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由于机器人的加工制造和装配等因素引起的几何参数误差影响了运动学模型的准确性,因此会同时降低运动控制和里程计精度.为提升全向移动机器人的运动精度,提出了一种针对基于解耦式主动脚轮的全向移动机器人的分步标定方法,该方法通过限制关节空间运动输入来简化运动学矩阵,并利用最小二乘法获得运动学参数的实际值,从而提升运动学模型的精度.搭建了基于解耦式主动脚轮的全向移动机器人实验平台,并通过仿真和实验对标定算法进行验证,实验结果显示在平面内三个自由度上速度控制精度和里程计精度均得到了显著提升,证明了标定算法的有效性. 相似文献
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鉴于主动万向脚轮式全向移动机器人运动学矩阵与其脚轮转向关节的位置有关,因此脚轮的运动误差会同时降低机器人的里程计和速度控制精度.因传统的工作空间信息融合算法无法有效提高脚轮运动精度,本文提出一种基于卡尔曼滤波的关节空间多传感器信息融合算法.新算法首先预测机器人的工作空间状态,然后通过逆向运动学将其解算到关节空间,随之在关节空间内进行数据融合,以提高脚轮运动精度,最后利用脚轮运动的最优估计来更新各关节角度和机器人里程计信息.仿真实验验证了该算法可有效减少脚轮运动的误差,使机器人的运动学矩阵更接近其真实状态,从而提升了机器人的里程计和速度控制精度. 相似文献
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