基于WinCE.NET的GPS车载导航系统BSP的设计与实现
这是一篇关于ARM,WinCE.NET,导航系统,嵌入式系统,设备驱动程序的论文, 主要内容为近年来,随着汽车的普及和道路的建设,城际间的经济往来更加频繁,活动的区域也越来越大,由此产生了交通阻塞、找不到目的地、工作效率降低等严重问题。GPS车载导航系统能有效的改善以上各种交通问题,为人们出行提供便捷服务,将成为车上的基本装备。与国外相比,目前国内GPS车载导航发展比较落后,根据自身的研发条件,借鉴现有产品优点,基于ARM及WinCE.NET平台下,研制在符合中国国情的GPS车载导航系统中起关键和基础作用的BSP包,具有一定的研究意义和实用价值。 GPS车载导航系统涉及的技术范围很广,本文采用先进的嵌入式系统技术,以微软的WinCE.NET和SHARP的LH7A404作为平台,设计和实现系统平台的板级支持包(BSP),是实现系统内核移值和整个系统的应用软件的基础和关键。首先对系统进行整体设计,确定整个系统的软硬件组成。然后分析软件部分中的BSP包结构和开发步骤。接着详细开发系统引导程序Boot Loader和其他的OAL部分。最后介绍设备驱动程序的实现模型,详细分析驱动程序的中断处理机制和驱动程序的加载机制,在此基础上重点研究和开发SD存储卡驱动程序。 本文工作已经在深圳一家公司的GPS车载导航系统设计中得到应用,并成功在国内上市,取得良好的经济效益。
农业机器人三维激光雷达导航系统研究与试验
这是一篇关于农业机器人,无星环境,导航系统,3D LiDAR,快速开发方法的论文, 主要内容为以少量的土地培育更多高质量农产品的室内农业正在逐渐兴起,室内农业为无星环境,如:温室大棚、室内养殖场和果园树冠等无RTK或定位精度差的场景。针对室内农业的导航,最近逐渐成为研究热点。3D Li DAR(Light Detection and Ranging)因其鲁棒性和丰富的信息,已成为一种流行的感知传感器,并逐渐应用于机器人自主导航。3D Li DAR根据植物定位机器人,而植物会因季节变化影响自身的生长情况,因此现场测试会受季节限制。此外,环境感知和运动状态数据不能在多次测试中重复,使算法开发变得复杂。基于上述情况,本研究以无星环境(棚架葡萄园)为试验场景,提出了一种基于3D Li DAR的农业机器人导航系统的快速开发方法。在虚拟仿真环境中开发自主导航系统,对田间试验环境特征进行分析,设计适合农业机器人无星环境的导航方法,本课题的主要研究内容如下:(1)确定机器人系统的导航方案,完成农业机器人整机搭建。分析试验场地的环境特征,据棚架葡萄园呈现茎杆纤细、形状各异、稀疏种植的半结构化果园环境特征,选择合适的导航传感器、机器人系统硬件、系统软件,设计并搭建农业机器人的整体结构。以农业机器人底盘中心为导航控制点,根据农业机器人各个传感器之间的安装位置进行坐标的统一,实现机器人在颠簸路面导航过程中,出现大位姿偏差时,机器人能够实现行间精准的自主定位。(2)设计机器人定位感知方法与导航控制算法。以3D Li DAR为主要感知传感器,感知周围环境点云,针对棚架葡萄园的植株与环境特征,设计农业机器人自主导航算法,通过对三维点云的处理,得到农业机器人行驶的目标导航线,并对自主导航算法中的对欧式聚类、最小二乘等方法进行改进,提升导航精度,最后通过选用Lyapunov运动跟踪控制律,控制农业机器人运动,实现农业机器人在棚架葡萄园实现自主导航。(3)搭建虚拟仿真环境及参数调节。根据棚架葡萄园的环境特征与农业机器人的基本结构,采用Solid Works重建棚架葡萄园场景、机器人底盘以及3D Li DAR的三维模型;利用Gazebo构建机器人-Li DAR-作物统一的虚拟仿真环境,在虚拟仿真环境中进行导航系统的参数调整与验证,评估所设计导航系统方法的可靠性。(4)开展模拟试验及田间试验。应用提出的农业机器人导航开发方法,设计农业机器人自主导航系统,开展模拟试验与田间试验验证机器人导航系统的有效性,并给出导航控制精度评价。分别进行以GNSS和以示踪路径为真值的模拟试验、田间试验,结果表明,机器人直线导航过程中最大绝对误差分别为2.72 cm、3.12 cm,平均绝对误差分别为1.02 cm、1.31 cm,满足棚栽葡萄植保作业精度要求。因此,所提出的农业机器人导航仿真开发方法有效。
