野外环境两栖机器人轨迹跟踪方法研究

发布时间：2022-12-24 00:34

　　中国作为世界上国土面积第三大的国家,东临太平洋,拥有广阔的海域以及绵长的海岸线。人们在近海区域存在大量的两栖环境下的作业需求。能够在各种复杂介质中自如穿行的两栖机器人,成为了人们进行两栖复杂作业的得力帮手。当两栖机器人在执行重复作业的时候,由于野外环境通常地形起伏、介质多变,对目标轨迹的实时跟踪是一个亟待解决的难题。为了解决六足两栖机器人野外环境的高效轨迹跟踪问题,本文提出了基于深度神经网络的模型预测控制算法。首先,将实际采集的大量两栖机器人运动数据输入深度神经网络当中进行训练,得到了给定地图较为精确的两栖机器人运动学模型。之后,通过深度相机实时采集前方路面点云,并以此构建实时地形高度图和两栖机器人高度模型,随后将上述两种模型进行像素级灰度值比较,确定足与地面接触点,并通过构建误差函数、矩阵奇异值分解,求解了接触点拟合而成的机身法向量,实现了两栖机器人实时姿态估计。随后,本文结合提出的深度神经网络运动学模型与姿态估计算法,通过构建了基于位姿误差和控制变量的代价函数,确定了包含运动学约束、控制幅值约束、初始状态约束在内的两栖机器人运动约束,制定了与目标点距离相关的预测周期估计策略,并通过... 

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题研究的背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 两栖机器人研究现状
        1.2.2 轨迹跟踪算法研究现状
    1.3 本文的主要研究内容
第2章 两栖机器人系统平台搭建
    2.1 两栖机器人硬件平台搭建
    2.2 两栖机器人仿真平台搭建
        2.2.1 地图构建
        2.2.2 两栖机器人仿真建模
        2.2.3 两栖机器人仿真步态设计
    2.3 目标轨迹设计
    2.4 本章小结
第3章 基于深度学习的两栖机器人运动学建模
    3.1 数据采集
    3.2 网络框架设计及训练
        3.2.1 全连接层
        3.2.2 激活函数
        3.2.3 损失函数
        3.2.4 Dropout
        3.2.5 学习率
        3.2.6 批处理
        3.2.7 参数优化
    3.3 训练结果
        3.3.1 颠簸地形数据集
        3.3.2 山脊地形数据集
    3.4 本章小结
第4章 基于地形深度图的两栖机器人姿态估计
    4.1 实时地形高度图构建
        4.1.1 机器人前方点云地图
        4.1.2 机器人前方高度地图模型
    4.2 两栖机器人高度模型构建
    4.3 两栖机器人实时姿态估计
    4.4 结论
第5章 基于模型预测控制的轨迹跟踪算法
    5.1 模型预测控制
        5.1.1 运动学模型
        5.1.2 代价函数
        5.1.3 优化求解
        5.1.4 约束条件
        5.1.5 最优控制序列
        5.1.6 预测周期
    5.2 基于描点直行的轨迹跟踪控制算法
    5.3 本章小结
第6章 仿真验证
    6.1 姿态估计仿真对比实验
        6.1.1 实时姿态估计
        6.1.2 不含实时姿态估计
    6.2 山脊地形仿真对比实验
    6.3 颠簸地形仿真对比实验
        6.3.1 整体轨迹误差
    6.4 分段轨迹对比
        6.4.1 轨迹跟踪时长
        6.4.2 轨迹跟踪误差及安全率
    6.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]D-H坐标系下两栖机器鱼正向运动学分析[J]. 晁贯良,王卫兵,牛健文,宋金辉.  机械设计与制造. 2012(03)
[2]仿鳄鱼水陆两栖机器人机构优化设计与试验验证[J]. 王田苗,仲启亮,孟刚,梁建宏,刘永军.  机械工程学报. 2010(13)
[3]两栖机器人轮桨腿驱动机构多目标优化设计[J]. 唐元贵,张艾群,俞建成,张雪强.  机器人. 2009(03)



本文编号：3725702