【摘 要】
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21世纪以来,随着传感器技术和人工智能的快速发展,自主导航AGV（Automated guided Vehicle）在各行业均应用广泛。AGV的自主导航过程包含三个部分:实时定位与地图构建、路径规划和全局定位。所以精确的定位是实现自主导航的关键和前提。本文围绕全向AGV实现自主导航中的定位问题,主要从位姿估计和改进定位算法两个方面展开。主要内容如下:（1）对全向AGV小车进行系统建模。建立全向AG
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21世纪以来,随着传感器技术和人工智能的快速发展,自主导航AGV（Automated guided Vehicle）在各行业均应用广泛。AGV的自主导航过程包含三个部分:实时定位与地图构建、路径规划和全局定位。所以精确的定位是实现自主导航的关键和前提。本文围绕全向AGV实现自主导航中的定位问题,主要从位姿估计和改进定位算法两个方面展开。主要内容如下:（1）对全向AGV小车进行系统建模。建立全向AGV的运动学模型,对其移动过程中的载体坐标系和世界坐标系的转换关系进行建模描述,并建立定位传感器的观测模型。（2）对全向AGV的姿态解算和位姿估计。通过优化互补滤波姿态解算算法,解决MEMS传感器中陀螺仪本身的易发散和磁力计易受磁场干扰导致引入新的噪声,而带来的姿态解算不精确的问题,得到更加精确的AGV底盘IMU姿态解算数据。分别完成了将里程计数据与优化互补滤波后的IMU数据基于EKF和UKF的融合实现位姿估计,并通过实验对融合后的位姿估计精度进行分析。（3）在基于UKF的IMU和里程计融合基础上,通过将融合后的估计位姿作为AMCL的运动模型的预测位姿,直接参与粒子群的更新,完成了对原始AMCL算法进行改进。通过PL-ICP点云匹配校正改进后的AMCL位姿,进一步提高AGV小车的定位精度。（4）搭建自主导航全向AGV移动实验平台,对AGV小车的定位时间和定位精度进行测试。
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