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AGV定位方法概述
AGV導航過程需要回答三個問題:“我在哪里?”“我要去哪兒?”和“我怎樣到達那里?”。定位就是要回答第一個問題,確切的,AGV定位就是確定在其運動環(huán)境中的世界坐標系的坐標。
根據(jù)AGV定位可分為相對定位和絕對定位。
一、相對定位
AGV相對定位也叫作位置跟蹤,假定機器人初始位置,采用相鄰近時刻傳感器信息對機器人位置進行跟蹤估計。相對定位分為里程計法和慣性導航法
1、里程計法
在AGV車輪上裝有光電編碼器,通過對車輪轉(zhuǎn)動記錄實現(xiàn)位置跟蹤。航位推算法是假定初始位置已知,根據(jù)以前的位置對當前位置估計更新。缺點是:航位推算是個累加過程,逐步累加的過程中,測量值以及計算值都會累積誤差,定位精度下降,因此只適用于短時間或短距離位置跟蹤。
2、慣性導航法
AGV從一個已知坐標出發(fā),陀螺儀測得角加速度的值,加速度計獲得線加速度,通過角加速度和線加速度進行二次積分分別得到角度和位置。
二、絕對定位
絕對定位又稱為全局定位。完成AGV全局定位需要預先確定好環(huán)境模型或通過傳感器直接向AGV提供外接位置信息,計算AGV在全局坐標系中的位置。
1、信標定位:利用人工路標或自然路標和三角原理進行定位。
2、地圖匹配:利用傳感器感知環(huán)境信息創(chuàng)建好地圖,然后將當前地圖與數(shù)據(jù)庫中預先存儲好的地圖進行匹配,計算出AGV在全局坐標系中位置。
3、GPS:室外AGV導航定位
4、概率定位:基于概率地圖的定位,用概率論來表示不確定性,將AGV方位表示為對所有可能的位置的概率分布。
4.1馬爾科夫定位(Maekov Localization ML):AGV通常不知道他所處環(huán)境的確切位置,而是用一個概率密度函數(shù)表示AGV的位置。它持有一個可能在哪里的信任度并跟蹤任意概率密度函數(shù)跟蹤AGV的信任度狀態(tài)。信任度是指AGV在整個位置空間的概率分布。信任度值的計算是馬爾科夫定位的關鍵。地圖的表示方法為柵格地圖,AGV導航環(huán)境被劃分為很多柵格,每個柵格在0~1之間,表示AGV在該柵格的信任度,所有柵格信任度之和為1.
4.2卡爾曼濾波定位:卡爾曼濾波定位算法是馬爾科夫定位的特殊情況??柭鼮V波不適用于任何密度函數(shù),而是使用高斯代表AGV信任度、運動模型和測量模型。高斯分布簡單的由均值和協(xié)方差定義,在預測和測量階段兩個參數(shù)更新。然而這個假設限制了初始信任度以及高斯的選擇。
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