【摘 要】
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为了提高机器人的定位跟踪和控制能力,提出一种基于神经网络的机器人激光传感定位技术。采用融合视觉和激光传感器进行机器人的姿态和位置参数信息采集,分析机器人的定位物理
【机 构】
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浙江经贸职业技术学院; 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61762028)
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为了提高机器人的定位跟踪和控制能力,提出一种基于神经网络的机器人激光传感定位技术。采用融合视觉和激光传感器进行机器人的姿态和位置参数信息采集,分析机器人的定位物理环境参数模型,构建机器人激光传感路径规划的GPS轨迹地图,使用标准卡尔曼滤波器进行机器人激光传感定位信息的融合处理,根据信息融合结果进行控制指令设计,采用PID神经网络控制方法进行机器人激光传感定位的过程控制和姿态参数调节,根据误差反馈调节结果进行机器人位置信息和姿态信息的自适应控制,计算机器人激光传感定位的卡尔曼增益,实现定位控制算法优化。仿真结果表明,采用该方法进行机器人激光传感定位的精度较高,机器人的姿态参数跟踪性能较好,控制质量较高。
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