基于粒子群的多毫米波安防机器人环境感知方法

作     者：戴虎 郑睿 马小陆 吴敏 Dai Hu;Zheng Rui;Ma Xiaolu;Wu Min

作者机构：安徽师范大学物理与电子信息学院芜湖241002 安徽省智能机器人信息融合与控制工程实验室芜湖241002 安徽工业大学电气与信息工程学院马鞍山243032 

出 版 物：《仪器仪表学报》 (Chinese Journal of Scientific Instrument)

年 卷 期：2024年第45卷第1期

页      面：90-100页

核心收录：

学科分类：080805[工学-电工理论与新技术] 0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0701[理学-数学] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：安徽省重点研究与开发计划项目(202004a0502001) 安徽省高校优秀青年支持计划项目(gxyq202002) 芜湖市重点研发与成果转化项目(2023yf083)资助 

主　　题：调频毫米波 安防机器人 粒子群 环境感知 建图 

摘      要：安防机器人常工作于昏暗、烟雾等环境,毫米波有探测这类环境的能力,但其点云是稀疏的,可将多毫米波的点云融合以提高环境感知的能力。点云融合时需要精确的结构参数,针对测量法获取结构参数存在误差的问题,在分析多毫米波点云坐标的基础上,利用粒子群算法对毫米波雷达结构参数进行搜索,并根据搜索结果进行点云融合以及环境地图的构建;同时提出稀疏点云地图的评价指标,对毫米波感知效果进行定量评价。利用安防机器人在昏暗环境下开展实验,结果表明与结构参数由测量法获取的多毫米波感知系统对比,点云数量有所增加,地图边界空洞数量平均减少55%,边界噪声率平均下降12.9%,物体点云离散度平均下降约0.06,中心位置的偏移量均有所减小。