基于激光测距的温室移动机器人全局定位方法

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1、２０１０年５月农业机械学报第４１卷第５期ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００１２９８．２０１０．０５．０３２基于激光测距的温室移动机器人全局定位方法１，２１，２１，２２刘洞波刘国荣胡慧喻妙华（１湖南大学电气与信息工程学院，长沙４１００８２；２湖南工程学院计算机与通信学院，湘潭４１１１０４）【摘要】针对无土栽培温室类结构化环境下机器人的全局定位问题，采用激光测距仪感知环境特征，提出了一种以自适应曲率计算方法进行环境特征分割的移动机器人ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ全局自定位方法。在机器人定位过程中，利用运动模型预测机器人的位姿，感知模型根据激光测距仪感知的环境特征的几何相似性更新粒子集

2、的分布，实现了机器人的自主定位。仿真实验验证了算法能够满足温室移动机器人定位的需要。关键词：温室移动机器人激光测距仪自适应曲率估计ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ定位中图分类号：ＴＰ２４２６文献标识码：Ａ文章编号：１０００１２９８（２０１０）０５０１５８０６ＭｅｔｈｏｄｏｆＭｏｂｉｌｅＲｏｂｏｔＧｌｏｂａｌＬｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＬａｓｅｒＲａｎｇｅＦｉｎｄｅｒｉｎＧｒｅｅｎｈｏｕｓｅ１，２１，２１，２２ＬｉｕＤｏｎｇｂｏＬｉｕＧｕｏｒｏｎｇＨｕＨｕｉＹｕＭｉａｏｈｕａ（１ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕｎａｎＵｎｉｖ

3、ｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００８２，Ｃｈｉｎａ２ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，ＨｕｎａｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉａｎｇｔａｎ４１１１０４，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＴｏｄｅａｌｗｉｔｈｔｈｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｏｆｒｏｂｏｔｅｑｕｉｐｐｅｄｗｉｔｈｌａｓｅｒｓｅｎｓｏｒ，ａｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔＭｏｎｔｅＣａｒｌｏｓｅｌｆｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｃｕｒｖａｔｕｒｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｆｏｒｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆｅａｔｕｒｅｓｅｘｔｒａｃｔｅｄｗａｓｐ

4、ｒｏｐｏｓｅｄ．Ｄｕｒｉｎｇｔｈｅｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ，ｐｏｓｅｓｏｆｔｈｅｒｏｂｏｔｗｅｒｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄｂｙｍｏｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ａｎｄｔｈｅｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｓｓｅｔｗａｓｕｐｄａｔｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｏｆｇｅｏｍｅｔｒｙｂｙｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ａｎｄｒｏｂｏｔｓｅｌｆｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｗａｓｒｅａｌｉｚｅｄ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃｏｕｌｄｓａｔｉｓｆｙｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ

5、ｓｏｆｔｈｅｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｓｅｌｆｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｉｎｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＧｒｅｅｎｈｏｕｓｅ，Ｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔ，Ｌａｓｅｒｒａｎｇｅｆｉｎｄｅｒ，Ａｄａｐｔｉｖｅｃｕｒｖａｔｕｒｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ器人自定位的方法可解决无土栽培温室内机器人定引言位问题。温室内高温高湿、工作环境较差，为改善劳动条在温室三维环境下运动，移动机器人必须通过件、提高生产效率，利用移动机器人进行温室作业很传感器收集数据，建立外部环境的模型，正确全面地有必要。国外很多研究者研制出了多种性能卓越的反映出外部环境的特征，为机器人准确

6、定位提供依农用机器人，国内的研究人员也开始该领域的研据。其中激光测距传感器具有较高的精度而无需对［１～２］究，目前尚处于初步阶段，还需要做大量的基础环境进行任何修改，具有测距范围大，环境适应能力研究及实际应用工作。近年来，温室的无土栽培得强等优点，因而能很好地适用于温室结构。由于粒到快速发展，无土栽培是在温室内放置若干排较高子滤波定位方法利用带权重的粒子集来表示任意概的栽培箱，栽培箱形成的行道等空间类似于墙壁形率分布，可以很好地解决全局定位以及机器人绑架成的走廊等室内环境空间，采用类似于室内移动机问题。因此本文提出一种基于激光传感器，采用自收稿日期：２００９０７０３修回日期：２００９１１１９

7、湖南省教育厅资助科研项目（０８Ｃ２２４）和湖南省科技计划项目（２００８ＦＪ３０２９）作者简介：刘洞波，博士生，湖南工程学院讲师，主要从事多传感器信息融合与机器人定位、导航技术研究，Ｅｍａｉｌ：ｌｄｂｙｍｈ＠１６３．ｃｏｍ第５期刘洞波等：基于激光测距的温室移动机器人全局定位方法１５９适应曲率计算方法进行环境特征分割的移动机器人何信息，如机器人与某一墙面的距离等。本节按照粒子滤波全局定位方法，以期解决无土栽培