CN114839990A - 一种集群机器人实验平台 - Google Patents

一种集群机器人实验平台 Download PDF

Info

Publication number
CN114839990A
CN114839990A CN202210472124.4A CN202210472124A CN114839990A CN 114839990 A CN114839990 A CN 114839990A CN 202210472124 A CN202210472124 A CN 202210472124A CN 114839990 A CN114839990 A CN 114839990A
Authority
CN
China
Prior art keywords
robot
cluster
upper computer
positioning
experimental
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210472124.4A
Other languages
English (en)
Inventor
蔡月日
陈治吉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beihang University
Original Assignee
Beihang University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beihang University filed Critical Beihang University
Priority to CN202210472124.4A priority Critical patent/CN114839990A/zh
Publication of CN114839990A publication Critical patent/CN114839990A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • G05D1/0253—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means extracting relative motion information from a plurality of images taken successively, e.g. visual odometry, optical flow
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0221—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving a learning process
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0223—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving speed control of the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

本发明是一种集群机器人实验平台，属于机器人技术领域。本发明的实验平台包括集群机器人、实验场地、通信***、定位***和上位机。集群机器人为采用两轮差速驱动的桌面移动机器人，在实验场地中运动。通信***在上位机和每个机器人上搭载无线通信模块，形成无线自组网。定位***包括深度摄像头和定位程序，深度摄像头安装在实验场地中心的正上方，定位程序计算每个集群机器人的位置。上位机发送控制命令给单个机器人或整个集群机器人，并显示机器人运行状态。本发明集成了机器人、通信***、定位***和上位机，具备集中式和分布式集群完成编队控制、区域覆盖等实验的条件，方便集群控制算法的移植和验证，有利于对集群控制算法的改进和评估。

