基于LPMS-B的機器人末端姿態(tài)檢測試驗研究.pdf

1、運動物體的姿態(tài)檢測，常采用的設備有激光跟蹤儀和姿態(tài)傳感器。激光跟蹤儀能高精度的檢測運動物體的姿態(tài)，但是由于其價格昂貴，而無法得到廣泛的應用。姿態(tài)傳感器由于價格適中以及其所具備的良好的動態(tài)性能被廣泛運用于運動物體的姿態(tài)檢測，比如無人機導航系統(tǒng)、車輛系統(tǒng)以及機器人控制系統(tǒng)等。因此，基于傳感器的姿態(tài)檢測系統(tǒng)具有巨大的應用潛力，是一個值得深入研究的方向。本文就陀螺儀、加速度計和磁強計構成的九軸無線姿態(tài)傳感器(LPMS-B)檢測系統(tǒng)的姿態(tài)解算和數

2、據融合算法進行研究，并基于OTC機器人平臺進行測試實驗，研究內容如下:
　　(1)對姿態(tài)檢測的相關技術研究現狀進行介紹，包括姿態(tài)傳感器與檢測技術的發(fā)展現狀、姿態(tài)解算算法和數據融合算法的研究成果。
　　(2)對提高機器人末端姿態(tài)檢測精度的數據融合方法進行研究，闡述了基于四元數的姿態(tài)更新算法、改進的高斯牛頓算法(IGN)，并在此基礎上進行卡爾曼濾波和互補濾波數據融合，提出了構建基于LPMS-B及相關數據融合算法的檢測方法以實現機

3、器人末端姿態(tài)的精確檢測。為了能夠更好的進行機器人末端姿態(tài)檢測，設計了基于陀螺儀的機床實驗和基于加速度計的電梯實驗，以此驗證陀螺儀和加速度計采集數據的有效性。
　　(3)基于OTC機器人平臺進行測試實驗，分別設計了機器人單軸轉動實驗和機器人多軸聯(lián)動實驗，通過改進的高斯牛頓算法、基于改進的四元數卡爾曼濾波數據融合算法和基于改進的四元數互補濾波數據融合算法進行姿態(tài)解算，并對比解算結果，得出基于改進的四元數互補濾波數據融合算法為最優(yōu)姿態(tài)解