基于振動信號的地面在線分類方法研究.pdf

1、隨著移動機(jī)器人應(yīng)用的不斷深入,對機(jī)器人感知環(huán)境的能力提出了更高的要求。復(fù)雜地面通常用幾何參數(shù)和物理參數(shù)表征?，F(xiàn)階段,對未知環(huán)境的研究多數(shù)集中于由幾何參數(shù)表示地面障礙等環(huán)境結(jié)構(gòu)參數(shù)。然而,隨著機(jī)器人更廣泛的應(yīng)用,影響機(jī)器人連續(xù)生存和自維持的物理參數(shù)在線辨識和實(shí)時建模成為研究熱點(diǎn)。本文針對履帶機(jī)器人運(yùn)行過程中振動信號的特點(diǎn),建立基于振動信號的地面在線分類的方法。
　　針對履帶式移動機(jī)器人振動信號的復(fù)雜性,通過ADAMS仿真分析履帶式移

2、動機(jī)器人振動來源和影響振源的主要因素。首先建立履帶機(jī)器人仿真模型,然后基于仿真結(jié)果,分析履帶機(jī)器人運(yùn)行速度、不同地面類型對振動信號的影響,最后,分析引起履帶振動的主要來源和振動特性,為機(jī)器人振動信號提取實(shí)驗(yàn)研究提供了理論參照和驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)。
　　結(jié)合仿真分析履帶振動信號特點(diǎn)和影響因素,搭建振動信號采集平臺,設(shè)計(jì)信號處理程序和采集界面,提出振動信號采集方案,建立振動信號預(yù)處理方案和時域頻域特征提取方法。在此基礎(chǔ)上,對振動信號預(yù)處理方法對

3、特征提取的影響進(jìn)行了分析,對時域和頻域各種特征值進(jìn)行比較。最后針對四種典型地面開展樣本提取、信號預(yù)處理和特征提取的研究。
　　在振動信號特征提取的基礎(chǔ)上,對多種特征分類方法和特征矢量提取方法進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn),建立了基于PCA(主元分析法)和SVM(支持向量機(jī))的振動信號在線辨識方法。進(jìn)而,根據(jù)振動信號特征,提出振動信號特征向量,并進(jìn)行SVM離線示教和參數(shù)選擇,得到離線示教分類模型。在此模型基礎(chǔ)上,搭建在線識別系統(tǒng),并獲取在線地面分類