一种用于移动机器人的里程计与测量位姿的数据融合方法技术

本发明专利技术公开了一种用于移动机器人的里程计与测量位姿的数据融合方法，移动机器人的控制单元在没有关于移动机器人位姿的测量值的外部信息输入时，根据移动机器人的初始位姿、里程计的读数以及当前每个主动轮上里程计的标度因数持续计算预测移动机器人位姿，并在有外部信息输入时，对移动机器人的位姿以及所有标度因数进行校正。本发明专利技术的用于移动机器人的里程计与测量位姿的数据融合方法利用最优估计的方法，在模型中建立了主动轮的标度因数误差，通过对标度因数误差的实时估计与补偿，可以提高其对温度、载荷等影响因素变化的鲁棒性，进而提高导航系统的精度，从根本上解决移动机器人偏航的问题。

A data fusion method for odometer and position measurement of mobile robot

The invention discloses a data fusion method for a mobile robot's odometer and measurement position. The control unit of a mobile robot is based on the initial position of the mobile robot, the readings of the mileage, and the current upper mileage of each active wheel, when there is no external information on the measurement value of the position and posture of a mobile robot. The scaling factor continues to calculate and predict the position and pose of the mobile robot, and corrects the position of the mobile robot and all the scaling factors when the external information is input. By using the optimal estimation method, the scale factor error of the active wheel is established by using the method of optimal estimation. By the method of optimal estimation, the error of the scale factor of the active wheel is established. The robustness of the change of the influence factors on the temperature and load can be improved by the real-time estimation and compensation of the scale factor error. The accuracy of high navigation system fundamentally solves the problem of mobile robot yaw.

【技术实现步骤摘要】
一种用于移动机器人的里程计与测量位姿的数据融合方法
本专利技术涉及地面移动机器人导航定位领域，尤其涉及一种里程计与外部位置及朝向的数据融合方法。
技术介绍
随着信息技术、电子技术的发展，地面移动机器人作为人工智能的一个分支，已经开始获得广泛的应用。但由于温度、载荷等的变化，机器人平台车轮的半径是变化的，以一个标称的车轮半径来计算平台实际行驶的距离，进而计算其当前的位置及朝向，会带来越来越大的误差，从而使机器人偏离预定的路线。随着激光雷达、机器人视觉以及视觉标签等技术的发展，多传感器融合技术已经成为地面移动机器人导航与定位的发展趋势。利用这些传感器提供的信息，与里程计融合，可以提高系统导航的精度。在公开号为CN106525053A的专利中描述了一种基于多传感器融合的移动机器人室内定位方法，使用基于航迹推算的里程计位置数据补偿激光匹配定位中无法识别相似环境的情况。将惯性单元和里程计的传感器定位数据进行融合，并把激光雷达匹配定位作为参考指标，在一定程度上减小了里程计的累积误差，但是没有考虑里程计的标度因数变化，不能从根本上解决移动机器人的偏航问题。目前的方法，大多数均采用各种数据融合、优化本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于移动机器人的里程计与测量位姿的数据融合方法，移动机器人具有多个主动轮，每个主动轮上均设有里程计，其特征在于：移动机器人的控制单元在没有关于移动机器人位姿的测量值的外部信息输入时，根据移动机器人的初始位姿、里程计的读数以及当前每个主动轮上里程计的标度因数持续计算预测移动机器人的位姿，并在有外部信息输入时，对移动机器人的位姿以及所有标度因数进行校正。

【技术特征摘要】
1.一种用于移动机器人的里程计与测量位姿的数据融合方法，移动机器人具有多个主动轮，每个主动轮上均设有里程计，其特征在于：移动机器人的控制单元在没有关于移动机器人位姿的测量值的外部信息输入时，根据移动机器人的初始位姿、里程计的读数以及当前每个主动轮上里程计的标度因数持续计算预测移动机器人的位姿，并在有外部信息输入时，对移动机器人的位姿以及所有标度因数进行校正。2.根据权利要求1所述的一种用于移动机器人的里程计与测量位姿的数据融合方法，其特征在于：控制单元基于里程计DR计算模型预测移动机器人的位姿，并基于卡尔曼滤波器对外部信息以及收到外部信息时控制单元预测的位姿进行数据融合得到最优估计状态，再基于最优估计状态对移动机器人的位姿以及所有标度因数进行校正，卡尔曼滤波器的系统状态包含每个里程计的标度因数误差。3.根据权利要求2所述的一种用于移动机器人的里程计与测量位姿的数据融合方法，其特征在于：里程计DR计算模型的参数包含移动机器人主动轮里程计的脉冲数与里程计的标度因数；控制系统根据移动机器人的初始位姿、里程计的读数、主动轮的半径以及当前里程计的标度因数，计算预测当前移动机器人的位姿。4.根据权利要求2所述的一种用于移动机器人的里程计与测量位姿的数据融合方法，其特征在于：卡尔曼滤波器的系统状态包含移动机器人的位置误差、朝向误差以及每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：李涛，曹勇，叶壮，孙波，
申请(专利权)人：苏州中德睿博智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32