采用静态数据增强的AGV定位与姿态修正研究

作     者：翁润庭 张春良 岳夏 李子涵 龙尚斌 郑仲之 WENG Runting;ZHANG Chunliang;YUE Xia;LI Zihan;LONG Shangbin;ZHENG Zhongzhi

作者机构：广州大学机械与电气工程学院广东广州510006 

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金项目(52205090) 国家自然科学基金面上项目(52275097) 

出 版 物：《机床与液压》 (Machine Tool & Hydraulics)

年 卷 期：2024年第52卷第9期

页      码：1-9页

摘      要：搭载激光雷达的移动机器人(AGV)被大量应用于智能工厂的工件运输,但受障碍物和移动物体的影响,AGV在车间内位姿辨别能力较弱。为了解决定位和姿态识别问题,提出一种全新的点云数据融合位姿辨别策略,利用高精度的静态全站仪整体数据融合激光雷达局部、低精度数据,并提出向量权重匹配法来完成AGV的室内定位。设计一种抽样网格卷积法实现异构数据的快速初步定位;建立自适应搜索全站仪数据的基准区域,将它映射到激光雷达数据的对应区域;最后通过向量权重匹配获取AVG的位姿参数。上述方法在6 m×8 m室内空间进行实验。结果表明:所提方法可达到±7 mm的定位精度与±1.4°的姿态控制识别精度,且能准确补偿激光雷达的扫描误差,提高AGV的位姿识别能力。

主 题 词：AGV 数据融合 位姿识别 权重匹配 点云匹配算法 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 0804[工学-材料学] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3881.2024.09.001

馆 藏 号：203128040...