机器人传感器

1.引言： 机器人的研究越来越多的得到关注和投入，随着计算机技术和人工智能的发展，智能自主移动机器人成为机器人领域的一个重要研究方向和研究热点。移动机器人的定位和地图创建是自主移动机器人领域的热点研究问题。对于已知环境中的机器人自主定位和已知机器人位置的地图创建已经有了一些实用的解决方法。然而在很多环境中机器人不能利用全局定位系统进行定位，而且事先获取机器人工作环境的地图很困难，甚至是不可能的。这时机器人需要在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中创建地图,同时利用地图进行自主定位和导航。这就是移动机器人的同时定位与地图创建(SLAM) 问题，最先是由SmithSelf 和Cheeseman在1988年提出来的，被认为是实现真正全自主移动机器人的关键。 SLAM问题可以描述为：机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和传感器数据进行自身定位，同时建造增量式地图。 在SLAM中，机器人利用自身携带的传感器识别未知环境中的特征标志，然后根据机器人与特征标志之间的相对位置和里程计的读数估计机器人和特征标志的全局坐标。这种在线的定位与地图创建需要保持机器人与特征标志之间的详细信息。近几年来，SLAM的研究取得了很大的进展，并已应用于各种不同的环境，如：室内环境、水下、室外环境。 2.SLAM的关键性问题 2.1地图的表示方式 目前各国研究者已经提出了多种表示法

在智能工厂里，机器和设备将具有提升的自我优化和自主决策的能力。这与今日运行固定程序操作的情况形成了鲜明的对比。 下面一起从传感器、工业以太网、工业软件、工业机器人和智能物流五方面分析认识。 上游行业-传感器 近年来，传感器正处于传统型向新型传感器转型的发展阶段。新型传感器的特点是微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化，它不仅促进了传统产业的改造，而且可导致建立新型工业，是21世纪新的经济增长点。 不管“工业4.0”还是“中国制造2025”，其实最本质的变化是智能化生产，而在谷荣祥看来，传感器是整个智能化的关键。因为“工业4.0”和“中国制造2025”最核心的方面是智能制造，不管网络化还是数字化，最前端都将是智能化，但所有的这些都将离不开传感器。 传感器产业作为国内外公认的具有发展前途的高技术产业，以其技术含量高、经济效益好、渗透能力强、市场前景广等特点为世人瞩目。 在国家大力加强传感器的开发和应用的一系列政策引导和支持下，我国传感器行业面临良好的发展前景，未来成长空间可期。 上游行业-工业以太网 工业以太网作为一种高效的局域网络，从诞生之初，就担负着传感器数据传输、生产设备控制等功能，是现代工业自动化生产体系中的重要组成部分和工厂信息化的基础。它的构建也就成为智能工厂建设的核心。 工业以太网，互联互通、实时控制，进而实现安全、节能将是智能工厂的核心技术。 具体而言

文章内容来源：https://blog.csdn.net/ZXQHBD/article/details/69389019 多传感器数据融合是一个新兴的研究领域，是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术，是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。 近年来，多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛。多传感器融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。这一技术广泛应用于C3I系统、复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。 1 基本概念及融合原理 1．1 多传感器数据融合概念 数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合，对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。随着数据融合和计算机应用技术的发展，根据国内外研究成果，多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源

摘 要 微小型AUV具有体积小，灵活性高、隐蔽性好等特点，可以工作于其它大型水下机器人无法进入的区域。民用上可以应用于海洋矿产勘探、海底地形探测，沉船打捞，水下考古，海洋生物探测等；军事上可以用来反水雷，作为自航水雷的载体、监察海战时水下敌情等。 首先，本文对所设计的微小型AUV的结构、推进器分布进行介绍，并对其进行受力分析和建立运动方程。结合运动方程设计了被控对象模型未知的AUV自动定深、自动定航控制器；同时研究了传统的PID控制、模糊控制、自适应控制等算法，并最终设计了应用于该微小型AUV的模糊参数自适应PID控制算法。 其次，对该具有多传感器的微小型AUV控制系统进行了研究设计。针对分布式控制系统总体机构及其通信总线进行了设计；分别详细设计了分布式系统的各个子系统；着重研究、设计了理论、算法及软件实现方案；计了基于CAN总线的分布式微小型AUV控制系统，提高了系统的稳定性和模块化程度，在结构上优化了系统的复杂性。最终形成了由软硬件系统组成分布式控制系统。 再其次，根据SINS、DVL和深度计这三个传感器的姿态角、角速度，线速度、加速度，深度等导航信息进行了AUV的航位推算研究与实现；并使用综合水池实验室的X-Y航车系统，反复试验，对航位推算进行了标定，修正了安装误差角和刻度因子。提高了航位推算精度。结合航位推算和AUV制导控制设计了有海流影响的AUV自动巡航控制器

一个算法并不是能适用于任何场景，在使用线性卡尔曼滤波器前，它有两个假设限定了它的应用场景，即： 系统是线性的 系统和测量噪声是高斯白噪声 什么是高斯白噪声？即噪声满足正态分布，表述如下： 高斯白噪声在时间尺度上是互不相关的，即上一时刻的噪声状态并不能决定下一时刻的噪声状态； 噪声在所有频率上具有相等的功率，即功率谱密度服从均匀分布； 4. 分析过程 4.1 基本方程 先直接扔出卡尔曼滤波的经典5个方程（来自于参考文献）： 预测（估计）状态方程 更新方程 以上5个方程以矩阵运算形式代表了线性卡尔曼滤波算法的一般形式（不同文献的数学表达方式略有不同）。第一眼看到这几个方程里面的F、K、H之类的变量以及符号肯定是蒙圈的，即使了解了符号代表的意义，在实际过程中怎么使用可能也不是很清楚。 ### 4.2 方程的解释 【注：此节不会完整的再验算一次推导过程，因为篇幅有限，我只能根据我的理解，解释捋清推导过程的一个基本脉络，并解释参考文献中稍微有点绕的地方】 上述算法的一般方程来自于参考文献3，文中以获取机器人的位置和速度这两个变量为例，推导出了（二维）矩阵形式的一般方程，所以结合案例，总结一下方程中各变量符合所代表的意义。 #### 4.2.1 预测（估计）状态方程 【注：以下表述中“预测”和“估计”表示一个意思】 预测状态方程是依据被测对象的数据模型建立的，如例子中所示