一种基于视觉和惯性导航组合的移动机器人定位方法技术

一种基于视觉和惯性导航组合的移动机器人定位方法，属于机器人导航定位技术领域，包含以下步骤：S1：利用视觉传感器获取移动机器人所在的位置；S2：建立惯性导航系统，利用视觉传感器进行速度、方向和重力测量及报告；S3：利用视觉传感器采集的信息与SLAM系统构建的云地图转换为栅格地图后进行路径规划。本发明专利技术将互补滤波法运用到惯性导航系统中，融合Xtion深度相机信息，仅用视觉传感器就修正了定位误差，此方法大大减小了定位误差。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉和惯性导航组合的移动机器人定位方法
本专利技术涉及机器人导航定位
，更具体地，涉及一种基于视觉和惯性导航组合的移动机器人定位方法。
技术介绍
近些年，移动机器人的技术在我国迅速地发展，在各行各业中广泛应用。机器人的关键技术在于其定位以及路径规划和自主导航，同时，其自主导航技术与精确定位技术对服务人类有着十分重大的意义。在对移动机器人的自主导航技术进行探究的过程中，相关研究人员一般会从以下三方面问题入手进行研究：我的附近是什么；我在哪儿；我要去哪儿，这刚好和移动机器人地图重建、自主定位、规划自身路径相切合。长期以来，机器人的导航问题深受社会各届重视。然而，单传感器导航存在一定不足之处，容易出现定位误差，故而融合多传感器的导航系统就被格外推崇。服务性机器人在人工智能应用板块占据了半数以上的板块。2017年双十一期间，某品牌机器人的营业额达到了5.28亿，打破了行业记录。此品牌机器人销量的不断增多，让人们看到了人工智能在家居这一市场的重要性。然而在室内作业时，机器人就会出现定位不够精准等问题，也就会给客户带来很多烦恼。所以，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视觉和惯性导航组合的移动机器人定位方法，其特征在于，包含以下步骤：/nS1：利用视觉传感器获取移动机器人所在的位置：建立外参数模型，外参数将相机坐标系与世界坐标系对应；/nS2：建立惯性导航系统，利用视觉传感器进行速度、方向和重力测量及报告；/nS2.1：利用互补滤波法在惯性导航系统中进行姿态角解算：对惯性导航坐标体系与世界坐标系构建方向余弦矩阵，然后求导并对微分方程进行计算，最终得到姿态角的值；/nS2.2：惯性导航航位推算：将惯性导航坐标系下的加速度转换到世界坐标系，将转换后的加速度扣除重力加速度后单次积分得到速度，二次积分得到位移；/nS2.3：对测量的加速度和角速度分别进行...

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉和惯性导航组合的移动机器人定位方法，其特征在于，包含以下步骤：
S1：利用视觉传感器获取移动机器人所在的位置：建立外参数模型，外参数将相机坐标系与世界坐标系对应；
S2：建立惯性导航系统，利用视觉传感器进行速度、方向和重力测量及报告；
S2.1：利用互补滤波法在惯性导航系统中进行姿态角解算：对惯性导航坐标体系与世界坐标系构建方向余弦矩阵，然后求导并对微分方程进行计算，最终得到姿态角的值；
S2.2：惯性导航航位推算：将惯性导航坐标系下的加速度转换到世界坐标系，将转换后的加速度扣除重力加速度后单次积分得到速度，二次积分得到位移；
S2.3：对测量的加速度和角速度分别进行惯性导航误差分析处理；
S3：利用视觉传感器采集的信息与SLAM系统构建的云地图转换为栅格地图后进行路径规划。


2.根据权利要求1所述的移动机器人定位方法，其特征在于，所述外参数模型为：



式中，(xc,yc,zc)代表相机坐标，(xw,yw,zw)代表世界坐标，R代表旋转矩阵，t代表平移矩阵，m代表外参数的矩阵。


3.根据权利要求1所述的移动机器人定位方法，其特征在于，所述惯性导航系统采用MPU6050传感器来测量坐标系三轴上的角速度与加速度，所述MPU6050传感器包含三轴陀螺仪与三轴加速度计。


4.根据权利要求1所述的移动机器人定位方法，其特征在于，所述惯性导航航位推算中惯性导航的加速度ab(t)＝(abx(t),aby(t),abz(t))T，世界坐标系下的加速度an(t)＝cbnab(t)，其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：于惠钧，龚星宇，刘晓燕，
申请(专利权)人：湖南工业大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43