一种智能制造传感器数据空间校准方法及装置制造方法及图纸

本公开提供一种智能制造传感器数据空间校准方法及装置，本公开涉及传感器网络技术领域，在传感器的空间数据采集过程中，通过将采集点的空间数据进行坐标转换，去除空间数据的数据噪声，将去除采集误差后的数据进行向量偏差校准，将空间数据进行空间校准，将采集点的空间数据进行坐标转换，消除了空间偏差对与多传感器数据精度的影响，同步了采集空间数据并且消除了空间误差偏差，使采集的数据在空间的维度上进行了坐标轴上的统一，并且更加准确，使得采集的空间数据更加准确和完善，数据精度更高。

【技术实现步骤摘要】
一种智能制造传感器数据空间校准方法及装置
本公开涉及传感器网络
，特别涉及一种智能制造传感器数据空间校准方法及装置。
技术介绍
在多种不同的传感器进行数据采集工作协同工作的环境中，往往是多个不同类型的传感器采集到的不同类型的数据，在分布式多传感器系统中，各种工业传感器例如光栅尺位移传感器、陀螺仪传感器、角度传感器、角速度传感器、GPS传感器、位置传感器、超声波测距离传感器、旋转扭矩传感器、感应同步器、加速度传感器等，都有自己的数据采集系统，难以处理和进行融合，目标的采集和数据处理不是在同一个坐标系完成的。在这些传感器网络中，数据的采集有些传感器是在极坐标系下完成，而对数据的处理是在直角坐标系下完成的。因此就需要进行空间转换，将数据格式转换到同一个坐标系下并进行空间校准进行处理。
技术实现思路
针对上述技术问题，本公开提供一种智能制造传感器数据空间校准方法及装置，在传感器的空间数据采集过程中，其中的两个传感器a和b，斜距和方位角偏差分别为：Δra,Δθa,Δrb,Δθb，ra,θa和rb,θb分别代表传感器a和b的斜距和方位角采集值，将采集点的空间数据进行坐标转换。所述一种智能制造传感器数据空间校准方法具体包括以下步骤：步骤1，传感器进行空间数据采集；步骤2，将采集点的空间数据进行坐标转换；步骤3，去除空间数据的数据噪声；步骤4，将去除采集误差后的数据进行向量偏差校准；步骤5，将空间数据进行空间校准。进一步地，在步骤1中，所述传感器包括光栅尺位移传感器、陀螺仪传感器、角度传感器、角速度传感器、GPS传感器、位置传感器、超声波测距离传感器、旋转扭矩传感器、感应同步器、加速度传感器,传感器采集的空间数据包括传感器采集的位置坐标、直线位移和角位移、速度。进一步地，在步骤2中，将采集点的空间数据进行坐标转换的方法为，采集点即传感器的空间位置，将传感器采集的空间数据，即位置坐标、直线位移坐标和角位移坐标，建立新坐标系原点相对于旧坐标系坐标为(a,b,c)，有一点p在新、旧坐标系中坐标分别为(x,y,z)和(x',y',z')，可以得出：旋转变换不改变原点位置而只改变坐标轴的方向，X轴和Y轴绕Z轴旋转θ角得到OX'和OY'，即OXYZ经逆时针旋转变为OX'Y'Z'，采集点p的位置在旧新坐标系中坐标分别为(x,y,z)和(x',y',z')，可以得出：若是单独绕X轴和Y轴旋转，分别得到以下空间转换公式：在传感器数据的处理中，为了能让传感器采集的数据和处理数据很方便地转换，常用到直角坐标系和空间极坐标系的相互转换。根据以下直角坐标系和极坐标系之间的转换关系，设直角坐标系中任意一个点P的位置坐标为(x,y,z)，在极坐标系中对应位置坐标为(r,φ,θ)，则直角坐标系和极坐标系之间的相互转换关系为：(xa,ya)和(xb,yb)表示在全局坐标系上的采集值，(xsa,ysa)和(xsb,ysb)表示传感器在全局坐标系中的位置。进一步地，在步骤2中，去除空间数据的数据噪声的方法为，假定传感器采集噪声向量为：和分别表示传感器a和b采集的空间数据的斜距和方位角的采集噪声，v服从高斯分布，即：传感器采集的空间数据的基本方程为：考虑采集的空间数据的采集噪声，则间数据的斜距和方位角的采集噪声为以下方程组：其中ra',θa'和rb',θb'表示传感器采集的空间数据的值，Δra,Δθa和Δrb,Δθb表示传感器的采集误差。进一步地，在步骤4中，将去除采集误差后的数据进行向量偏差校准的方法为，根据一阶泰勒级数展开，得到Δra,Δθa,Δrb,Δθb泰勒级数展开式为，根据传感器数据采集的不同时刻，也就是说当采集的时间为k＝1,2,…N时，得到以下的向量偏差校准公式为：在N个传感器采集数据之后，则有2N个方程，当N≥2时，就能解出4个空间坐标解。进一步地，在步骤5中，将空间数据进行空间校准的方法为，线性化N个传感器采集的噪声向量v和偏差向量x，得到N次采集后的线性方程为校准式为：z＝A(x+v)＝Ax+Av，其中：进一步，校准式简化为则基于极大似然方法的传感器偏差向量x的估计为：本专利技术还提供了一种智能制造传感器数据空间校准装置，所述装置包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下装置的单元中：空间数据采集单元，用于传感器进行空间数据采集；空间坐标转换单元，用于将采集点的空间数据进行坐标转换；数据噪声去除单元，用于去除空间数据的数据噪声；向量偏差校准单元，用于将去除采集误差后的数据进行向量偏差校准；空间数据校准单元，用于将空间数据进行空间校准。本公开的有益效果为：本公开提供一种智能制造传感器数据空间校准方法及装置，消除了空间偏差对与多传感器数据精度的影响，同步了采集空间数据并且消除了空间误差偏差，使采集的数据在空间的维度上进行了坐标轴上的统一，并且更加准确，使得采集的空间数据更加准确和完善，数据精度更高。附图说明通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本公开的上述以及其他特征将更加明显，本公开附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，在附图中：图1所示为本公开的一种智能制造传感器数据空间校准方法工作流程图；图2所示为本公开的一种智能制造传感器数据空间校准装置模块架构图。具体实施方式以下将结合实施例和附图对本公开的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本公开的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。如图1所示为根据本公开的一种智能制造传感器数据空间校准方法及装置工作流程图，下面结合图1来阐述根据本公开的一种智能制造传感器数据空间校准方法。本公开提出一种智能制造传感器数据空间校准方法，具体包括以下步骤：在传感器的空间数据采集过程中，其中的两个传感器a和b，斜距和方位角偏差分别为：Δra,Δθa,Δrb,Δθb，ra,θa和rb,θb分别代表传感器a和b的斜距和方位角采集值，将采集点的空间数据进行坐标转换。步骤1，传感器进行空间数据采集；步骤2，将采集点的空间数据进行坐标转换；步骤3，去除空间数据的数据噪声；步骤4，将去除采集误差后的数据进行向量偏差校准；步骤5，将空间数据进行空间校准。进一步地，在步骤1中，所述传感器包括光栅尺位移传感器、陀螺仪传感器、角度传感器、角速度传感器、GPS传感器、位置传感器、超声波测距离传感器、旋转扭矩传感器、感应同步器、加速度传感器,传感器采集的空间数据包括传感器采集的位置坐标、直线位移和角位移、速度。进一步地，在步骤2中，将采集点的空间数据进行坐标转换的方法为，采集点即传感器的空间位置，将传感器采集的空间数据，即位置坐标、直线位移坐标和角位移坐标，建立新坐标系原点相对于旧坐标系坐标为(a,b,c)，有一点p在新、旧坐标系中坐标分别为(x,y,z)和(x',y',z')，可以得出：旋转变换不改变原点位置而只改变坐标轴的方向，X轴和Y轴绕Z轴旋转θ角得到OX'和OY'，即OXYZ经逆时针旋转变为OX'Y'Z'，采本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能制造传感器数据空间校准方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，传感器进行空间数据采集；步骤2，将采集点的空间数据进行坐标转换；步骤3，去除空间数据的数据噪声；步骤4，将去除采集误差后的数据进行向量偏差校准；步骤5，将空间数据进行空间校准。