Description

一种集群机器人实验平台
技术领域
本发明属于机器人技术领域，具体涉及一种集群机器人实验平台。
背景技术
目前，集群机器人已经成为机器人热门研究领域之一，涌现出了许多集群自组织控制算法。考虑到实物实验的成本、耗时和复杂性，特别是针对大规模集群和水下集群，大多数研究人员通常只能通过理论证明和仿真模拟的方式验证其控制算法的有效性。但是，理论计算和仿真难以精确地模拟真实的机器人与机器人、机器人与环境之间的交互以及环境噪声和干扰、传感器误差、通信延迟等因素对控制方法性能的影响。因此，为了实现集群控制算法的实验验证，有必要提出一种集群机器人实验平台。
发明内容
为了弥补现有技术的不足，本发明提供了一种集群机器人实验平台，该平台具备集群定位、通信、控制以及状态信息显示等功能，支持集中式和分布式集群机器人的实验，有助于验证集群控制算法的有效性。
本发明提供的一种集群机器人实验平台，包括集群机器人、实验场地、通信***、定位***和上位机。集群机器人为采用两轮差速驱动的桌面移动机器人，在实验场地中运动。机器人自身携带距离传感器。通信***为：在上位机和每个集群机器人上均搭载无线通信模块，形成无线自组网。定位***包括深度摄像头和定位程序，深度摄像头安装于实验场地中心的正上方，并与上位机连接，定位程序计算得到每个集群机器人的位姿信息，并传递给上位机。上位机发布单个机器人或整个集群机器人的控制命令，并显示机器人运行状态。
所述的定位***中，定位程序利用深度摄像头拍摄的图像对机器人进行外部辅助定位。
所述的定位***中，定位程序设置有两种机器人自定位方式，一种是通过机器人自身搭载的陀螺仪和编码器输出的角度及速度，进行累加计算得到机器人当前时刻的位置；一种是当机器人方向与全局坐标系的X轴或Y轴平行时，通过机器人自身携带的距离传感器测量与实验场地围墙的距离来获得当前位置。
所述的上位机由个体控制模块和集群控制模块组成。所述的个体控制模块中上位机与集群中的任一机器人建立通信，发送目标位姿、跟踪路径及目标速度给机器人。其中，跟踪路径使用二元二次方程的六个系数表示。所述的集群控制模块中上位机与集群内所有机器人建立通信，发送集群控制命令、机器人运动状态及环境信息给各机器人。集群控制命令包括目标位置设置、目标队形设置和目标区域设置。目标区域为多边形区域和圆形区域，其中多边形区域用多边形的所有顶点坐标的集合表示，圆形区域用圆心坐标和半径表示。
所述的上位机，发送的命令格式为：机器人地址+功能码+数据。
本发明的优点与积极效果在于：
(1)本发明的集群机器人实验平台，集成了机器人、通信***、定位***和上位机，具备集中式和分布式集群完成编队控制、区域覆盖等实验的条件，方便集群控制算法的移植和验证。
(2)本发明的集群机器人实验平台将外部辅助定位与机器人自定位相结合，上位机可以保存集群的运动路径，对其运行状态进行监测，有利于对集群控制算法的改进和评估。
(3)本发明的集群机器人实验平台中，采用二元二次方程的系数来描述机器人跟踪路径、采用多边形顶点坐标集合来描述目标多边形区域、采用圆心坐标和半径来描述目标圆形区域，能够有效减少控制命令的数据量，降低通信负载。
附图说明
图1是本发明实施例的集群机器人实验平台的示意图；
图2是本发明实施例的机器人运动示意图；
图3是本发明实施例的机器人利用距离传感器自定位的示意图；
图4是本发明实施例的上位机实现的功能模块示意图；
图5是本发明实施例的集群机器人的队形示意图；
图6是本发明实施例的集群机器人实验平台的工作流程图。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
如图1所示，本发明实施例的集群机器人实验平台，包括：上位机1、实验场地2、集群机器人3、通信***4以及定位***5。其中，集群机器人3为采用两轮差速驱动的桌面移动机器人，在实验场地2中运动；通信***4由多个无线自组网通信模块组成，上位机1和每个集群机器人3上均搭载了无线通信模块，能够实现相互的远程数据传输；定位***5包括深度摄像头和定位程序，深度摄像头安装于实验场地2中心的正上方，并与上位机1连接，定位程序根据其获得的画面计算得到每个集群机器人3的位姿信息，并传递给上位机1；上位机1能够发布某一个机器人或整个集群的控制命令，并显示其运行状态信息。
集群机器人3采用模块化设计程序，包括决策控制模块、驱动模块、通信模块和传感模块，易于集群控制算法的移植。其中决策控制模块，能够调用其他模块控制机器人的运动。在进行集群实验之前，须将集群控制算法写入决策控制模块，并烧录到机器人的主控制器中。驱动模块用于驱动机器人动作。通信模块为无线通信模块，与其他无线通信模块自组网通信。每个机器人自身搭载陀螺仪、编码器和距离传感器。传感模块通过陀螺仪获取机器人的转角；通过左轮电机和右轮电机的编码器获取脉冲数，以用来进一步计算机器人的速度；通过距离传感器可测量与周围事物的距离。
实验场地2的底面为喷绘布，四周为KT板制作的围栏，可以通过加长或者缩短围栏来自由改变场地的大小。
通信***4由多个基于ZigBee协议的无线通信模块组成，传输距离远，可长期稳定工作。每个无线通信模块的地址是唯一的，上电后会与周围的无线通信模块自动组成多跳网状网络，可以给网络中的任意一个节点发送数据。连接了无线通信模块的上位机1和机器人3，都是网络中的一个节点。基于通信网络，通信***能够实现一对一、一对多、多对多等三种通信模式。一对一模式，是指一个节点(上位机或机器人)发送(或接收)的数据只能被另一个特定节点接收(或发送)；一对多模式，是指一个节点发送(或接收)的数据可以被多个节点接收(或发送)；多对多模式，是指所有节点均能向其他节点发送数据，也能接收到其他节点发送的数据。
