基于机器视觉和惯性测量的轮式滑动转向移动机器人定位导航与遥感知

轮式滑动转向移动机器人(Skid-Steered Mobile Robot)具有结构简单、高度灵活的特点，在户外作业、军事、勘探等领域中得到了广泛应用。这类机器人的转向是通过车轮打滑来实现的，其运动学模型和动力学模型非常复杂，在户外复杂环境下的定位和导航都相当困难。本项目应用视觉传感器(Vision Odemetry)、惯性测量装置(IMU)和光电码盘来对移动机器人进行定位和导航控制。利用异类多传感器信息融合技术，基于扩展Kalman滤波方法来移动机器人的位置和运动速度进行估计和预测，并研究针对该类机器人新的运动打滑模型和传感器测量误差模型。设计一套基于高精度网络摄像机的全局轨迹实时视觉测量系统，设定和记录机器人运动的基准轨迹；通过比较实际轨迹与基准轨迹之间的误差，可以评估出定位与导航系统的性能。借助该移动机器人实现无线传感网络系统及其节点的部署作业，进而实现一种典型的机器人遥感知作业。