导　　师： 黄凯

授予学位： 硕士

作　　者： (）;

机构地区： 中山大学

摘　　要： 蛇形机器人是国内外机器人研究的新热点,其模块化、结构化、高冗余度的设计结构使得蛇形机器人在运动时具有很好的稳定性和鲁棒性。大部分机器蛇都具有二维的运动能力,可以在平面实现蜿蜒前行、翻滚、侧行等步态。本文中研究的蛇形机器人样机由16个模块构成、模块间采用交叉正交的连杆方式相连,除了二维平面的运动能力外,还具有越障、爬楼梯、爬树等三维空间运动能力。本文改进了蛇形机器人的运动学模型,通过对加速度、角速度不断进行分解,提高了系统运动学模型的精准度,在此基础上应用扩展卡尔曼滤波算法对16个关节的传感器数据进行数据融合,实现了蛇形机器人行进时形态和方向的准确估计。文章中还将此模型应用到机器人设定翻滚步态爬坡的场景中,通过姿态估计的结果推测出斜坡的倾角并提出了通过斜坡角度值自适应调整控制方程参数的控制思路。论文研究的主要内容包括:（1）蛇形机器人控制系统和通讯系统本蛇形机器人采用STM32作为微控制器,模块间采用CAN总线通信,设计了具有主从关系的分布式系统结构。微处理器端运行国内开源社区维护开发的嵌入式实时操作系统RT-Thread,保证了通讯和控制任务的实时性和可靠性。（2）蛇形机器人建模和虚拟坐标系介绍介绍了正交蛇形机器人控制函数,使用D-H分析法建立正交关节蛇形机器人模型。将蛇形机器人的惯性单元进行奇异值分解,依据机器人主要的惯性轴建立新的空间直角坐标系即本文姿态估计采用的虚拟坐标系。（3）提出基于运动学方程的系统预测和观测模型本文提出新的蛇形机器人运动学的建模方法,提高了蛇形机器人常用运动学模型的精确度,并根据该运动学模型建立了扩展卡尔曼滤波的预测方程和观测方程。（4）蛇形机器人爬坡场景下的姿态估计采用翻�

关 键 词： 蛇形机器人 姿态估计 扩展卡尔曼滤波 虚拟坐标系

领　　域： []