基于信息融合的煤矿救灾机器人导航系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于信息融合的煤矿救灾机器人导航系统及方法，由超声波模块1、视觉模块2和惯性模块3组成信息采集模块，信息采集模块采集的信息经过信息处理模块的处理，实现路径规划，提出了改进的神经网络-扩展卡尔曼滤波法(NNEKF)，该算法能有效地解决信息融合不匹配的问题，改善了算法的收敛性和实时性，并通过反馈环节的设计，减少了导航系统及方法的误差，该导航系统及方法能有效地提高煤矿救灾机器人的导航能力。

主权项

一种基于信息融合的煤矿救灾机器人导航系统，其特征在于，包括以下模块：信息采集模块，采集煤矿救灾机器人的导航信息，其中所述导航信息包括障碍物识别信息、路标识别信息、景物识别信息、机器人的位置速度信息和机器人的姿态信息；信息处理模块，将所述信息采集模块采集到的障碍物识别信息、路标识别信息、机器人的位置速度信息经过融合、定位，和机器人的姿态信息共同进行局部路径规划，获得局部路径规划信息，景物识别信息经过环境建模进行全局路径规划，获得全局路径规划信息；机器人控制模块，局部路径规划信息和全局路径规划信息通过机器人控制模块的处理，控制机器人进行自主导航。