定位***5包括机器人自定位和外部辅助定位，其中机器人有两种自定位方式。
第一种自定位方式是通过机器人自身搭载的陀螺仪和编码器输出的角度及速度数据，进行累加计算得到机器人当前时刻的位置，具体如图2所示：将实验场地2左下角的点设为原点，建立全局坐标系，机器人的位姿可以用(x,y,θ)来表示，分别为机器人中心位置的x坐标、y坐标，以及机器人转角θ；其运动状态可以用(v,ω)来表示，分别为前进速度v和角速度ω。传感模块能够输出Δt时间内左轮编码器产生的脉冲数nl、右轮编码器产生的脉冲数nr和机器人转角θ。轮子转动一圈，左右电机的编码器产生的脉冲数为N，驱动轮直径为d，轮间距为L。设(xi,yi,θi)、(vi,ωi)为i时刻机器人的位姿，则有：
Figure BDA0003623133410000031
vi＝(vl+vr)/2,ωi＝(vr-vl)/L
θi＝θ,xi＝xi-1+vi·Δt·cos(θi),yi＝yi-1+vi·Δt·sin(θi)
其中，vl、vr分别表示机器人左右两轮的速度，单位为mm/s。xi-1、yi-1为i-1时刻机器人的坐标位置。
第二种自定位方式是当机器人方向与全局坐标系的X轴或Y轴平行时，即其角度为0(360°)、90°、180°或270°时，通过自身携带的距离传感器测量与实验场地围墙的距离来获得当前的位置，如图3所示。正对实验场地左侧围墙和下侧围墙的两个距离传感器测得距离值为l1、l2，则可得到当前机器人的位置，即xi＝l1、yi＝l2。
由上述两种自定位方法计算的位姿的准确度很大程度上依赖于机器人传感器的精度，编码器和距离传感器的噪声、陀螺仪的漂移都是不可避免的，随着机器人时间的增加会逐渐产生不可忽视的累积误差，且无法获得机器人的初始位姿。所以，本发明定位***还提供了一种外部辅助定位方式，以获得高精度、无累积误差的机器人位姿。该定位方式，利用安装于实验场地中心上方的深度摄像头，利用霍夫变换函数识别圆形机器人(即机器人坐标系)在摄像头坐标系下的位姿，从而可以计算得到机器人在全局坐标系下的位姿，表示如下：
Pi＝j iTPj
其中，Pj为机器人在深度摄像头坐标系下的位姿，j iT为深度摄像头坐标系相对于全局坐标系的位姿，Pi为机器人在全局坐标下的位姿。
上位机1由个体控制模块和集群控制模块两部分组成，具备个体或集群控制命令发布功能和状态信息显示功能，如图4所示。个体控制模块中，上位机可以与集群中的任一机器人建立通信，发送其目标位姿、跟踪路径及目标速度。其中目标位姿用(xd,yd,θd)表示；目标速度用(vd,ωd)表示；跟踪路径使用二元二次方程的六个系数(a,b,c,d,e,f)表示，路径表达式如下式所示：
ax2+by2+cxy+dx+ey+f＝0
其中，x,y为位置坐标。
例如，直线路径y＝x可以用(0,0,0,-1,1,0)表示，以(5,5)为圆心、10为半径的圆路径可以用(1,1,0,-10,-10,-50)表示。
上位机1发送的命令格式为：机器人地址+功能码+数据。机器人收到传输的数据后，按照其集群控制程序执行相应的操作。除此之外，上位机1通过绘图的方式显示设定的目标点和路径，并实时更新机器人的位姿。
集群控制模块中，上位机需要和集群内所有机器人建立通信，传输控制命令、机器人运动状态及环境信息等。首先需要选择集群通信模式，即集中式通信和分布式通信。集中式通信，即每个机器人都能从上位机中获得全局的环境信息，包括集群内所有其它机器人的位姿、速度信息以及自己的外部辅助定位信息；分布式通信，即每个机器人只能从上位机中获得其设定范围内的局部环境信息，包括在此范围内的其他机器人的位姿、速度信息，只能依靠自定位，无法获取自己的外部辅助定位信息。集群控制命令包括目标位置设置、目标队形设置和目标区域设置。其中目标位置用(xsd,ysd)表示；目标队形包括三角形编队和菱形编队两种，用(type,D,α)表示，其中type＝0为三角形编队，type＝1为菱形编队，D为编队中个体之间的距离，α为编队中个体之间的角度，如图5所示；目标区域可以分为多边形区域和圆形区域，其中多边形区域用多边形的所有顶点坐标的集合表示，即{(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),…}，圆形区域用圆心坐标和半径表示，即(xo,yo,r)。状态显示模块能够显示集群中所有个体的位姿以及目标队形、目标覆盖区域，有利于检测集群的状态和评价实验结果。
现有技术中一般采用位于路径和目标区域轮廓上、等间距的点序列来描述路径和目标区域，这种描述方法的精确度与点的间隔大小相关，随着路径长度增加或者目标区域面积增大，点序列的长度也会增加，进而导致控制命令的数据量增大。而本发明采用多边形顶点坐标集合来描述目标多边形区域、采用圆心坐标和半径来描述目标圆形区域，控制命令数据量与路径长度或目标区域大小没有直接关系，只与其形状有关，能够在保持精确度的同时降低数据量。
本发明一种集群机器人实验平台的工作流程，如图6所示。首先，为所有集群机器人烧录集群控制程序，完成后将机器人放入实验场地中上电；打开上位机界面，启动无线通信模块，与所有机器人建立自组网通讯网络；使用定位***的外部定位模块，将定位结果通过上位机发送给每个机器人，完成机器人位姿的初始化；上位机发送个体/集群控制命令；机器人接收命令到后按控制程序执行任务；执行任务过程中通过自定位模块更新自身的位姿，并发布给上位机；上位机对个体/集群的位姿进行显示；完成任务后，机器人等待下一个命令。
