一种基于多传感器融合的室内定位方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于多传感器融合的室内定位方法及系统，其中方法包括使用地图创建模块建立室内二维环境地图；启动定位系统，获得更精确的相对定位数据；启动定位系统，获得全局定位数据。本发明专利技术的目的就是借助室内二维建模、室内定位、机器人控制和视觉定位等技术，快速地架构起室内二维环境信息，生成室内二维栅格地图，在此基础上使用编码器、陀螺仪、视觉传感器获取车体的相对偏移位置信息和方向信息，利用激光雷达传感器对累计误差进行校正来获得较精确的全局定位信息。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多传感器融合的室内定位方法及系统
本专利技术涉及无人车室内定位的
，特别是一种基于多传感器融合的室内定位方法及系统。
技术介绍
在机场，人员和货物的输送是一个亟待完善的问题。现在，飞机出行的方式越来越普遍，然而，机场的状况复杂使得较多的乘客在机场浪费了较多的时间来寻找安检口登机口等相应的地方。这时候，如果有一个机场无人摆渡车，乘客站在上面，无人摆渡车负责将乘客有序的一一送至相应的服务处，在大大的增加了乘客用户体验的前提下，也将机场服务的效率大大提高。机场内运行的无人摆渡车，既要实时知道自身的位置，又要知道目标点的位置，这完全依赖于定位系统。机场环境有别于一般的室内环境，并存在行动的人与其他移动的障碍物体。机场环境既有室内环境的特点，例如没有GPS信号，因此无法使用GPS定位系统；又有室外环境的特点，例如环境光较强，区域较空旷，这就对无人摆渡车的室内定位系统提了较高的要求。目前，出现了许多针对移动机器人的室内定位系统，有通过在室内铺设磁性路标、wifi基站、蓝牙基站、超宽带、led灯等识别标识的系统，此类系统需要对室内环境进行改造，且需要与机场合作才可改造，工程量较大而可行性较低，并且wifi、蓝牙定位由于定位精度较低目前还不能用于室内自主导航系统中。惯性导航系统通过编码器、陀螺仪、加速度计等无人车内部传感器进行定位，定位精度较高但无法避免累计误差，短时间内定位信息可靠却无法长时间使用。有通过激光雷达传感器与编码器、陀螺仪融合的即时定位与地图构建技术来进行定位，此系统虽然无需对环境进行改造，且利用激光雷达对累积误差进行纠正，可以只利用无人摆渡车内部传感器和外部测距传感器来实现定位，但考虑机场环境的特殊性和现实因素，低成本的激光雷达测量距离较低且抗环境光性能较弱，而性能高的传感器则成本大幅增加。可见，每种定位技术由于所依赖的传感器精度限制，以及机场环境空旷和环境光影响，导致室内定位不可避免的存在较大误差，公开号为CN106525053A的专利技术申请公开了一种基于多传感器融合的移动机器人室内定位方法，：利用激光数据匹配的ICP算法进行定位估算，使用航迹推算法得到的位姿变化进行定位结果补偿。该申请使用里程计数据补偿激光匹配定位中无法识别相似环境的情况，而激光匹配和里程计数据都具有累积误差，该申请所提方法无法消除累积误差。并且该方法仅仅根据简单的判断来使用不同的传感器，没有通过多传感器融合来消除不同传感器的误差。公开号为CN105607071A的专利技术申请公开了一种室内定位方法及装置，其中方法包括确定估计位姿，根据已获得的室内地图与所述估计位姿确定局部图库；将采集到的当前帧激光雷达与上一帧激光雷达数据进行匹配确定第一位姿；在所属局部地图库中获得与所述第一位姿的偏移量最小的位姿，将所述当前帧激光雷达数据与所述偏移量最小的位姿对应的激光雷达数据匹配确定第二位姿；将所述第一位姿和所述第二位姿中匹配误差较小的一个位姿为精确位姿。该方法有以下几个缺点：1)位姿计算有累积误差；2)第二位姿的获取依赖于第一位姿，当第一位姿获取错误时，则无法从局部地图库中获得与第一位姿偏移量最小的位姿，或者是获取错误的偏移量最小的位姿，从而导致当前帧激光雷达与该偏移量最小位姿对应的激光雷达匹配错误，获得的第二位姿错误；3)完全依赖于激光匹配来获取第一位姿和第二位姿对于重复性环境失去定位准确性。
技术实现思路
为了解决上述的技术问题，本专利技术提出了一种基于多传感器融合的室内定位方法及系统，借助室内二维建模、室内定位、机器人控制和视觉定位等技术，快速地架构起室内二维环境信息，生成室内二维栅格地图，在此基础上使用编码器、陀螺仪、视觉传感器获取车体的相对偏移位置信息和方向信息，利用激光雷达传感器对累计误差进行校正来获得较精确的全局定位信息。本专利技术的第一目的是提供了一种基于多传感器融合的室内定位方法，包括建立室内二维环境地图，包括以下步骤：步骤1：启动定位系统，获得更精确的相对定位数据；步骤2：启动定位系统，获得全局定位数据。优选的是，所述地图创建模块包括视觉传感器、激光雷达传感器、编码器、陀螺仪、控制器中至少一种。在上述任一方案中优选的是，所述建立室内二维环境地图的方法如下：步骤01：跟据所述激光雷达传感器提供的测距信息获得局部栅格地图；步骤02：融合所述编码器、所述陀螺仪与所述视觉传感器获得的相对位置便宜与航向角获得更为精确的相对定位信息；步骤03：结合图像拼接和回环检测，构建精确的室内二维栅格地图；在上述全部步骤中，利用即时定位与地图构建(SLAM)技术创建无人摆渡车运动所在环境的全局地图，无人车在该环境中的定位信息包括位置坐标和航向角，使用(x,y,θ)来表示。