一种生产车间移动机器人位姿定位的多胞体滤波方法技术

本发明专利技术公开了一种生产车间移动机器人位姿定位的多胞体滤波方法，属于制造过程控制技术领域。所述方法通过采用全对称多胞体集员滤波方法对移动机器人进行定位，使得全对称多胞体的几何区域最小，从而有效降低了辨识保守性，增加了机器人位姿定位的准确性。进一步的，通过奇异值分解对全对称多胞体进行降维，简化最终计算量，避免维数增加带来的计算负担，使得计算效率大大提高。本申请提供的位姿定位方法应用于生产车间移动机器人位姿定位中，提高了定位准确性以及状态估计的效率，因而能够提高产能；本申请方法也为接下来的智能制造给出了技术启示。

A multi cell filtering method for position and orientation of mobile robot in production workshop

【技术实现步骤摘要】
一种生产车间移动机器人位姿定位的多胞体滤波方法
本专利技术涉及一种生产车间移动机器人位姿定位的多胞体滤波方法，属于制造过程控制

技术介绍
随着社会进步和科学技术发展，自动化技术已逐渐代替人工并广泛应用于智能制造、农业生产和国防工业。自动化技术集成度较高的机器人技术也已应用于生产及生活中。在智能工厂时代，机器人的应用逐渐代替人工，并大幅度提高产能降低生产次品率。相对于医学领域高精度机器人，因为制作工艺和成本要求，目前在生产车间中使用的移动机器人自定位存在定位精度不高的问题。针对车间用移动机器人定位的研究中，文献ZhouB,QianK,MaX,etal.Ellipsoidalboundingset-membershipidentificationapproachforrobustfaultdiagnosiswithapplicationtomobilerobots[J].系统工程与电子技术(英文版),2017(5).B.和Zhou,X.Z.Dai.Robustfaultdetectionofmobilerobotsusingane本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种移动机器人位姿定位的方法，其特征在于，所述方法采用多胞体滤波方法对移动机器人进行定位，定位过程中选择最小体积全对称多胞体进行迭代。/n

【技术特征摘要】
1.一种移动机器人位姿定位的方法，其特征在于，所述方法采用多胞体滤波方法对移动机器人进行定位，定位过程中选择最小体积全对称多胞体进行迭代。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：采用奇异值分解的方法对定位过程中的全对称多胞体进行降维处理。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
Step1：将移动机器人的运动学模型离散化成一个离散连续模型yk＝φkTθ*+ek，其中，φk为观测向量，θ为位姿定位参数，ek表示系统有界噪声；
Step2：在给定未知但有界噪声和外加激励信号下，根据移动机器人的运动学模型获得观测向量φk和输出序列yk，并通过观测向量φk和输出序列yk得到第k步参数可行集的约束条件；
Step3：根据第k步约束条件和k-1步全对称多胞体得到第k步体积最小全对称多胞体；
Step4：将Step3中的得到的全对称多胞体进行扩展，得到扩展后的全对称多胞体；
Step5：对扩展后的全对称多胞体进行奇异值分解降维，得到降维后的全对称多胞体并将其中心值作为移动机器人第k步的位姿估计值。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法应用于履带式移动机器人的位姿定位中，包括：
步骤一：将履带式移动机器人的典型运动学模型离散化成一个离散连续系统yk＝φkTθ*+ek；其中，φk为观测向量，θ为位姿定位参数，ek表示系统有界噪声；
履带式移动机器人的典型运动学模型为：



其中(xkyk)T表示机器人当前位置，ψk表示机器人角度；ω1,k、ω2,k分别表示左右驱动轮的旋转角速度，r表示车轮半径，b表示左右车轮间的距离，ΔT表示预测时间间隔，s1,k、s2,k表示机器人的滑移率，(xk+1yk+1)T表示机器人下一时刻位置的预测值；
得到离散连续系统：



其中|ek|≤δ，v...

【专利技术属性】
技术研发人员：王子赟，张帅，王艳，纪志成，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32