基于群智能算法的移动机器人导航系统设计及应用
这是一篇关于蚁群算法,量子-蚁群算法,机器人操作系统(ROS),路径规划,导航系统的论文, 主要内容为近年来,随着人工智能,电子,计算机,嵌入式处理器以及机械等学科的快速发展,移动机器人获得了市场的广泛关注。其中移动机器人的关键技术是对路径规划算法的研究。然而,传统的路径规划算法大多存在不足,因此,寻找最优的算法成为了现如今的研究热点。基于蚁群算法寻优效果好的特点,本文在传统的蚁群算法上进行了改进,并通过大量仿真对改进的蚁群算法性能进行了比较,分别在静态环境和有动态障碍物环境下进行仿真,最后将改进的蚁群算法应用到移动机器人导航平台上,实现了基于ROS的移动机器人的自我定位和导航等功能。首先为解决静态环境下的障碍物避碰问题,本文提出了基于改进蚁群算法(QACS)的全局路径规划算法,并通过大量仿真实验验证算法的可行性。为了克服传统蚁群算法种群多样性低,收敛速度慢问题上引入量子算子,量子态矢量来增加种群的多样性,同时引入量子旋转门来控制算法的收敛速度,避免算法过早收敛。为了验证算法的优异性,对静态环境进行建模,通过建立不同的环境地图和设置不同的参数对本文的改进的蚁群算法进行了大量的仿真实验,实验结果表明,改进的算法能搜索到全局最优解或次优解,以及具有更快的收敛速度。其次针对动态复杂环境下移动机器人路径规划问题,提出了一种基于改进蚁群算法的全局路径规划和基于滚动窗口的局部路径规划相结合的算法。在局部滚动预测避碰规划中,针对动态障碍物方向的不确定性,提出了两种预测方案,同时给出相应的碰撞避免策略。随后在静态环境下,加入了方向确定的动态障碍物和匀速运动的动态障碍物进行仿真实验,仿真实验证实了本文所提算法对解决动态环境下移动机器人路径规划问题的有效性。再次,基于ROS机器人的导航系统的搭建。主要介绍了Turtle Bot机器人的硬件和各种参数以及软件框架的设计,主要详细介绍了机器人操作系统(ROS)里的Navigation功能包集。在实现导航和定位功能,重点介绍了在导航过程中使用到的功能包和节点:amcl方法和代价地图环境建模方法。通过地图搭建和导航测试等实验,进行了移动机器人在实际环境中的测试,说明了本文改进算法的可行性。最后,基于ROS的移动机器人在智能交通中的应用。首先为解决停车难,停车位利用率低的问题,提出了无人值守停车服务系统的概念。其次将APP应用模块,车位管理模块,导航机器人模块三大模块结合,解决停车难停车利用率低等问题。最后通过在车库的导航实验,证明了本文的移动机器人可以带领车主到达指定车位,解决停车难问题,真正实现车库的无人值守状态。
农业机器人三维激光雷达导航系统研究与试验
这是一篇关于农业机器人,无星环境,导航系统,3D LiDAR,快速开发方法的论文, 主要内容为以少量的土地培育更多高质量农产品的室内农业正在逐渐兴起,室内农业为无星环境,如:温室大棚、室内养殖场和果园树冠等无RTK或定位精度差的场景。针对室内农业的导航,最近逐渐成为研究热点。3D Li DAR(Light Detection and Ranging)因其鲁棒性和丰富的信息,已成为一种流行的感知传感器,并逐渐应用于机器人自主导航。3D Li DAR根据植物定位机器人,而植物会因季节变化影响自身的生长情况,因此现场测试会受季节限制。此外,环境感知和运动状态数据不能在多次测试中重复,使算法开发变得复杂。基于上述情况,本研究以无星环境(棚架葡萄园)为试验场景,提出了一种基于3D Li DAR的农业机器人导航系统的快速开发方法。