【技术实现步骤摘要】
一种采用IMU数据融合估计三维位姿的救援机器人
本专利技术涉及机器人及建图领域，具体涉及一种采用惯性测量(Inertialmeasurementunit,IMU)数据融合估计三维位姿的救援机器人。
技术介绍
自主式移动机器人对于自身位姿的估计和对周围环境的感知和建模，即建图(SimultaneousLocalizationAndMapping)，是移动机器人真正实现自主地在真实世界的未知环境中运行的最重要的能力之一。由于激光雷达具有十分精确的测距性能，以及较强的抗干扰能力，所以，基于激光雷达的建图方法已经引起了工程师们极大的关注。许多基于占据栅格地图的导航系统，例如开源算法GMapping，Hector建图和Cartographer已经应用于室内机器人导航，并在室内环境下，表现良好。基于激光雷达的建图算法可以精准地构建出简单环境下的2D地图，但是激光雷达并不能采集到机器人的三维高度信息，所以机器人在复杂的救援环境中难以进行三维位姿的估计，并构建准确的地图，因此难以进行自主探索。例如，激光雷达会把救援环境中的斜坡识别为...
【技术保护点】
1.一种采用IMU数据融合估计三维位姿的救援机器人，其特征在于，所述机器人包括移动平台，在移动平台上搭载有图像采集模块、距离信息采集模块、数据处理模块、运动控制模块和远程控制模块，其中：/n所述图像采集模块用于采集机器人所处环境中的图像信息，以搜寻待救援者；/n所述距离信息采集模块用于通过惯性测量单元获取IMU数据，并通过激光雷达获取激光点云数据；/n所述远程控制模块用于接收工控机端发送的控制指令；/n所述运动控制模块用于生成当前的环境地图，并将待救援者的位置在环境地图上标注出来；根据所述的控制指令，使机器人通过路径规划和避障算法到达目标点；其中，所述当前的环境地图的具体生...
【技术特征摘要】
1.一种采用IMU数据融合估计三维位姿的救援机器人，其特征在于，所述机器人包括移动平台，在移动平台上搭载有图像采集模块、距离信息采集模块、数据处理模块、运动控制模块和远程控制模块，其中：
所述图像采集模块用于采集机器人所处环境中的图像信息，以搜寻待救援者；
所述距离信息采集模块用于通过惯性测量单元获取IMU数据，并通过激光雷达获取激光点云数据；
所述远程控制模块用于接收工控机端发送的控制指令；
所述运动控制模块用于生成当前的环境地图，并将待救援者的位置在环境地图上标注出来；根据所述的控制指令，使机器人通过路径规划和避障算法到达目标点；其中，所述当前的环境地图的具体生成过程为：
对前后采集到的激光点云数据进行扫描匹配，通过局部地图对机器人的位姿进行估计，将局部环境地图融合为全局环境地图；当激光点云数据和现有环境地图对齐时，与所有先前的激光点云数据隐式地执行匹配；
对于激光点云数据和已经生成环境地图之间的最优匹配，首先要估计出机器人的位姿ξ＝(x,y,ψ)，其中x、y是机器人在水平面上的坐标，ψ是偏航角，使得下式取最小值：
其中，Si(ξ)是位姿ξ的函数，表示激光点云数据在环境地图上的坐标Si＝(si,x,si,y)，n表示激光点云数据的数量；M(Si(ξ))是Si(ξ)的函数，表示Si(ξ)坐标处地图的占用值；然后得到激光点Si(ξ)的估计值：
上式中，(px,py)表示前一时刻激光点云数据在环境地图上的坐标；
给定位姿ξ的一些初始估计，并且已知：
其中Δξ是ξ的误差量，求M(Si(ξ+Δξ))的一阶泰勒展开式可使得Δξ误差趋于最小值：
其中，为矢量微分算符；上式在相对于Δξ的偏导数为0时取最小值，即：
通过上式求得Δξ：
其中，由此得到Δξ的最小值，即得到机器人位姿ξ的最佳估计值；
所述数据处理模块用于对IMU数据和激光点云数据进行融合，以估计机器人的三维位姿，包括：
通过IMU数据得到机器人当前的翻滚角和俯仰角θ，然后通过航迹推算估计机器人高度z，通过方差加权平均算法融合航迹推算，以更新机器人当前高度z；基于这一...
【专利技术属性】
技术研发人员：温振威，张学习，赖嘉骏，梁士流，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东;44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。