【技术特征摘要】
1.一种智能制造传感器数据空间校准方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，传感器进行空间数据采集；步骤2，将采集点的空间数据进行坐标转换；步骤3，去除空间数据的数据噪声；步骤4，将去除采集误差后的数据进行向量偏差校准；步骤5，将空间数据进行空间校准。2.根据权利要求1所述的一种智能制造传感器数据空间校准方法，其特征在于，在步骤1中，所述传感器包括光栅尺位移传感器、陀螺仪传感器、角度传感器、角速度传感器、GPS传感器、位置传感器、超声波测距离传感器、旋转扭矩传感器、感应同步器、加速度传感器,传感器采集的空间数据包括传感器采集的位置坐标、直线位移和角位移、速度。3.根据权利要求1所述的一种智能制造传感器数据空间校准方法，其特征在于，在步骤2中，将采集点的空间数据进行坐标转换的方法为，采集点即传感器的空间位置，将传感器采集的空间数据，即位置坐标、直线位移坐标和角位移坐标，建立新坐标系原点相对于旧坐标系坐标为(a,b,c)，有一点p在新、旧坐标系中坐标分别为(x,y,z)和(x',y',z')，可以得出：旋转变换不改变原点位置而只改变坐标轴的方向，X轴和Y轴绕Z轴旋转θ角得到OX'和OY'，即OXYZ经逆时针旋转变为OX'Y'Z'，采集点p的位置在旧新坐标系中坐标分别为(x,y,z)和(x',y',z')，可以得出：若是单独绕X轴和Y轴旋转，分别得到以下空间转换公式：根据以下直角坐标系和极坐标系之间的转换关系，设直角坐标系中任意一个点P的位置坐标为(x,y,z)，在极坐标系中对应位置坐标为(r,φ,θ)，则直角坐标系和极坐标系之间的相互转换关系为：(xa,ya)和(xb,yb)表示在全局坐标系上的采集值，(xsa,ysa)和(xsb,ysb)表示传感器在全局坐标系中的位置。4...

【专利技术属性】
技术研发人员：张彩霞，王向东，
申请(专利权)人：佛山科学技术学院，
类型：发明
国别省市：广东,44