一种移动机器人定位装置、方法及系统

    公开(公告)号:CN113280807B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202110570479.2

    申请日:2021-05-25

    申请人: 上海大学

    IPC分类号: G01C21/00 G01C21/20 G01C21/16

    摘要: 本发明涉及一种移动机器人定位装置、方法及系统。该装置包括:测站定位棱镜、后视定位棱镜、全站仪、前视定位棱镜、惯性测量单元和移动机器人,通过将测站定位棱镜设置在世界坐标系原点位置,测站定位棱镜确定全站仪坐标系和世界坐标系的坐标转换关系,后视定位棱镜和全站仪固定设置在同一水平面上,后视定位棱镜确定全站仪坐标系,全站仪扫描测量前视定位棱镜的位置,惯性测量单元和前视定位棱镜固定设置在移动机器人的中心。本发明定位精度高且鲁棒性高,可以帮助实验人员快速部署实现且可达到毫米级的定位精度。

    基于麦克纳姆轮的移动机器人局部轨迹规划方法及系统

    公开(公告)号:CN113359715A

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN202110574762.2

    申请日:2021-05-26

    申请人: 上海大学

    IPC分类号: G05D1/02

    摘要: 本发明涉及一种基于麦克纳姆轮的移动机器人局部轨迹规划方法及系统。该方法包括:基于运动学约束和电机加减速性能约束,确定下一时刻移动机器人的速度搜索空间;基于所述速度搜索空间,进行速度采样,得到多组采样速度;基于轨迹预测运动方程,计算每组采样速度对应的下一时刻的运动轨迹;对每组采样速度对应的下一时刻的运动轨迹进行障碍物碰撞检测,筛选无碰撞运动轨迹;基于评价函数,确定所有无碰撞运动轨迹中最优的运动轨迹;将所有无碰撞运动轨迹中最优的运动轨迹确定为下一时刻所述移动机器人的运动轨迹。本发明可以提高基于麦克纳姆轮的移动机器人局部轨迹规划的鲁棒性。

    一种移动机器人定位装置、方法及系统

    公开(公告)号:CN113280807A

    公开(公告)日:2021-08-20

    申请号:CN202110570479.2

    申请日:2021-05-25

    申请人: 上海大学

    IPC分类号: G01C21/00 G01C21/20 G01C21/16

    摘要: 本发明涉及一种移动机器人定位装置、方法及系统。该装置包括:测站定位棱镜、后视定位棱镜、全站仪、前视定位棱镜、惯性测量单元和移动机器人,通过将测站定位棱镜设置在世界坐标系原点位置,测站定位棱镜确定全站仪坐标系和世界坐标系的坐标转换关系,后视定位棱镜和全站仪固定设置在同一水平面上,后视定位棱镜确定全站仪坐标系,全站仪扫描测量前视定位棱镜的位置,惯性测量单元和前视定位棱镜固定设置在移动机器人的中心。本发明定位精度高且鲁棒性高,可以帮助实验人员快速部署实现且可达到毫米级的定位精度。

    一种基于麦克纳姆轮的移动机器人运动规划方法及系统

    公开(公告)号:CN113296519A

    公开(公告)日:2021-08-24

    申请号:CN202110574751.4

    申请日:2021-05-26

    申请人: 上海大学

    IPC分类号: G05D1/02

    摘要: 本发明涉及一种基于麦克纳姆轮的移动机器人运动规划方法及系统,该方法包括:创建基于工作空间的栅格地图;基于所述栅格地图,采用A*算法对基于麦克纳姆轮的移动机器人进行全局路径规划,得到全局路径;所述全局路径为所述移动机器人从起点到终点的路径,所述全局路径上包括多个节点;将所述全局路径上的每个节点作为目标点,基于改进的动态窗口法,对所述移动机器人进行局部轨迹规划,跟踪所述全局路径。本发明全局路径搜索效率高、局部避障效果好、鲁棒性强,可以帮助基于麦克纳姆轮的移动机器人基于现场环境自主规划路径、灵活避障、安全稳定运动,提高运动的灵活性,增强运动的自主性。

    一种移动机器人定位精度提升方法及系统

    公开(公告)号:CN113280808A

    公开(公告)日:2021-08-20

    申请号:CN202110571321.7

    申请日:2021-05-25

    申请人: 上海大学

    IPC分类号: G01C21/00 G01C21/20

    摘要: 本发明涉及一种移动机器人定位精度提升方法及系统。该方法包括:建立里程计运动模型;对所述里程计运动模型进行降噪,得到降噪后的里程计运动模型;根据所述降噪后的里程计运动模型,确定机器人的位姿,记为第一位姿;获取激光传感器采集的机器人的位姿,记为第二位姿;确定在线估算噪声的统计特性;将所述第一位姿、所述第二位姿和所述统计特性采用扩展卡尔曼滤波方法融合,得到移动机器人的融合位姿。本发明具有计算简单、使用方便、适合复杂环境且精确度高的特点。