两轮载人自平衡车导航系统的设计与实现

两轮载人自平衡车导航系统的设计与实现编辑ppt项目摘要本项目为“两轮载人自平衡车系统的研究与实现”的配套项目，旨在为两轮载人自平衡车设计导航系统。编辑ppt立项背景两轮自平衡机器人优点：1.移动轨迹灵活多变。2.无刹车系统，由CPU自动给出正反转力矩，方便起动、停止、停留在某处，前进后退自如。3.简化了车体结构，使机器人可以做得更小更轻。广泛应用于代步工具、通勤车、紧急服务、邮件派送、空间探索、战场侦察、危险品运输、灭火、智能轮椅等方面。轮式机器人在工作过程中可能会遇到工作区域狭窄、路面不平、工作环境复杂多变、需要经常转向的工作场合。如何在这样的环境里灵活快捷的完成任务呢？编辑ppt研究意义提高适应性和鲁棒性解除机器人与实验室之间脐带效应推动机器人商业化进程多传感器信息融合为移动机器人在各种复杂、动态、不确定或未知的环境中工作提供了一种有效的技术解决途径。更精确地观察和解释环境冗余性、互补性、实时性及低成本性随着两轮自平衡机器人在各个领域的不断深入，越来越多的情况要求机器人具备在未知的环境中自主导航的能力。编辑ppt国内外同类课题现状分析电磁导航通过感应线圈对电流的检测来感知路径信息GPS导航以空间卫星为基础，能在全球范围内确定目标位置进行高精度导航视觉导航信号探测范围宽获取信息完整基于传感器数据导航利用非视觉传感器实现机器人导航超声波传感器、红外传感器、接触传感器常见的移动机器人导航方式电磁导航GPS导航视觉导航基于传感器数据导航编辑ppt国内外同类课题现状分析定位相对定位技术有测距法、惯性导航法等方法绝对定位技术包括GPS、陆标定位、基于已知地图的定位等方法。路径规划静态路径规划即离线全局路径规划动态路径规划即在线局部路径规划环境信息完全已知。有可视图法、栅格法等方法环境信息部分或者完全未知。有人工势场法、模糊逻辑算法、遗传算法等方法成本低，可行性较高，对外部环境无特殊要求，但定位误差会随时间的累积而不断增长。不存在累积误差，但一般比较复杂，成本较高。编辑ppt国内外同类课题现状分析移动机器人中采用的多传感器信息融合方法加权平均法Kalman滤波扩展Kalman滤波Bayes估计Dempster-Shafer证据推理模糊逻辑神经网络可以进行数据层、特征层以及决策层等不同的层次的融合,也可以实现测距传感器信息、内部航迹推算系统信息、全局定位信息之间的信息融合,进而准确、全面地认识和描述被测对象与环境。移动机器人能够作出正确的判断与决策编辑ppt方法、技术路线1.分析两轮载人自平衡车导航系统的需求，查阅资料，搭建导航系统的框架。2.根据系统的框架，搭建硬件电路，选择超声波传感器、红外传感器、接触传感器，根据系统应用时的参数要求来决定电源系统和驱动系统，并进行系统的硬件调试。3.基于传感器的传感信号，采用卡尔曼滤波方法对动态的低层次冗余传感器数据实时融合。4.采用扩展卡尔曼滤波器来融合多个红外测距传感器和超声波传感器的测量数据以复位光电编码器，消除光电编码器的累积误差，从而实现更准确地自定位。5.采用人工势场法进行路径规划，使机器人的移动路径为无碰撞及最优的路径。编辑ppt项目特色与创新点多传感器的导航方式采用扩展卡尔曼滤波器来融合多个传感器编辑ppt项目进度安排及小组分工前期准备阶段：查阅相关资料。由张英坤和杜洪伟负责硬件结构的搭建与配置，由孙永芳和周璐负责传感器的选型及多传感器融合算法的实现。2012.5-2012.7定位功能实现阶段：由张英坤和杜洪伟负责硬件的调试，由孙永芳和周璐负责定位算法的实现。2012.7-2012.9路径规划实现阶段：由张英坤和杜洪伟负责硬件的调试，由孙永芳和周璐负责路径规划算法的实现。2012.9-2012.11系统完善及论文撰写阶段：将设计的导航系统装与双轮载人自平衡车，并与其进行系统联调。将设计的机器人导航与定位算法应用于自平衡车实体中。按照设计方案撰写结题报告及论文。2012.11-2013.3编辑ppt预