【技术实现步骤摘要】
一种基于膜计算实现井下移动机器人位姿优化方法及装置
本专利技术属于煤矿井下移送机器人优化控制领域，具体涉及一种基于膜计算实现井下移动机器人位姿优化方法及装置。
技术介绍
伴随互联网+、大数据和智能控制的融合发展，煤炭开采面临改革创新。自动化和智能化是煤炭未来开采的新趋势，形成智能程度高、无人、高效安全的煤炭开采方法：提升自动化和智能化水平的同时做到无人下的煤炭安全高效精准开采。面向煤炭精准开采的物联网依托智能控制与通信网络，针对煤矿井下复杂环境，加强煤矿实时在线监测、风险判识，解决传统灾害预警的不确定性问题，移动机器人起到重要的载体作用。通过机器人完成煤矿井下实时监控、巡检及搜救工作，让灾害精准预警判别更加完善，深度融合煤矿智能精准开采的新趋势。然而，移动机器人由于自身的特性，在煤矿井下复杂环境中，如何让移动机器人完成煤矿井下的巡检任务，进一步发挥移动机器人在煤矿井下应用价值具有重要研究意义。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于膜计算实现井下移动机器人位姿优化方法及装置，提...
【技术保护点】
1.一种基于膜计算实现井下移动机器人位姿优化方法，其特征在于，所述位姿优化方法包括如下步骤：/nS1，构建机器人运动模型；/nS2，所述机器人组织型膜系统构建包括：/nS2-1,所述机器人概率膜计算模型框架建立；/nS2-2，针对于所述机器人概率膜计算模型框架下，机器人位姿动态性优化。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于膜计算实现井下移动机器人位姿优化方法，其特征在于，所述位姿优化方法包括如下步骤：
S1，构建机器人运动模型；
S2，所述机器人组织型膜系统构建包括：
S2-1,所述机器人概率膜计算模型框架建立；
S2-2，针对于所述机器人概率膜计算模型框架下，机器人位姿动态性优化。
2.根据权利要求1所述的一种基于膜计算实现井下移动机器人位姿优化方法，其特征在于，所述S1，构建机器人运动模型包括以下步骤：
S1-1，平面坐标(x,y)及方位角θ组成,向量表示为(x,y,θ)T.位姿和参与计算的环境共同构成机器人运动状态xi,初始位姿xt-1＝(x,y,θ)T,后继位姿xt＝(x',y',θ')T,控制ut＝(v,ω)T,其中v是机器人平移速度，ω是角速度，控制以Δt时间执行，当Δt→0时，机器人的模型为：
S1-2，由概率密度是三维表示二维，对式(1)进行扩展，当旋转时机器人到达最终位姿，此时有：
S1-3，由公式(1)和(2)可得到机器人的最终模型为：
3.根据权利要求2所述的一种基于膜计算实现井下移动机器人位姿优化方法，其特征在于，所述S2-1,机器人概率膜计算模型框架建立包括：
S2-1-1，确定机器人的实时位置，膜控制器开始执行的每个周期都接收机器人数据(x，y，θ)T,位置更新输出数据(x′，y′，θ′)T，建立度为3的如下膜系统：
Π＝(M,μ,w1,w2,w3,R,{cr}r∈R)；
其中：①M＝{xij,yij,θij,Err:i,j∈[1,2]}；
②μ＝[[]2[]3]1,机器人组织膜系统膜机构；
③w1＝p(xt|μ...
【专利技术属性】
技术研发人员：许家昌，黄友锐，徐善永，韩涛，鲍士水，
申请(专利权)人：安徽理工大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34
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