基于多传感器信息融合的移动机器人导航综述

2010-08-11 12:23:40来源: 传感器与微系统 关键字:移动机器人  导航  同步定位与地图创建  路径规划  多传感器信息融合
移动机器人是一类能够通过传感器感知环境和自身状态,实现在有障碍物的环境中面向目标的自主运动,从而完成一定的作业功能的机器人系统。移动机器人导航技术的研究内容主要包括同步定位与地图创建路径规划等若干方面的内容。

,移动机器人技术在工业、航空航天,特别是空间探测等许多领域发挥着重要作用,因此,越来越成为学术界关注的热点。本文对移动机器人导航技术进行了分类,并进行了较为详细的分析介绍,最后,对其发展趋势做了进一步的阐述。

ping, SLAM)技术是移动机器人导航技术的关键技术。SLAM的相关理论与关键技术包括地图的表示方法、定位、不确定性的信息处理方法、数据的关联算法等方面。

:相对定位、GPS技术、基于人工路标的定位和基于地图的定位等。相对定位方法主要采用里程计、光电编码器、航向陀螺仪、加速度计等传感器,利用测量值的积累实现定位。全球定位系统(global positioning system, GPS ,它是以空间卫星为基础的高精度导航与定位系统。

一致性、适应性提出了新的挑战。

1)基于地图的规划方法

2)基于环境建模的方法

,人工势场法、模糊逻辑算法、遗传算法、人工神经网络应用比较广泛。模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法、混沌算法、人工免疫算法和启发式搜索方法等在最近几年比较流行。

,机器人以避障功能为主,侧重于发现一条通往目标的可行路径。Koeing等人提出了增量式D3L ite算法,该方法利用启发式搜索策略搜索一条从目标点指向机器人当前位置的路径,并在机器人运动过程中根据局部环境的更新信息进行实时重规划路径,来得出一条最优路径。

,尝试用一个简单的智能体来建立一个复杂的系统。它把导航问题分解为许多相对独立的行为单元,,跟踪、避障、回退、目标制导等。

  三、多传感器信息融合技术

:加权平均法、贝叶斯估计、多贝叶斯方法、卡尔曼滤波、D2S证据推理、模糊逻辑、产生式规则、人工神经网络等。

    四、移动机器人导航技术的展望

 

    目前,移动机器人导航技术已经取得了很好的研究成果。计算机技术、电子技术、通信技术、传感器技术、控制技术、网络技术地迅猛发展必将推动和促进移动机器人导航技术取得更多的研究成果。移动机器人导航技术的发展有以下几方面的趋势:1)视觉导航具有信息量大、探测范围广等特点,仍然是移动机器人导航技术的主要发展方向;2)导航系统结构将朝着分布式、模块化、网络化、多机器人协作的方向发展。分布式和模块化的结构有利于减少机器人的体积和自重。通过互联网实现机器人的远程操作以及基于网络的多机器人协作是导航技术的新的研究热点;3)路径规划将朝着多层规划和多方法相结合的方向发展。采用基于反应式的行为规划与基于慎思行为规划相结合的方法。全局路径规划和局部路径规划相结合更有利于复杂环境的避障规划;4)新技术、新方法(如,虚拟现实技术、信息融合新方法、新型传感器等)将促进移动机器人导航技术更快地发展。

 

    五、结束语

 

    综上所述,移动机器人导航技术虽然取得了一些成果,但还没有达到实用化的水平,仍有许多问题有待解决。如何提高系统的鲁棒性、柔性、容错性,增强系统的学习能力,信息融合的有效理论和方法,用仿生技术来提高系统的决策智能性等有待进一步研究,但这些问题并不是孤立的,各部分相互作用、相互影响,必须把各部分有机地结合为一个整体系统,研究开发面向全局性能优化的导航理论与方法。

关键字:移动机器人  导航  同步定位与地图创建  路径规划  多传感器信息融合

编辑:金海 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/mndz/2010/0811/article_2458.html
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