一种采用级联FIR滤波的INS/LiDAR组合导航方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种采用级联FIR滤波的INS/LiDAR组合导航方法及系统，算法采用级联滤波结构，即在激光雷达数据处理部分，将激光雷达采集得到的移动机器人与角点之间的距离作为观测信息，利用EFIR滤波算法对激光雷达测量得到的位置进行预估。在此基础上，在松组合导航数据处理部分，将INS与激光雷达分别测量的位置信息之差作为观测量输入到FIR滤波算法，对INS计算的误差进行预估，最终得到当前时刻移动机器人最优的位置信息。本发明专利技术有益效果：通过在激光雷达部分采用级联滤波结构有效提高了激光雷达通过角点距离测量移动机器人位置的精度，同时，FIR滤波算法的使用也提高了算法的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种采用级联FIR滤波的INS/LiDAR组合导航方法及系统
本专利技术涉及复杂环境下组合定位
，尤其涉及一种采用级联FIR滤波的INS/LiDAR组合导航方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。近年来，随着科学技术的发展和人民生活水平的提高，移动机器人逐步走进人们的生活。作为移动机器人为人类提供高质量服务的基础，面向移动机器人的导航与定位正逐渐成为该领域的研究热点。然而在室内环境下，移动机器人导航信息获取的准确性和实时性都会受到室内无线电信号微弱、电磁干扰强烈等一系列复杂环境的影响。在室内环境下，如何消除室内复杂导航环境对移动机器人导航信息获取的准确性、实时性及鲁棒性的影响，保证移动机器人在室内环境下的高精度自主导航，具有重要的科学理论意义和实际应用价值。近年来，针对移动机器人导航与定位问题，国内外研究人员进行了深入研究，并取得了一定研究成果。现有导航定位技术主要有全球卫星导航系统(GlobalNavigationSatelliteSystem,GNSS)、无线传感器网络(WirelessSensorsNetwork本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种采用级联FIR滤波的INS/LiDAR组合导航系统，其特征在于，包括：定位单元、数据处理单元以及惯性导航系统；所述激光雷达和惯性导航系统分别于数据处理单元连接；所述数据处理单元对定位单元、惯性导航系统以及根据地标获得的移动机器人位置信息进行融合，得到移动机器人的最优位置信息预估。

【技术特征摘要】
1.一种采用级联FIR滤波的INS/LiDAR组合导航系统，其特征在于，包括：定位单元、数据处理单元以及惯性导航系统；所述激光雷达和惯性导航系统分别于数据处理单元连接；所述数据处理单元对定位单元、惯性导航系统以及根据地标获得的移动机器人位置信息进行融合，得到移动机器人的最优位置信息预估。2.如权利要求1所述的一种采用级联FIR滤波的INS/LiDAR组合导航系统，其特征在于，所述定位单元包括：激光雷达，所述激光雷达通过检测移动机器人所处环境的角点位置信息，测量出移动机器人的位置信息。3.如权利要求1所述的一种采用级联FIR滤波的INS/LiDAR组合导航系统，其特征在于，所述惯性导航系统包括：里程计和电子罗盘；所述里程计用于测量移动机器人的移动速度；所述电子罗盘用于测量移动机器人的航向信息，通过里程计得到在采样周期内移动机器人运行的距离信息，根据所述距离信息与电子罗盘测量得到的移动机器人航向信息得到移动机器人在导航系坐标下的位置信息。4.一种采用级联FIR滤波的INS/LiDAR组合导航方法，其特征在于，包括：以移动机器人k时刻在东向和北向的位置和速度为状态量，以激光雷达采集得到的移动机器人与角点位置之间的距离作为观测量，利用EFIR滤波算法对激光雷达测量得到的位置进行预估；以移动机器人k时刻在东向和北向的位置误差和速度误差做为状态量，以惯性导航系统计算得到的移动机器人在导航系坐标下的位置信息与预估得到的激光雷达测量的位置信息之差作为观测量，利用FIR滤波算法对惯性导航系统计算的位置信息误差进行预估，最终得到当前时刻移动机器人最优的位置信息。5.如权利要求4所述的一种采用级联FIR滤波的INS/LiDAR组合导航方法，其特征在于，所述EFIR滤波算法的状态方程为：其中，分别为k时刻和k-1时刻移动机器人在东向和北...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐元，赵钦君，程金，胡岩，张勇，冯宁，
申请(专利权)人：济南大学，
类型：发明
国别省市：山东,37