在虚拟仿真环境中开发自主导航系统,对田间试验环境特征进行分析,设计适合农业机器人无星环境的导航方法,本课题的主要研究内容如下:(1)确定机器人系统的导航方案,完成农业机器人整机搭建。分析试验场地的环境特征,据棚架葡萄园呈现茎杆纤细、形状各异、稀疏种植的半结构化果园环境特征,选择合适的导航传感器、机器人系统硬件、系统软件,设计并搭建农业机器人的整体结构。以农业机器人底盘中心为导航控制点,根据农业机器人各个传感器之间的安装位置进行坐标的统一,实现机器人在颠簸路面导航过程中,出现大位姿偏差时,机器人能够实现行间精准的自主定位。(2)设计机器人定位感知方法与导航控制算法。以3D Li DAR为主要感知传感器,感知周围环境点云,针对棚架葡萄园的植株与环境特征,设计农业机器人自主导航算法,通过对三维点云的处理,得到农业机器人行驶的目标导航线,并对自主导航算法中的对欧式聚类、最小二乘等方法进行改进,提升导航精度,最后通过选用Lyapunov运动跟踪控制律,控制农业机器人运动,实现农业机器人在棚架葡萄园实现自主导航。(3)搭建虚拟仿真环境及参数调节。根据棚架葡萄园的环境特征与农业机器人的基本结构,采用Solid Works重建棚架葡萄园场景、机器人底盘以及3D Li DAR的三维模型;利用Gazebo构建机器人-Li DAR-作物统一的虚拟仿真环境,在虚拟仿真环境中进行导航系统的参数调整与验证,评估所设计导航系统方法的可靠性。(4)开展模拟试验及田间试验。应用提出的农业机器人导航开发方法,设计农业机器人自主导航系统,开展模拟试验与田间试验验证机器人导航系统的有效性,并给出导航控制精度评价。分别进行以GNSS和以示踪路径为真值的模拟试验、田间试验,结果表明,机器人直线导航过程中最大绝对误差分别为2.72 cm、3.12 cm,平均绝对误差分别为1.02 cm、1.31 cm,满足棚栽葡萄植保作业精度要求。因此,所提出的农业机器人导航仿真开发方法有效。
农业机器人三维激光雷达导航系统研究与试验
这是一篇关于农业机器人,无星环境,导航系统,3D LiDAR,快速开发方法的论文, 主要内容为以少量的土地培育更多高质量农产品的室内农业正在逐渐兴起,室内农业为无星环境,如:温室大棚、室内养殖场和果园树冠等无RTK或定位精度差的场景。针对室内农业的导航,最近逐渐成为研究热点。3D Li DAR(Light Detection and Ranging)因其鲁棒性和丰富的信息,已成为一种流行的感知传感器,并逐渐应用于机器人自主导航。3D Li DAR根据植物定位机器人,而植物会因季节变化影响自身的生长情况,因此现场测试会受季节限制。此外,环境感知和运动状态数据不能在多次测试中重复,使算法开发变得复杂。基于上述情况,本研究以无星环境(棚架葡萄园)为试验场景,提出了一种基于3D Li DAR的农业机器人导航系统的快速开发方法。在虚拟仿真环境中开发自主导航系统,对田间试验环境特征进行分析,设计适合农业机器人无星环境的导航方法,本课题的主要研究内容如下:(1)确定机器人系统的导航方案,完成农业机器人整机搭建。分析试验场地的环境特征,据棚架葡萄园呈现茎杆纤细、形状各异、稀疏种植的半结构化果园环境特征,选择合适的导航传感器、机器人系统硬件、系统软件,设计并搭建农业机器人的整体结构。以农业机器人底盘中心为导航控制点,根据农业机器人各个传感器之间的安装位置进行坐标的统一,实现机器人在颠簸路面导航过程中,出现大位姿偏差时,机器人能够实现行间精准的自主定位。(2)设计机器人定位感知方法与导航控制算法。以3D Li DAR为主要感知传感器,感知周围环境点云,针对棚架葡萄园的植株与环境特征,设计农业机器人自主导航算法,通过对三维点云的处理,得到农业机器人行驶的目标导航线,并对自主导航算法中的对欧式聚类、最小二乘等方法进行改进,提升导航精度,最后通过选用Lyapunov运动跟踪控制律,控制农业机器人运动,实现农业机器人在棚架葡萄园实现自主导航。