除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。本发明省略了对公知组件和公知技术的描述，以避免赘述和不必要地限制本发明。上述实施例中所描述的实施方式也并不代表与本申请相一致的所有实施方式，在本发明技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性的劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种集群机器人实验平台，其特征在于，包括：集群机器人、实验场地、通信***、定位***和上位机；
所述集群机器人为采用两轮差速驱动的桌面移动机器人，在所述实验场地中运动；机器人自身携带距离传感器；所述通信***在上位机和每个集群机器人上均搭载无线通信模块，形成无线自组网；所述定位***包括深度摄像头和定位程序，深度摄像头安装于实验场地中心的正上方，并与上位机连接，定位程序计算得到每个集群机器人的位姿信息，并传递给上位机；所述上位机发布单个机器人或整个集群机器人的控制命令，并显示机器人运行状态。
2.根据权利要求1所述的集群机器人实验平台，其特征在于，所述的集群机器人中功能采用模块化设计，包括决策控制模块、驱动模块、通信模块和传感模块；在进行集群实验前，集群控制算法写入所述决策控制模块中；所述驱动模块驱动机器人动作；所述通信模块用于无线通信；所述传感模块从机器人自身携带的陀螺仪、编码器和距离传感器获取输出数据发送给定位***。
3.根据权利要求1所述的集群机器人实验平台，其特征在于，所述的定位***，其上的定位程序对机器人进行外部辅助定位，采用如下方式：
获取深度摄像头所拍摄的图像，利用霍夫变换函数识别机器人在摄像头坐标系下的位置，计算得到机器人在全局坐标系下的位姿，如下：
Figure FDA0003623133400000011
其中，Pj为机器人在深度摄像头坐标系下的位姿，
Figure FDA0003623133400000012
为深度摄像头坐标系相对于全局坐标系的位姿，Pi为机器人在全局坐标下的位姿；全局坐标系以实验场地左下角的点为原点建立。
4.根据权利要求1或2或3所述的集群机器人实验平台，其特征在于，所述的定位***，其上的定位程序进行机器人自定位，采用如下方式：
将实验场地左下角的点设为原点，建立全局坐标系；通过机器人自身搭载的陀螺仪和编码器输出的角度及速度，进行累加计算得到机器人当前时刻的位置，具体包括：
机器人轮子转动一圈，左右驱动轮电机的编码器产生的脉冲数为N，驱动轮直径为d，轮间距为L；设i-1时刻机器人的坐标位置为xi-1,yi-1；获取机器人在时间Δt内左轮编码器产生的脉冲数nl、右轮编码器产生的脉冲数nr和机器人转角θ；则获取i时刻机器人的位姿如下：
Figure FDA0003623133400000013
vi＝(vl+vr)/2,ωi＝(vr-vl)/L
θi＝θ,xi＝xi-1+vi·Δt·cos(θi),yi＝yi-1+vi·Δt·sin(θi)
其中，vl、vr分别表示机器人左右两驱动轮的速度；vi为i时刻机器人的前进速度；ωi为i时刻机器人的角速度；xi,yi为i时刻机器人的坐标位置，θi为i时刻机器人转角。
5.根据权利要求1所述的集群机器人实验平台，其特征在于，所述的定位***，其上的定位程序进行机器人自定位，采用如下方式：
将实验场地左下角的点设为原点，建立全局坐标系；
当机器人方向与全局坐标系的X轴或Y轴平行时，通过机器人自身携带的距离传感器测量与实验场地围墙的距离来获得当前的位置。
6.根据权利要求1或3所述的集群机器人实验平台，其特征在于，所述的上位机由个体控制模块和集群控制模块组成；
个体控制模块中上位机与集群中的任一机器人建立通信，发送目标位姿、跟踪路径及目标速度给机器人；其中，跟踪路径使用二元二次方程的六个系数(a,b,c,d,e,f)表示，所代表的路径表达式如下：
ax2+by2+cxy+dx+ey+f＝0
其中，x,y为位置坐标；
集群控制模块中上位机与集群内所有机器人建立通信，发送集群控制命令、机器人运动状态及环境信息给各机器人；集群控制命令包括目标位置设置、目标队形设置和目标区域设置；目标区域为多边形区域和圆形区域，其中多边形区域用多边形的所有顶点坐标的集合表示，圆形区域用圆心坐标和半径表示。
7.根据权利要求6所述的集群机器人实验平台，其特征在于，所述的集群控制模块，设置有两种集群通信模式，包括：集中式通信和分布式通信；在集中式通信模式下，每个机器人都能从上位机中获得全局环境信息，包括集群内所有其它机器人的位姿以及自身的外部辅助定位信息；在分布式通信模式下，每个机器人从上位机中获得其设定范围内的局部环境信息，包括在设定范围内的其他机器人的位姿，无法获取自身的外部辅助定位信息。
8.根据权利要求6所述的集群机器人实验平台，其特征在于，所述的上位机，发送的命令格式为：机器人地址+功能码+数据。
CN202210472124.4A 2022-04-29 2022-04-29 一种集群机器人实验平台 Pending CN114839990A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210472124.4A CN114839990A (zh) 2022-04-29 2022-04-29 一种集群机器人实验平台

