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Investigación sobre el algoritmo de planificación de ruta SLAM y su aplicación en un sistema de navegación de robot con ruedas para una subestación interior
La seguridad del personal no está asegurada debido al alto factor de riesgo ambiental de la subestación interior. La Corporación Estatal de la Red Eléctrica de China ha estado involucrada en la inteligencia de las subestaciones y en el empleo de robots para tareas de inspección. El sistema de navegación y posicionamiento autónomo del chasis móvil es la característica más importante de este tipo de robot, ya que le permite percibir la información del entorno circundante en la posición inicial utilizando sus propios sensores y encontrar un camino adecuado para moverse al punto objetivo y completar la tarea. La navegación automática es la base para la inteligencia de los robots de subestaciones interiores, lo cual es de gran importancia para la inspección eficiente y segura de las subestaciones interiores. Con base en esto, este documento formula un nuevo sistema de navegación y construye un entorno de simulación de chasis en el Sistema Operativo de Robots (ROS). En primer lugar, desarrollamos una plataforma experimental de sistema de navegación de chasis novedoso basado en hardware y sensores. En segundo lugar, para llevar a cabo la fusión de los datos de navegación de odómetro y inercia, se utiliza el Filtro de Kalman Extendido (EKF). El enfoque de creación de mapas determina cómo se crea el mapa ambiental. El camino global se programa con el algoritmo A*, mientras que el camino local se programa con el Método de Ventana Dinámica (DWA). Finalmente, el sistema de navegación de robot creado se aplica a un chasis de robot de operación auxiliar adecuado para el interruptor del gabinete de distribución de energía y se realiza un análisis experimental del sistema de navegación utilizando esta plataforma, demostrando la eficacia y practicidad del sistema.
Autores: Ren, Jianxin; Wu, Tao; Zhou, Xiaohua; Yang, Congcong; Sun, Jiahui; Li, Mingshuo; Jiang, Huayang; Zhang, Anfeng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Disponible con Suscripción Virtualpro
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Consultas: 8
Citaciones: Sin citaciones