(3)搭建虚拟仿真环境及参数调节。根据棚架葡萄园的环境特征与农业机器人的基本结构,采用Solid Works重建棚架葡萄园场景、机器人底盘以及3D Li DAR的三维模型;利用Gazebo构建机器人-Li DAR-作物统一的虚拟仿真环境,在虚拟仿真环境中进行导航系统的参数调整与验证,评估所设计导航系统方法的可靠性。(4)开展模拟试验及田间试验。应用提出的农业机器人导航开发方法,设计农业机器人自主导航系统,开展模拟试验与田间试验验证机器人导航系统的有效性,并给出导航控制精度评价。分别进行以GNSS和以示踪路径为真值的模拟试验、田间试验,结果表明,机器人直线导航过程中最大绝对误差分别为2.72 cm、3.12 cm,平均绝对误差分别为1.02 cm、1.31 cm,满足棚栽葡萄植保作业精度要求。因此,所提出的农业机器人导航仿真开发方法有效。
农业机器人三维激光雷达导航系统研究与试验
这是一篇关于农业机器人,无星环境,导航系统,3D LiDAR,快速开发方法的论文, 主要内容为以少量的土地培育更多高质量农产品的室内农业正在逐渐兴起,室内农业为无星环境,如:温室大棚、室内养殖场和果园树冠等无RTK或定位精度差的场景。针对室内农业的导航,最近逐渐成为研究热点。3D Li DAR(Light Detection and Ranging)因其鲁棒性和丰富的信息,已成为一种流行的感知传感器,并逐渐应用于机器人自主导航。3D Li DAR根据植物定位机器人,而植物会因季节变化影响自身的生长情况,因此现场测试会受季节限制。此外,环境感知和运动状态数据不能在多次测试中重复,使算法开发变得复杂。基于上述情况,本研究以无星环境(棚架葡萄园)为试验场景,提出了一种基于3D Li DAR的农业机器人导航系统的快速开发方法。在虚拟仿真环境中开发自主导航系统,对田间试验环境特征进行分析,设计适合农业机器人无星环境的导航方法,本课题的主要研究内容如下:(1)确定机器人系统的导航方案,完成农业机器人整机搭建。分析试验场地的环境特征,据棚架葡萄园呈现茎杆纤细、形状各异、稀疏种植的半结构化果园环境特征,选择合适的导航传感器、机器人系统硬件、系统软件,设计并搭建农业机器人的整体结构。以农业机器人底盘中心为导航控制点,根据农业机器人各个传感器之间的安装位置进行坐标的统一,实现机器人在颠簸路面导航过程中,出现大位姿偏差时,机器人能够实现行间精准的自主定位。(2)设计机器人定位感知方法与导航控制算法。以3D Li DAR为主要感知传感器,感知周围环境点云,针对棚架葡萄园的植株与环境特征,设计农业机器人自主导航算法,通过对三维点云的处理,得到农业机器人行驶的目标导航线,并对自主导航算法中的对欧式聚类、最小二乘等方法进行改进,提升导航精度,最后通过选用Lyapunov运动跟踪控制律,控制农业机器人运动,实现农业机器人在棚架葡萄园实现自主导航。(3)搭建虚拟仿真环境及参数调节。根据棚架葡萄园的环境特征与农业机器人的基本结构,采用Solid Works重建棚架葡萄园场景、机器人底盘以及3D Li DAR的三维模型;利用Gazebo构建机器人-Li DAR-作物统一的虚拟仿真环境,在虚拟仿真环境中进行导航系统的参数调整与验证,评估所设计导航系统方法的可靠性。(4)开展模拟试验及田间试验。应用提出的农业机器人导航开发方法,设计农业机器人自主导航系统,开展模拟试验与田间试验验证机器人导航系统的有效性,并给出导航控制精度评价。分别进行以GNSS和以示踪路径为真值的模拟试验、田间试验,结果表明,机器人直线导航过程中最大绝对误差分别为2.72 cm、3.12 cm,平均绝对误差分别为1.02 cm、1.31 cm,满足棚栽葡萄植保作业精度要求。因此,所提出的农业机器人导航仿真开发方法有效。
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