论文研究-轮式移动机器人里程计系统误差校核.pdf

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里程计在轮式移动机器人运行过程中存在严重的误差累计,通过校核系统参数可以减小系统误差。针对传统UMBmark系统误差校核方法存在的不足,提出一种改进的系统误差校核新方法。该算法综合考虑三种主要系统误差来源产生的误差对移动机器人直线运动和定点旋转运动造成的影响,同时采用正方形回路终点的方向误差代替位置误差来校核系统参数。实验结果表明,该方法能够有效校核系统参数,提高移动机器人的定位精度。
·2698· 计算机应用研究 笃35卷 的影响。在本文中定义E,产生的方向误差为 由上述分析可知,车轮直径不相等、车轮的半均直径与名 义直径不相等、有效轮距不确定导致的误差对移动机器人的定 点旋转运动均产生影响,三种主要系统误差来源产生的方向误 差为a,则 型3E对移动机器人的 图4两种误差导致的 2.3系统误差校核改进算法 直线运动产牛影响 旋转方向误差 根据上述系统误差来源的分析車新建立系统误差模型 所以 a)移动机器人里程计系统误差的主要来源是E、E和E 其中:m1为两种误差合成的旋转方向误差;m,为E产生的旋 b)移动机器人的直线运动产生的误差仅受F4影响。 转方向误差;为E产生的旋转方向误差。 c)移动机器人的定点旋转运动产生的误差受E4、E和E 2.2.2E,对旋转运动的影响 综合影响。 移动机器人定点旋转时左、右两侧车轮角速度大小相等 d) type b误差由EA、E和E共同引起 所以当车轮直径不相等时,车轮的实际线速度与车轮的实际直 e) type A误差由E。引起 径成正比例关系。由于两侧车轮的线速度不相等,导致车轮转 传统UⅦ Bmark方法利用回路终点的位置误差分别计算 向速度瞬心O将不与轮轴中心0重合。图5为左轮实际直径E导致的方向误差a和E4导致的方向误差B,并且在推导过 D1大于右轮实际直径Dk时的定点旋转示意图。 程中用到数学近似Lsin0≈LB,Lcos0≈L,这样会使a。和B的 移动机器人实际旋转角度r时,由图5可推导 计算值具有一定偏差。在移动机器人定位屮小的方向误差会 DR (9)导致严重的位置估计误差,所以在本文研究中利用回路终点的 方向误差计算a和B 其中:r、分别为左、右侧车轮到瞬心O的距离。进而可得 根据图1推导移动机器人回路终点的 type A方向误差,θ (10)是移动机器人车体与x轴的夹角,顺时针为“-”,逆时针为 因为rk+r1=bnm1,代入式(10)可得 具体计算过程如下 a)移动机器人逆时针方向运动。 nominal 11 6=0,1=60=0 假如在图5的运动状态下,移动札器人左轮名义运行距离 62=01+ 为Un,左轮旋转圈数为N,满足如下关系式 ULn=丌UML 03=B,-2o-T 则移动机器人名义旋转角度为 a4=-(-2a)-30a=-4a,01-=-4a b)移动机器人顺时针方向运动。 其中:Dn为左轮名义直径。 6=0,B1=60=0 同理可得移动机器人实际旋转角度为 2=6-(、Tc) (14 63=b2+2c 2 由式(13)(14)可得 了, binal Du 04=03+(2-2a)+3a=4a (15) 注意,式中a即为E产生的旋转方向误差 将式(11)代入到式(15)可得 同理,根据图2推导移动机器人回路终点的vpeB方向误 D +D T L6 差,计算结果如下所 因为左、右侧车轮的实际平均值为 a)移动机器人逆时针方向运动 04-6n=4B b)移动机器人顺时针方向运动 D a4-6=4B 所以 (18 综上,移动机器人逆时针方向运动时产生的方向误差为 其中:DLn=DA=D 8. e CCW=-40+4B (24 综上所述,可推导出移动机器人车轮实际直径的平均值 移动机器人顺时针方向运动时产生的方向误差为 、名义直径D、实际旋转角度r与名义旋转角度r。之间满 8e g. CW=40+4B (25) 足如下关系: 由此可得 6。gCW-9.gCCW (26 8. CW+6. CCW 27 若D≠Dn,r≠r,即车轮的平均直径与名义直径不相等 时会对机器人定点旋转产生差,将此误差定义为E,。传统其中 e.g.CW/CCW i Eee. Cw/CCw (28) UMBmark方法屮认为通过尺量法可以测量E,并在软件中进 e=, 行补偿;但移动机器人的控制精度较低吋F、不能精确测量,所其中:O。为移动机器人在终点的绝对角度值;θ。为栘动机器 以E导致的误差对移动机器人的定点旋转运动产生不可忽略人在起点的绝对角度值。