基于ICP算法的激光定位反光板匹配研究

对2D激光雷达扫描到的反光板与环境中已知位置的反光板匹配问题进行研究。激光雷达定位的自动导引小车(AGV)采用2D激光雷达测量环境中的反光板相对于激光雷达的极坐标。AGV控制系统在利用该极坐标进行AGV定位之前,需进行反光板匹配,以获得激光雷达扫描到的反光板的全局坐标,进而通过定位算法计算出AGV相对于全局坐标系的位姿。针对反光板匹配问题,提出一种基于迭代最近点(ICP)算法的反光板匹配算法,并以叉车型AGV为背景,在MatlabR2016a中对该算法进行验证。试验结果表明,该算法可以实现反光板的精准匹配,并可有效处理存在反光板遮挡的工作场景。该研究提高了系统适应性和抗干扰能力,为反光板的匹配问题提供了一种新思路,具有一定的理论价值与应用价值。

基于多传感器融合的叉车型AGV定位技术研究

对移动机器人定位问题进行研究,提出一种改进的正态分布变换-无迹卡尔曼滤波(NDT-UKF)算法。该算法利用无迹卡尔曼滤波(UKF)对移动机器人编码器数据及激光雷达观测数据进行融合。相比于扩展卡尔曼滤波(EKF),采用无迹卡尔曼滤波进行数据融合时,无需对系统的非线性方程进行线性化处理,因此不存在系统线性化误差。同时,无迹卡尔曼滤波也不需要求解系统非线性方程的雅可比矩阵,对于复杂的非线性系统,减小了计算量。为了对提出的算法进行验证,以叉车型自动导引小车(AGV)为背景,在Matlab R2019b软件中对提出的算法进行仿真,并将仿真结果与NDT算法、NDT-EKF算法进行对比。结果表明,提出的NDT-UKF算法定位精度更高。该研究为移动机器人定位提供了一种新思路,并且定位精度的提高有利于创建高度一致性的环境地图。

可编程控制器在自动成型系统中的应用

提出了对模具自动成型机进行自动化改造的技术路线和具体思路,论述了应用三菱可编程控制器(PLC)控制的设计方案;液压缸位置通过使用工业上广泛采用的接近开关进行实时采集;改造后自动化程度更高,操作更简单,电气系统也更稳定,无需复杂的电气控制就可满足传统的自动化控制。同时,在对可编程控制器(PLC)选型时,特意预留了足够的输入输出点(I/O点)为以后的进一步改造留下了足够的余量。改造后的试验机提高了测试效率,实现了测试自动化,对其它试验机的改造有一定的借鉴意义。

非完整轮式移动机器人路径规划研究

轮式移动机器人是一种典型的非完整系统,通过链式变换可将复杂的、难以控制的非完整系统转变为简单的、具有可控性的链式系统。将传统的链式系统控制算法直接运用到轮式移动机器人的路径规划中存在一定的局限性,此类算法可以使车体运行到任意位置,但车体方位角的变化不能超过90°,且当车体方位角的变化接近90°时,规划出的路径会出现很大的反向偏移位移。针对这些局限性,提出了一种基于坐标变换的链式系统分段路径规划方法,并基于傅里叶函数对各分段路径进行路径规划。该方法避免了机器人从起始位姿到终止位姿车体方位角的变化不能超过90°以及接近90°时出现的大的反向偏移位移的问题。仿真结果证实了该方法的有效性。