在上述任一方案中优选的是，所述步骤1包括以下子步骤：步骤11：读入事先构建好的所述室内二维栅格地图；步骤12：在地图上给定摆渡车的初始位置；步骤13：当车体开始运动后，根据旋转编码器和所述陀螺仪的数据计算出相对偏移距离与航向角；步骤14：根据所述视觉传感器的图像信息同时计算出相对位姿，所述相对位姿包括相对偏移距离和航向角；步骤15：将这两种相对定位信息进行数据融合和滤波获得更精确的相对定位数据，并作为所述激光雷达传感器定位的输入信息。在上述任一方案中优选的是，所述旋转编码器用于计算出车辆移动的距离。在上述任一方案中优选的是，所述陀螺仪用于计算精确的角度偏移。在上述任一方案中优选的是，使用惯性导航系统计算得到的所述位姿变化进行定位的计算方法如下：步骤a1：假设在一个采样周期内，收到电机编码器反馈，单位换算得到左轮、右轮的移动距离分别为ΔS1和ΔS1，转过的角度为Δθ，则可以推算得到无人摆渡车在这个采样周期内的移动距离和旋转角角度，其中，2R为机器人两轮间距，ΔS为机器人移动的距离，Δθ为无人摆渡车转过的角度；步骤a2:无人摆渡车在世界坐标系下的运动可如下式所示,其中，θ为此时刻之前无人摆渡车已旋转过的累积角度；步骤a3:假定k时刻机器人位姿为Pk＝(xk,yk,θk)，单位采样时间内无人摆渡车位姿变化为ΔPk＝(Δxk,Δyk,Δθk)，则在k+1时刻无人摆渡车的位姿为在上述任一方案中优选的是，所述步骤2包括以下子步骤：步骤21：以步骤1获得的相对位置信息作为基础位置信息，以激光雷达传感器获得的实时测距信息作为参考值，将参考值与步骤一中获得的二维栅格地图作匹配定位；步骤22：纠正所述所述编码器和所述陀螺仪的累计误差，实现更为精确的全局定位数据。在上述任一方案中优选的是，所述全局定位采用粒子滤波的方式计算，计算方法如下：步骤b1：根据里程计数据对建立无人摆渡车的运动模型，p(xt|ut,xt-1)，其中xt和xt-1表示时间t时刻和t-1时刻摆渡车的位姿状态，即和ut为步骤b2：建立无人摆渡车的观测模型其中，m表示环境地图。本专利技术的第二目的是提供了一种基于多传感器融合的室内定位系统，包括用于建立室内二维环境地图的地图创建模块，还包括如下模块：相对定位数据获取模块：用于启动定位系统，获得更精确的相对定位数据；全局定位数据获取模块：用于启动定位系统，获得全局定位数据。优选的是，所述地图创建模块包括视觉传感器、激光雷达传感器、编码器、陀螺仪、控制器中至少一种。在上述任一方案中优选的是本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多传感器融合的室内定位方法，包括使用地图创建模块建立室内二维环境地图，其特征在于，还包括以下步骤：步骤1：启动定位系统，获得更精确的相对定位数据；步骤2：启动定位系统，获得全局定位数据。

【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器融合的室内定位方法，包括使用地图创建模块建立室内二维环境地图，其特征在于，还包括以下步骤：步骤1：启动定位系统，获得更精确的相对定位数据；步骤2：启动定位系统，获得全局定位数据。2.如权利要求1所述的基于多传感器融合的室内定位方法，其特征在于：所述地图创建模块包括视觉传感器、激光雷达传感器、编码器、陀螺仪、控制器中至少一种。3.如权利要求2所述的基于多传感器融合的室内定位方法，其特征在于：所述建立室内二维环境地图的方法如下：步骤01：跟据所述激光雷达传感器提供的测距信息获得局部栅格地图；步骤02：融合所述编码器、所述陀螺仪与所述视觉传感器获得的相对位置便宜与航向角获得更为精确的相对定位信息；步骤03：结合图像拼接和回环检测，构建精确的室内二维栅格地图；在上述全部步骤中，利用即时定位与地图构建(SLAM)技术创建无人摆渡车运动所在环境的全局地图，无人车在该环境中的定位信息包括位置坐标和航向角，使用(x,y,θ)来表示。4.如权利要求3所述的基于多传感器融合的室内定位方法，其特征在于：所述步骤1包括以下子步骤：步骤11：读入事先构建好的所述室内二维栅格地图；步骤12：在地图上给定摆渡车的初始位置；步骤13：当车体开始运动后，根据旋转编码器和所述陀螺仪的数据计算出相对偏移距离与航向角；步骤14：根据所述视觉传感器的图像信息同时计算出相对位姿，所述相对位姿包括相对偏移距离和航向角；步骤15：将这两种相对定位信息进行数据融合和滤波获得更精确的相对定位数据，并作为所述激光雷达传感器定位的输入信息。5.如权利要求4所述的基于多传感器融合的室内定位方法，其特征在于：所述旋转编码器用于计算出车辆移动的距离。6.如权利要求5所述的基于多传感器融合的室内定位方法，其特征在于：所述陀螺仪用于计算精确的角度偏移。7....

【专利技术属性】
技术研发人员：杨华军，
申请(专利权)人：杨华军，
类型：发明
国别省市：北京,11