jī)器人的姿態(tài)檢測構(gòu)建了硬件基礎(chǔ)。研究了擴(kuò)展卡爾曼濾波算法(EKF)和無味卡爾曼濾波算法(UKF)的濾波原理和過程。用歐拉法建立了獨輪機(jī)器人姿態(tài)變換的模型，并通過仿真驗證了兩種算法在獨輪機(jī)器人姿態(tài)檢測信息融合過程中的效果，從濾波原理和實驗結(jié)果上對比了兩種算法的優(yōu)缺點。利用PAN-TILT模塊搭建了二自由度實驗平臺，驗證了獨輪機(jī)器人橫滾

3、角和俯仰角的卡爾曼濾波效果?？紤]到加速度計易受外界振動等非重力加速度的影響，通過實驗測量得到不同振動強(qiáng)度對加速度計測量值的影響程度，擬合得到不同振動下加速度計測量值的均方差曲線。如何減少或者濾除振動等非重力加速度對加速度計造成的影響，是本課題研究的重點。通過對卡爾曼濾波算法原理的分析，加上實驗結(jié)果的驗證，本文通過對算法的擴(kuò)展和修改有效的解決了外界干擾對姿態(tài)檢測結(jié)果的影響。實驗結(jié)果顯示經(jīng)過改進(jìn)的自適應(yīng)無味卡爾曼濾波算法(AUKF)很好的解