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本文以一款轮履复合无人移动平台为研究对象,开展控制系统软硬件设计,通过上下位机的分布式部署实现控制系统整体框架;提出基于改进扩展卡尔曼滤波的多传感器信息融合定位算法,结合百度地图路线规划开放接口实现实时驾驶导航;使用卡尔曼滤波器对CamShift视觉追踪算法进行改进,并将其部署于车载两轴云台模块实现辅助观瞄,最后使用Qt Creator软件进行终端集成上位机设计,实现对系统控制功能、状态监测和用户交互的一体化集成。(1)本文首先调研了国内外无人地面作战载具的发展趋势及研究现状,对部分经典款及系列款作战机器人进行详细介绍,分析得出移动机器人关键技术及难点。在现有研究的基础上,介绍已有轮履复合无人移动平台的结构设计方案,分别对轮式驱动和履带驱动建立运动学模型。(2)完成控制系统上下位机软硬件框架设计:下位机使用STM32F4单片机作为核心控制器,实现移动平台和两轴云台的基本运动控制以及与车载上位机的信息传输;车载上位机采用英伟达Jetson TX2作为核心控制器,在Ubuntu系统环境下使用ROS机器人操作系统,实现相关传感器信息采集与处理、定位算法部署、辅助追踪观瞄算法部署、与下位机双向通信等核心功能;远程服务器负责远程控制交互功能。(3)针对移动机器人在位姿跟踪过程中存在单一传感器或多传感器测量系统对环境信息处理能力有限的问题,结合扩展卡尔曼滤波算法,对传感器测量信息进行融合分析,通过扩展观测矩阵,实现传感器对状态向量的局部更新。在建立的传感器及机器人运动模型基础上,通过本文复合移动平台进行实验验证。理论分析和实验结果表明,该方法能在保证定位精度的前提下,提高算法对不同传感器类型和传感器数量的泛化能力,增强测量系统的准确性和灵活性。(4)在使用CamShift算法进行目标物体视觉识别与追踪过程中,当目标被遮挡、目标移动过快或者相同颜色物体交汇时,搜索窗口易受到干扰,并导致跟踪过程的不平稳乃至中断,本文采用卡尔曼滤波器对该算法进行改进,结合车载两轴云台实现辅助观瞄功能,并通过试验验证算法的可行性。(5)使用Qt软件进行终端集成上位机设计,实现对系统控制功能、状态监测和用户交互的一体化集成。