基于惯性-磁传感器的机器人位姿捕捉技术研究
发布时间：2023-12-10 12:23
在人-机器人协作过程中,通过灵活方便的方式对常用的串联型旋转关节构型的协作机器人进行实时位姿捕捉具有重要意义。虽然大部分机器人本体都配备有编码器系统,用于测量各关节的旋转角度,但通常要求编码器安装在关节中心处,在一些机械结构受限制的应用中难以实现。对于传感系统不开放的机器人,用户无法通过应用程序接口获取机器人关节角和位置信息,难以实现与其他系统的集成。此时,惯性-磁传感器设备可以提供一种灵活方便的机器人位姿测量技术。对于经济型机器人,该方式可以提供一种低成本的关节转角和位置测量技术。此外,惯性-磁传感器设备不仅可以作为一套辅助测量系统,与机器人本体的高精度编码器既完全独立又相互补充,确保关节旋转角度测量的可靠性,而且有助于为机器人故障诊断提供必要信息,及时发现机器人在工作过程中存在的问题。本文主要研究内容与所取得的成果有以下几方面:基于单个惯性-磁传感器测量单元的姿态估计算法研究。该研究内容是机器人关节转角和位置估计研究的基础,在不同的应用场景中具有不同的性能要求。本文针对姿态估计精度低、复杂度高、实时性差等问题,运用传感器信息融合技术,对姿态估计方法和技术开展深入研究。提出了一种基于...
【文章页数】：145 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号及缩略语说明
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 运动捕捉系统研究现状
1.2.2 单IMMU姿态估计技术研究现状
1.2.3 机器人关节转角估计技术研究现状
1.3 本文主要研究内容及章节安排
第二章 基于单IMMU的姿态估计算法研究
2.1 基于扩展卡尔曼滤波的姿态估计算法设计与实现
2.1.1 过程模型
2.1.2 观测模型
2.1.3 扩展卡尔曼滤波执行过程
2.2 基于决策树的多模型UKF设计与实现
2.2.1 基于决策树的多模型切换策略
2.2.2 算法流程
2.2.3 无迹卡尔曼滤波执行过程
2.3 直接姿态修正算法设计与实现
2.3.1 基于决策树的模型切换策略
2.3.2 算法流程
2.4 改进的扩展卡尔曼滤波设计与实现
2.4.1 问题描述
2.4.2 融合加速度矢量和角速度矢量估计物体姿态
2.4.3 从单位姿态四元数中剔除航向姿态信息
2.4.4 融合磁场和角速度获得航向姿态信息
2.4.5 融合非航向姿态与磁航向姿态
2.5 实验与分析
2.5.1 实验平台
2.5.2 动态性能测试与分析
2.5.3 静态性能测试与分析
2.6 本章小结
第三章 单轴旋转运动转角及转轴姿态估计算法研究
3.1 问题构建
3.1.1 四元数与轴角对
3.1.2 问题建立
3.2 模型建立与推导
3.2.1 模型建立
3.2.2 旋转角度与旋转轴姿态解析
3.3 实验与分析
3.3.1 实验平台搭建
3.3.2 动态性能测试实验
3.3.3 静态性能测试实验
3.4 本章小结
第四章 串联型多轴机械臂转角和位置追踪算法研究
4.1 问题构建
4.2 算法流程
4.2.1 坐标系统一
4.2.2 机械臂关节复合运动分析
4.2.3 关节旋转角度解析
4.2.4 位置解析
4.3 实验与分析
4.3.1 实验平台
4.3.2 实验分析
4.4 本章小结
第五章 机器人位姿捕捉系统设计
5.1 位姿捕捉系统架构
5.2 硬件系统
5.2.1 IMMU设计
5.2.2 数据采集网关设计
5.3 软件系统
5.3.1 下位机软件
5.3.2 上位机软件
5.4 传感器标定
5.4.1 磁力计标定
5.4.2 加速度计标定
5.4.3 陀螺仪标定
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读博士期间取得的研究成果和奖励
学位论文评阅及答辩情况表
本文编号：3872406
【文章页数】：145 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号及缩略语说明
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 运动捕捉系统研究现状
1.2.2 单IMMU姿态估计技术研究现状
1.2.3 机器人关节转角估计技术研究现状
1.3 本文主要研究内容及章节安排
第二章 基于单IMMU的姿态估计算法研究
2.1 基于扩展卡尔曼滤波的姿态估计算法设计与实现
2.1.1 过程模型
2.1.2 观测模型
2.1.3 扩展卡尔曼滤波执行过程
2.2 基于决策树的多模型UKF设计与实现
2.2.1 基于决策树的多模型切换策略
2.2.2 算法流程
2.2.3 无迹卡尔曼滤波执行过程
2.3 直接姿态修正算法设计与实现
2.3.1 基于决策树的模型切换策略
2.3.2 算法流程
2.4 改进的扩展卡尔曼滤波设计与实现
2.4.1 问题描述
2.4.2 融合加速度矢量和角速度矢量估计物体姿态
2.4.3 从单位姿态四元数中剔除航向姿态信息
2.4.4 融合磁场和角速度获得航向姿态信息
2.4.5 融合非航向姿态与磁航向姿态
2.5 实验与分析
2.5.1 实验平台
2.5.2 动态性能测试与分析
2.5.3 静态性能测试与分析
2.6 本章小结
第三章 单轴旋转运动转角及转轴姿态估计算法研究
3.1 问题构建
3.1.1 四元数与轴角对
3.1.2 问题建立
3.2 模型建立与推导
3.2.1 模型建立
3.2.2 旋转角度与旋转轴姿态解析
3.3 实验与分析
3.3.1 实验平台搭建
3.3.2 动态性能测试实验
3.3.3 静态性能测试实验
3.4 本章小结
第四章 串联型多轴机械臂转角和位置追踪算法研究
4.1 问题构建
4.2 算法流程
4.2.1 坐标系统一
4.2.2 机械臂关节复合运动分析
4.2.3 关节旋转角度解析
4.2.4 位置解析
4.3 实验与分析
4.3.1 实验平台
4.3.2 实验分析
4.4 本章小结
第五章 机器人位姿捕捉系统设计
5.1 位姿捕捉系统架构
5.2 硬件系统
5.2.1 IMMU设计
5.2.2 数据采集网关设计
5.3 软件系统
5.3.1 下位机软件
5.3.2 上位机软件
5.4 传感器标定
5.4.1 磁力计标定
5.4.2 加速度计标定
5.4.3 陀螺仪标定
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读博士期间取得的研究成果和奖励
学位论文评阅及答辩情况表
本文编号：3872406
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