c与B满足关系式121 第9期 贝旭颛,等:轮式移动机器人里程计系统误差校核 2699 r.sCCW),其中r。CW和rCCW为相应的位置误差的重心 与原点的距离值。为∫降低非系统误差等外在因素对实验结 由上述分忻可得移动机器人旋转过程屮系统误差产生的果的影响,进行多次实验验证本文提出的系统误差校核方法的 方向误差为 准确性。实验结果如表1所示。 a=cn+a,、6.gCW-B。CCW, T xB+(7-7)(31) 口憾前的位置差,CCW 4L ◇忄文与法校喊的位置谟差,CCW 根据式(2)和(31)可得 900+本文方法校孩的位置误差cW (32) (an +as) X nominal 600 -600 根据式(3)(8)可得 L 9CC-600-300300600900 nCeB sin(r) alUMDmark校核方法 (b)本文提出的校核方法 图7对比实验分析结果 180×NR 表1五次实验数据统 L 实桉核前 UMBmark校核校核厂提高本文方法校核校核后提高 2 验Em,st/mm后的Em,s/mm的倍数后的Ems,s!m的倍数 (35) 178 D,= 2 1205 2.6 7.4 至此可以校核系统参数b-、Dp、D1。 6.8 1148 3实验验证 为了验证本文提出的系统误差检核方法的有效性,利用课提出的系统误差校核方法更能提高里程计定位精度。可知E 题组自主研发的 Pingfang1轮式滑动转向移动机器人进行实验和E,对移动机器人产生的影响并不是相互独立的,当移动机 验证。该移动机器人的四个轮子完全独立驱动依靠改变两侧器人的控制精度较低时,E,对运动过程产牛的影晌不可忽略 车轮的轮速差实现不同半径的转向。为了便于分析,假定同侧即三种系统误差均对移动机器人的运动过程产生影响。由本文 车轮的直径完全相等。为了减小非系统误差对实验结果的影分析推导可知,移动机器人的定点旋转运动受EA、E,、E4三者共 响控制移动机器人低速运行,选取υ=0.2m〈s;为了降低快速同影响,直线运动仅受E影响,提出的系统误差模型更为完善。 转弯时玍轮打滑的影响,移动机器人旋转前先停止,然后再定点 旋转90°。正方形回路没计为2mx2m。实验装置如图6所示,4结束语 ping fang曦动机聋人 本文在传统 UMBmark方法的基础上进行改进,提出一种 改进的轮式移动机器人的系统误差校核新方法。移动机器人 控制精度较低时E,测量困难,并且在运动分析中发现E:对机 器人的旋转运动产生不可忽略的影响,所以本文综合考虑三种 机 系统误差来源产生的误差对机器人运动造成的影响:移动机器 全局坐标系 人的旋转运动受E、E、E共同影响;直线运动仅受E4影响 移动机器人定位误差包括位置误差和方向误差,小的方向误差 图5车纶直径不相等时 图6现场实验装置 会导致严重的位置估计误差,所以本文利用正方形回路终点的 的定点旋转 方向误差校核系统参数。最后利用课题组自研发的 Pingfan 图中标注的两条相互垂直的黑线X-Y作为实验系统的I轮式移动机器人进行实验验证,实验结果表明本文提出的校核 全局坐标系,用来测量移动机器人的绝对位置;PC机发布指令方法能有效减小系统误差。对比实验可以看出,本文提出的系 控制移动机器人的运动,并记录左、右轮编码器的脉冲增量N.统误差校核方法比传统UMma方法更能提高里程计精度。 和Nn。具体实验步骤如下 参考文献: a)实验开始前,测量移动机器人在仝局坐标系下的绝对 [1 Bashiri M, Vatankhah H, Ghidary S. Hybrid adaptive differential 位置,并计算绝对角度值。 evolution for mobile robot localization[J. Intelligent Service Ro b)控制移动机器人沿着2m×2m正方形逆时针(CCW) botics,2012,5(2):99-107 运行10次,分别记录移动机器人终点的绝对位置,并计算绝对 [2 Cheng Piyin, Chen P J. Navigation of mobile robot by using d+ algo 角度值 rithm J. Intelligent Service Robotics, 2012, 5(2): 229-243 c)计算移动机器人每次运行时起点和终点的绝对角度的「3王卫华,移动机嚣人定位技术研究「D1·武汉;华中科技大学, 差值。 2005. d)重复上述步骤,控制栘动机器人沿着正方形回路顺时4. Ganganath N, Leung h. Mobile robot localization using odometry and 针方向(CW)运行10次,并记录数据。 