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公开(公告)号：CN104020444B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201410282806.4
申请日：2014-06-23
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种双轮差动式机器人室内组合定位方法，通过蓝牙接收器信号强度指示值得到机器人的当前位置坐标，再通过预测公式得到机器人的预测横坐标和预测纵坐标，使用互补滤波器算法融合预测坐标和当前坐标的计算结果，得到下一时刻机器人的位姿，也就实现了对双轮差动式机器人的组合定位，由于采用了基于蓝牙技术和航位推测技术相组合的双轮差动式机器人室内组合定位方法，该方法具有功耗低、体积小、定位精度高、造价低等特点，可以有效解决现有技术中所存在的定位精度差、成本高、易受干扰等缺点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104057452B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410305096.2
申请日：2014-06-30
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种类人机器人通用动作调试方法，通过向机器人的舵机发送命令获得所有的舵机参数数据，通过不断调试，使得机器人舵机实际数据和舵机原始目标数据之间的差距缩小，将优化后舵机目标数据保存，即机器人机械执行结构一个动作调试完毕，获得一组最优动作数据。本发明是一个通用的独立调试方法，具有很强的通用性，由于采取了机器人舵机执行结果实时数据读回技术，该技术使机器人动作调试变得有目的有方向性，而不是传统的依靠经验来调试，采用了三次样条插值技术，大大优化了机器人的动作，使机器人动作稳定流畅。
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公开(公告)号：CN104020444A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410282806.4
申请日：2014-06-23
Applicant: 西北工业大学
CPC classification number: G01S5/0257 , G01S11/06
Abstract: 本发明提供了一种双轮差动式机器人室内组合定位方法，通过蓝牙接收器信号强度指示值得到机器人的当前位置坐标，再通过预测公式得到机器人的预测横坐标和预测纵坐标，使用互补滤波器算法融合预测坐标和当前坐标的计算结果，得到下一时刻机器人的位姿，也就实现了对双轮差动式机器人的组合定位，由于采用了基于蓝牙技术和航位推测技术相组合的双轮差动式机器人室内组合定位方法，该方法具有功耗低、体积小、定位精度高、造价低等特点，可以有效解决现有技术中所存在的定位精度差、成本高、易受干扰等缺点。
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公开(公告)号：CN104057452A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410305096.2
申请日：2014-06-30
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种类人机器人通用动作调试方法，通过向机器人的舵机发送命令获得所有的舵机参数数据，通过不断调试，使得机器人舵机实际数据和舵机原始目标数据之间的差距缩小，将优化后舵机目标数据保存，即机器人机械执行结构一个动作调试完毕，获得一组最优动作数据。本发明是一个通用的独立调试方法，具有很强的通用性，由于采取了机器人舵机执行结果实时数据读回技术，该技术使机器人动作调试变得有目的有方向性，而不是传统的依靠经验来调试，采用了三次样条插值技术，大大优化了机器人的动作，使机器人动作稳定流畅。
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公开(公告)号：CN102830415B
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201210318978.3
申请日：2012-08-31
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01S19/49
Abstract: 本发明提出了一种降维度的基于Carlson滤波算法的快速组合导航方法，该方法主要包括数据融合、位置补偿两个部分。数据融合部分采用了降维度的基于Carlson滤波算法的数据融合算法，通过数据融合算法实现对INS模块速度与姿态信息以及INS器件的误差信息的建模。位置补偿部分利用卫星接收机观测到的伪距信息解算出位置信息对INS模块解算出的位置信息进行校正。本发明通过对状态方程与量测方程进行修改，在满足对INS导航模块的准确校正的基础上，使得系统的维数由15维降低到12维。降低了系统的运算的数据量，同时采用Carlson滤波器作为数据融合滤波器，在Carlson滤波器中对均方误差阵及均方误差阵的估计进行上三角分解来保证矩阵的正定性，可以有效地避免滤波器的发散。
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公开(公告)号：CN102830415A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210318978.3
申请日：2012-08-31
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01S19/49
Abstract: 本发明提出了一种降维度的基于Carlson滤波算法的快速组合导航方法，该方法主要包括数据融合、位置补偿两个部分。数据融合部分采用了降维度的基于Carlson滤波算法的数据融合算法，通过数据融合算法实现对INS模块速度与姿态信息以及INS器件的误差信息的建模。位置补偿部分利用卫星接收机观测到的伪距信息解算出位置信息对INS模块解算出的位置信息进行校正。本发明通过对状态方程与量测方程进行修改，在满足对INS导航模块的准确校正的基础上，使得系统的维数由15维降低到12维。降低了系统的运算的数据量，同时采用Carlson滤波器作为数据融合滤波器，在Carlson滤波器中对均方误差阵及均方误差阵的估计进行上三角分解来保证矩阵的正定性，可以有效地避免滤波器的发散。
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