基于光电与航向角融合定位的AGV机器人

目前在小件物料生产搬运过程中,AGV机器人存在灵活性强与定位精度高不能兼具的问题。为此设计了一种新型的AGV机器人用于实现小件物料的精准搬运。该机器人采用了上下位机电路构型,上位机(Jetson nano)负责识别任务码和物料,下位机(STM32F407)控制步进电机驱动麦克纳姆轮底盘,通过步进电机梯形加减速和位置式PID控制算法,使机器人运行更加稳定。此外,机器人还配备了五自由度机械臂,用于完成小件物料的抓取和放置,以增强其灵活性。为了提高机器人的定位精度,AGV机器人在获取地面环境信息和机器人位姿信息后,提出了一种基于光电与航向角融合定位纠偏方法。大量实验结果表明,该AGV机器人到达指定目标点的平均误差为0.85 mm,定位最大误差不超过±3 mm,其机械臂能够准确将物料放置至对应区域。

室内行人航迹推算/超声波组合定位融合算法

为提高室内定位系统精度和跟踪性能以及适应复杂环境,将行人航迹推算与超声波定位组合,提出基于平方根无迹卡曼滤波的噪声权因子辅助协方差加权融合算法,并将全局最优融合状态作为反馈量引入算法。针对超声波对行人航向角测量困难,采用一种简单有效的几何方法。仿真结果表明:在模拟的室内动态环境中,包括在多路径效应和惯性累积误差的影响下,融合算法始终比单模型定位精度高,并有很好的收敛性、稳定性与适应性,对室内定位技术研究与应用具有重要意义。