kinect sensor C// Proc of IEEE International Conference on Robo 实验结果如图7所示。 tics and Automation. Piscataway, NI: IEEE Press, 2012: 91-94 图7中x1~x4均代表每次实验计算得到的位置误差的重 [5 Mandal S, Yun Y, Wan K C, el al. Terminal iterative learning (oll- rmI for calibrating sy slemat ie odometry errors in mobile [ c//Proc of 心。传统 L MImar方法定义Fms表示里程计系统误差的大 Conference on Advanced Intelligent Mechatronics. Piscataway, NJ: 小,本文仍采用该定义表示里程计误差, Emax.evet=max(r。CW IEEE Press,2010:311-316. (下转第2703页) 第9期 岳应娟,等:基于递归灰度图局部二值特征的故障诊断方法 2703 0210工况1 x104工况2 现不同的圆域半径和域内点数对应的识别率也不相同。合适 的域内点数和圆域半径能够好地反映图像中的纹理信息,相 比于基本樸式的LBP算子, uniforn模式对特征参数进行了优 选,优选后的特征参数可分性更好。基于递归灰度图与umi- fom模式LBP的内燃机故障诊断方法整体识别率最高,说明 0 像素级 像素级 了本文方法的有效性。 10况3 工况4 4结束语 想 本文针对递归图中阈值选取问题进行了改进,提出了递归 灰度图算法。较之递归图,递归灰度图能够充分反映系统的相 像素级 20像素级406空间信息,对机械设备系统运行状念的反映更全面细致,自适 (a)递归图 应性更好。 工况1 10-k10′ 用局部二值模弌方汰对四和典型內燃机工况递归灰度图 进行特征参数提取,能有效地描述内燃机不同工况振动信号的 特征信息。相比于基本模式的LBP算子, uniform模式对参数 优选效果明显,有效提高∫故障诊断精度。结合递归灰度图与 像素级 象素0 uniform局部二值模式纹理特征提取的方法能够有效诊断出内 燃机故障 参考文献 [Ⅰ』蔡拖平,李丈华,王涛,等.基于时颁谱图与图像分割的粜油机 故障诊断[J].内燃机学报,2011,29(2):18 [2]刘昱,张俊红,毕风荣,等.基于LMD边际谱的柴油机气门歆障 像东级 象东级 诊断[J,内熈机工程,2014,35(6):96-9 (b)递归灰度图 「3贾继徳.一和柴油机燃烧状态特征极坐祘增强方法「J.内燃机 图9内燃机递归图与递归灰度图的LBP特征参量 工程,2014,35(1):47-50 □BpL8LBL5.2口LBP2 「4沈虹,赵红东,梅检民,等.基于高阶累积量图像特征的柴油机 故障诊断研究[J,振动与冲击,2015,34(11):133-138 [5』蔡艳平,李艾华,王涛,等,基于EMD- Wigner-Ⅴle的内燃机振 动时频分析J.振动二程学报,2010,23(4):430-437. [6〗李敏通。柴油机振动信号特征提取与故障诊跞方法硏[D].杨 凌:西北农林科技大学,2012 95RP D3 RP06 O9 RGP RP 0.3 RP0.6 RP O9 RGP [7 Eckmann J P, Kamphorst S O, Ruelle D. Recurrence plots of dynam- 基本模式LBP niform模式LBP 样本类型 ical systems [J]. Europhysics Letters, 1987, 4(9): 973-977 图10识别率对比 8]岳应娟,孙刚,蔡艳严,等,基于RP与NMF的内燃机气闼故障 从图10中可以看出,使用同种IBP算」对振动信号递归 诊断方法[J].科学技术与工程,2016,16(28):85-89 图进行特征提取和识别,随着阈值r的取值不同,其识别率也「910alar, Pietikainen m, Maeno T. Multiresolution gray scale and ro- 各不相同,取值过小或过大,生成的递归图像都不能充分反 tation invariant texture classification with local binary patterns [J] IEEE Trans on Pattem Analysis and Machine Intelligence 映系统的复杂度。