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210472124.4A CN114839990A (zh) 2022-04-29 2022-04-29 一种集群机器人实验平台

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114839990A true CN114839990A (zh) 2022-08-02

Family

ID=82567260

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210472124.4A Pending CN114839990A (zh) 2022-04-29 2022-04-29 一种集群机器人实验平台

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114839990A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117009089A (zh) * 2023-09-28 2023-11-07 南京庆文信息科技有限公司 基于分布式计算与uwb定位的机器人集群监督管理***

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117009089A (zh) * 2023-09-28 2023-11-07 南京庆文信息科技有限公司 基于分布式计算与uwb定位的机器人集群监督管理***
CN117009089B (zh) * 2023-09-28 2023-12-12 南京庆文信息科技有限公司 基于分布式计算与uwb定位的机器人集群监督管理***

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111156998B (zh) 一种基于rgb-d相机与imu信息融合的移动机器人定位方法
JP6868028B2 (ja) 自律測位航法設備、測位航法方法及び自律測位航法システム
CN111240319A (zh) 室外多机器人协同作业***及其方法
CN111308490B (zh) 基于单线激光雷达的平衡车室内定位与导航***
CN109163675B (zh) 一种基于激光跟踪仪检测角摆轴位置精度的方法
CN111536967A (zh) 一种基于ekf的多传感器融合温室巡检机器人跟踪方法
Li et al. Localization and navigation for indoor mobile robot based on ROS
CN104525420A (zh) 一种基于三维模型识别的喷涂机器人控制方法
Shen et al. Research and implementation of SLAM based on LIDAR for four-wheeled mobile robot
CN104525422A (zh) 一种控制喷涂机器人路径的方法
Tavakoli et al. Motion control of an omnidirectional climbing robot based on dead reckoning method
CN113093756A (zh) 树莓派平台下基于激光slam的室内导航机器人
CN104549850A (zh) 一种控制喷涂机器人喷枪的方法
CN107102653B (zh) 一种控制无人机的挂载设备对地角度的装置和方法
CN110837257A (zh) 一种基于iGPS与视觉的AGV复合定位导航***
Yang et al. Enhanced 6D measurement by integrating an Inertial Measurement Unit (IMU) with a 6D sensor unit of a laser tracker
CN114839990A (zh) 一种集群机器人实验平台
CN104525423A (zh) 一种控制喷涂机器人的喷涂方法
CN104525424B (zh) 一种用于喷涂机器人喷涂路径设定的光学测量设备
CN204448383U (zh) 一种智能机器人喷涂***
CN204469968U (zh) 一种用于喷涂机器人喷涂路径设定的光学测量设备
CN112461123B (zh) 空间定位***的多发射站实现方法及装置
WO2021217341A1 (zh) 避障方法、可移动平台、控制设备和存储介质
CN110989350B (zh) 一种基于膜计算实现井下移动机器人位姿优化方法及装置
CN110455277B (zh) 基于物联网数据融合的高精度姿态测量装置与方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination