单舵轮无人车的导航方法、装置和单舵轮无人车制造方法及图纸

本发明专利技术涉及单舵轮无人车的导航方法、装置和单舵轮无人车，该导航方法通过获取当前预估周期的舵角测量值和轮向速度测量值并根据当前预估周期的舵角测量值和轮向速度测量值计算单舵轮无人车在下一预估周期所对应的下一预估速度，获取单舵轮无人车在下一观测周期所对应的位姿测量数据，位姿测量数据包括对应的位置测量数据，根据当前预估速度和下一预估速度对位置测量数据进行卡尔曼滤波处理，得到下一观测周期所对应的位置滤波结果，根据位置滤波结果、位置测量数据和预设比例系数计算得到轮向速度偏差，根据轮向速度偏差对下一预估周期对应的轮向速度测量值进行修正以得到轮向速度输出值，提高了导航数据输出频率。

Navigation method and device of single steering wheel unmanned vehicle and single steering wheel unmanned vehicle

【技术实现步骤摘要】
单舵轮无人车的导航方法、装置和单舵轮无人车
本专利技术涉及控制领域，尤其涉及一种单舵轮无人车的导航方法、装置和单舵轮无人车。
技术介绍
单舵轮无人车上设置的激光雷达可测量出单舵轮无人车的准确位置信息，然而激光雷达的数据输出频率往往过低，而且往往容易受换将影响。
技术实现思路
鉴于此，提供一种单舵轮无人车的导航方法、装置和单舵轮无人车，能够融合单舵轮无人车的轮速数据和激光雷达数据，将快速更新的预估周期的轮速参数引入卡尔曼滤波器，进而利用激光雷达的位姿测量数据中的位置测量数据进行卡尔曼滤波，得到对应的位置滤波结果，进一步根据位置滤波结果、位置测量数据和预设比例系数计算得到轮向速度偏差，最后根据轮向速度偏差对下一预估周期对应的轮向速度测量值进行修正以得到轮向速度输出值作为导航数据进行输出，两者相互融合弥补各自的缺点，达到了增加导航数据输出频率的目的，同时也保证导航数据输出的稳定性，为单舵轮无人车的导航提供了准确的导航基础。一种单舵轮无人车的导航方法，单舵轮无人车上设置轮速传感器和激光雷达，导航方法包括：通过轮速传感器获取当前预估周期的舵角测量值和轮向速度测量值并根据当前预估周期的舵角测量值和轮向速度测量值计算单舵轮无人车在下一预估周期所对应的下一预估速度；通过激光雷达获取单舵轮无人车在下一观测周期所对应的位姿测量数据，位姿测量数据包括对应的位置测量数据；其中，每个观测周期包括至少两个对应的预估周期；根据当前预估速度和下一预估速度对位置测量数据进行卡尔曼滤波处理，得到下一观测周期所对应的位置滤波结果；根据位置滤波结果、位置测量数据和预设比例系数计算得到轮向速度偏差，预设比例系数根据轮速传感器的输出噪声确定；根据轮向速度偏差对下一预估周期对应的轮向速度测量值进行修正以得到轮向速度输出值作为导航数据进行输出。在一个实施例中，根据当前预估速度和下一预估速度对位置测量数据进行卡尔曼滤波处理，得到下一观测周期所对应的位置滤波结果的步骤包括：根据当前预估速度和下一预估速度确定当前观测周期所对应的速度增加率；将速度增加率作为卡尔曼滤波的输入控制量以对位置测量数据进行卡尔曼滤波处理，得到下一观测周期所对应的位置滤波结果。在一个实施例中，根据当前预估速度和下一预估速度确定当前观测周期所对应的速度增加率的步骤包括：根据下一预估速度与当前预估速度之间的速度差值计算得到当前预估周期对应的速度增加量；根据当前预估周期对应的速度增加量和当前观测周期计算确定当前观测周期所对应的速度增加率。在一个实施例中，卡尔曼滤波为四阶卡尔曼滤波，将速度增加率作为卡尔曼滤波的输入控制量以对位置测量数据进行卡尔曼滤波处理，得到下一观测周期所对应的位置滤波结果中对应的计算公式为：其中，Φ表示状态转移矩阵，b表示输入转换矩阵，x(k)表示在当前预估周期k时刻的位置测量数据所对应的后验状态估计值，x(k+1|k)表示在下一预估周期k+1时刻的位置测量数据所对应的先验状态估计值，x(k+1)表示在下一预估周期k+1时刻的位置滤波结果，u表示速度增加率，P(k)表示x(k)的后验估计协方差，P(k+1|k)表示x(k+1|k)的先验估计协方差，P(k+1)表示x(k+1)后验估计协方差，Q表示过程激励噪声协方差，H表示状态变量到测量的转换矩阵，τ表示噪声驱动矩阵，K表示卡尔曼滤波增益，R表示测量噪声协方差，Z表示位置测量数据；其中，P初始值为单位矩阵I，Q∈(0,1)，τ＝[00dtdt]T，dt表示单个预估周期。在一个实施例中，过程激励噪声协方差Q的取值为0.8。在一个实施例中，根据当前预估周期的舵角测量值和轮向速度测量值计算单舵轮无人车在下一预估周期所对应的下一预估速度所对应的计算公式采用以下公式：其中，Vw表示当前预估周期内的轮向速度测量值，vx表示下一预估速度的水平分量，vy表示下一预估速度的竖直分量，β表示当前预估周期内的舵角测量值，θk+1表示下一预估航向角，θk表示当前预估航向角，ω表示当前航向角速度，L为单舵轮无人车的车身长度，tk表示当前观测时刻，tk+1表示下一观测时刻，dt表示单个预估周期。在一个实施例中，位姿测量数据还包括对应的航向角测量数据，导航方法还包括：根据当前预估周期的舵角测量值和轮向速度测量值计算单舵轮无人车在下一预估周期所对应的下一预估航向角；对下一预估航向角进行低通滤波处理，并根据航向角测量数对低通滤波处理后的下一预估航向角进行修正以得到航向角输出值。此外，还提供一种单舵轮无人车的导航装置，单舵轮无人车上设置轮速传感器和激光雷达，导航装置包括：预估速度生成装置，用于通过轮速传感器获取当前预估周期的舵角测量值和轮向速度测量值并根据当前预估周期的舵角测量值和轮向速度测量值计算单舵轮无人车在下一预估周期所对应的下一预估速度；测量数据获取装置，用于通过激光雷达获取单舵轮无人车在下一观测周期所对应的位姿测量数据，位姿测量数据包括对应的位置测量数据；其中，每个观测周期包括至少两个对应的预估周期；滤波处理装置，用于根据当前预估速度和下一预估速度对位置测量数据进行卡尔曼滤波处理，得到下一观测周期所对应的位置滤波结果；偏差计算装置，用于根据位置滤波结果、位置测量数据和预设比例系数计算得到轮向速度偏差，预设比例系数根据轮速传感器的输出噪声确定；数据输出装置，用于根据轮向速度偏差对下一预估周期对应的轮向速度测量值进行修正以得到轮向速度输出值作为导航数据进行输出。此外，还提供一种单舵轮无人车，设置轮速传感器和激光雷达，单舵轮无人车还包括存储器以及处理器，存储器用于存储计算机程序，处理器运行计算机程序以使单舵轮无人车执行上述的导航方法。一种可读存储介质，可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序在被处理器运行时执行上述导航方法。上述单舵轮无人车的导航方法，单舵轮无人车上设置轮速传感器和激光雷达，通过轮速传感器获取当前预估周期的舵角测量值和轮向速度测量值并根据当前预估周期的舵角测量值和轮向速度测量值计算单舵轮无人车在下一预估周期所对应的下一预估速度，通过激光雷达获取单舵轮无人车在下一观测周期所对应的位姿测量数据，位姿测量数据包括对应的位置测量数据；其中，每个观测周期包括至少两个对应的预估周期，根据当前预估速度和下一预估速度对位置测量数据进行卡尔曼滤波处理，得到下一观测周期所对应的位置滤波结果，根据位置滤波结果、位置测量数据和预设比例系数计算得到轮向速度偏差，预设比例系数根据轮速传感器的输出噪声确定，根据轮向速度偏差对下一预估周期对应的轮向速度测量值进行修正以得到轮向速度输出值以作为导航数据输出，能够融合单舵轮无人车的轮速数据和激光雷达数据，将快速更新的预估周期的轮速参数引入卡尔曼滤波器，进而利用激光雷达的位姿测量数据中的位置测量数据进行卡尔曼滤波，得到对应的位置滤波结果，进一步根据位置滤波结果、位置测量数据和预设比例系数计算得到轮向速度偏本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种单舵轮无人车的导航方法，其特征在于，所述单舵轮无人车上设置轮速传感器和激光雷达，所述导航方法包括：/n通过所述轮速传感器获取当前预估周期的舵角测量值和轮向速度测量值并根据所述当前预估周期的舵角测量值和轮向速度测量值计算所述单舵轮无人车在下一预估周期所对应的下一预估速度；/n通过所述激光雷达获取所述单舵轮无人车在下一观测周期所对应的位姿测量数据，所述位姿测量数据包括对应的位置测量数据；其中，每个观测周期包括至少两个对应的预估周期；/n根据当前预估速度和所述下一预估速度对所述位置测量数据进行卡尔曼滤波处理，得到下一观测周期所对应的位置滤波结果；/n根据所述位置滤波结果、所述位置测量数据和预设比例系数计算得到轮向速度偏差，所述预设比例系数根据所述轮速传感器的输出噪声确定；/n根据轮向速度偏差对下一预估周期对应的轮向速度测量值进行修正以得到轮向速度输出值作为导航数据进行输出。/n

【技术特征摘要】
1.一种单舵轮无人车的导航方法，其特征在于，所述单舵轮无人车上设置轮速传感器和激光雷达，所述导航方法包括：
通过所述轮速传感器获取当前预估周期的舵角测量值和轮向速度测量值并根据所述当前预估周期的舵角测量值和轮向速度测量值计算所述单舵轮无人车在下一预估周期所对应的下一预估速度；
通过所述激光雷达获取所述单舵轮无人车在下一观测周期所对应的位姿测量数据，所述位姿测量数据包括对应的位置测量数据；其中，每个观测周期包括至少两个对应的预估周期；
根据当前预估速度和所述下一预估速度对所述位置测量数据进行卡尔曼滤波处理，得到下一观测周期所对应的位置滤波结果；
根据所述位置滤波结果、所述位置测量数据和预设比例系数计算得到轮向速度偏差，所述预设比例系数根据所述轮速传感器的输出噪声确定；
根据轮向速度偏差对下一预估周期对应的轮向速度测量值进行修正以得到轮向速度输出值作为导航数据进行输出。


2.根据权利要求1所述的导航方法，其特征在于，所述根据当前预估速度和所述下一预估速度对所述位置测量数据进行卡尔曼滤波处理，得到下一观测周期所对应的位置滤波结果的步骤包括：
根据当前预估速度和所述下一预估速度确定当前观测周期所对应的速度增加率；
将所述速度增加率作为卡尔曼滤波的输入控制量以对所述位置测量数据进行所述卡尔曼滤波处理，得到下一观测周期所对应的位置滤波结果。


3.根据权利要求2所述的导航方法，其特征在于，所述根据所述当前预估速度和所述下一预估速度确定当前观测周期所对应的速度增加率的步骤包括：
根据所述下一预估速度与所述当前预估速度之间的速度差值计算得到所述当前预估周期对应的速度增加量；
根据所述当前预估周期对应的速度增加量和当前观测周期计算确定当前观测周期所对应的速度增加率。


4.根据权利要求2所述的导航方法，其特征在于，所述卡尔曼滤波为四阶卡尔曼滤波，所述将所述速度增加率作为卡尔曼滤波的输入控制量以对所述位置测量数据进行所述卡尔曼滤波处理，得到下一观测周期所对应的位置滤波结果中对应的计算公式为：



其中，Φ表示状态转移矩阵，b表示输入转换矩阵，x(k)表示在所述当前预估周期k时刻的位置测量数据所对应的后验状态估计值，x(k+1|k)表示在所述下一预估周期k+1时刻的位置测量数据所对应的先验状态估计值，x(k+1)表示在所述下一预估周期k+1时刻的所述位置滤波结果，u表示所述速度增加率，P(k)表示所述x(k)的后验估计协方差，P(k+1|k)表示所述x(k+1|k)的先验估计协方差，P(k+1)表示所述x(k+1)的后验估计协方差，Q表示过程激励噪声协方差，H表示状态变量到测量的转换矩阵，τ表示噪声驱动矩阵，K表示卡尔曼滤波增益，R表示测量噪声协方差，Z表示所述位置测量数据；

【专利技术属性】
技术研发人员：孙国岐，
申请(专利权)人：三一重工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11