递归图方法阈值r取值的不同,生成的递归 2002,24(7):971-987 图也会随之变化,利用递归图进行故障诊断时受主观人为因素10 Citronberg3 Is, Wilkens l.R,LinU,eal. reliability of plasma li 影响较大。递归灰度图较之递归图更绀致与精确,能较好地对 popolysaccharide- binding prolein ( I BP)Irmm repealed measures in 系统的复杂程度进行反映,同种LBP算子对应的递归灰度图 healthy adults J. Cancer Causes Control, 2016, 27(9) 识别正确率均高于递归图;使用同种图像、不同LBP算子,发 1163-1166 (上接第260)页) Mechanical Science and Instrumentation, 2012, 3(3): 268 [6 Jung D, Seong ], Jung C B, ei al. Accurate calibration of systematic errors for car-like mobile robots using experimental orientation errors 12] Lee K, Jung C, Chung W. Accurate calibration of kinematic parame [J]. International Journal of Precision and Manufacturing lers for two wheel differential mobile robots[J. Journal of Me- 2016,17(9):1113-1119 chanical Science and Technology. 2011, 25(6): 1603-1611 [7 Thtun S, Burgard W, Fox 1. Probabilistic robotics [M].Can [13 Martinelli A. 'The odometry error of a mobile robot with a synch bridge, MA: MIT Preee, 2005: 117-147 drive system [J. IEEE Trans on Robotics and Automation [8 Borenstein J, Feng Liqiang. Measurement and correction of systematic 2002,18(3):399-405 odometry errors in mobile robots LJ_. IEEE Trans on Robotics and [14 Lee K, Chung W, Yoo K. Kinematic parameter calibration of a ca Automation,1996,12(6):869-880 like mobile robot to improve odometry accuracy [J]. Mechatronics Nourbakhsh I R. Scaramuzza D. Introduction to autono 2010,20(5):582-595 mous mobile robots[M]. Cambridge,MA;Ⅶ IT Press,201l:265-[15]张铗,陈伟华,马琼雄,等,移动杌器人旦程汁系统误差的校正 方法[J].华南理工大学学报:自然科学版,2014,42(9):7-12 L10」王卫华,熊有伦,孙容磊.测程法系统误差的测量与砇校LJ」.Ll6」PakK, Lee(,. A rotating sonar and a differential encoder data fu- 机嚣人,2004,26(5):454460 sion for map-based dynamic positioning I J. Journal of Intelligent [11 Jung C, Chung W. Accurate parameter estimation of systematic dome and Robotic Systems: Theory and Applications, 2000, 29(3) try errors for two-wheel differential mobile robots[J. Journal of 211-232

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