【技术实现步骤摘要】
无人叉车混合定位方法及系统
本专利技术涉及智能仓储
，尤其涉及一种无人叉车混合定位方法及系统。
技术介绍
随着智能仓储技术的发展，无人叉车正在越来越多被应用于工业上的分拣、包装、搬运等环节，以代替人工运输货物，在实现无人叉车的自动运行及相应的自主避障功能的过程中，无人叉车的定位技术起到了关键作用，而现有技术中多采用单一传感器结合地标进行定位，在定位路线上存在一定的局限性，定位精度和定位鲁棒性堪忧，因此，如何实现无人叉车的混合定位以提高定位精度和定位鲁棒性，成为一个亟待解决的问题。上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供了一种无人叉车混合定位方法及系统，旨在解决如何实现无人叉车的混合定位以提高定位精度和定位鲁棒性的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供了一种无人叉车混合定位方法，所述方法包括以下步骤：通过无人叉车的第一类传感器获取第一定位数据，并融合所述第一定位数据，获得过程定位数据；通过无人叉车...
【技术保护点】
1.一种无人叉车混合定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n通过无人叉车的第一类传感器获取第一定位数据，并融合所述第一定位数据，获得过程定位数据；/n通过无人叉车的第二类传感器获取第二定位数据，并融合所述第二定位数据，获得观测定位数据；/n将所述过程定位数据和所述观测定位数据通过扩展卡尔曼滤波器进行融合，获得混合定位数据。/n
【技术特征摘要】
1.一种无人叉车混合定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
通过无人叉车的第一类传感器获取第一定位数据，并融合所述第一定位数据，获得过程定位数据；
通过无人叉车的第二类传感器获取第二定位数据，并融合所述第二定位数据，获得观测定位数据；
将所述过程定位数据和所述观测定位数据通过扩展卡尔曼滤波器进行融合，获得混合定位数据。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一类传感器包括惯性导航单元和轮式编码器；
相应地，所述通过无人叉车的第一类传感器获取第一定位数据，并融合所述第一定位数据，获得过程定位数据的步骤，具体包括：
通过所述轮式编码器采集角度变化信息和位移变化信息，并通过所述惯性导航单元获取角速度信息；
通过卡尔曼融合算法融合所述角度变化信息、所述位移变化信息以及所述角速度信息，获得过程定位数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二类传感器包括激光雷达、超宽带定位单元以及超声传感器；
相应地，所述通过无人叉车的第二类传感器获取第二定位数据，并融合所述第二定位数据，获得观测定位数据的步骤，具体包括：
分别通过所述激光雷达、所述超宽带定位单元以及所述超声传感器采集对应的激光雷达定位坐标、超宽带定位坐标以及超声定位坐标；
通过卡尔曼融合算法融合所述激光雷达定位坐标、所述超宽带定位坐标以及所述超声定位坐标，得到观测定位数据。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过无人叉车的第一类传感器获取第一定位数据，并融合所述第一定位数据，获得过程定位数据的步骤，具体包括：
通过无人叉车的第一类传感器获取第一定位数据，并分别获取所述第一类传感器的信号频率；
根据所述信号频率分别对所述第一定位数据进行高通滤波处理，获得第一滤波数据；
融合所述第一滤波数据，获得过程定位数据；
相应地，所述通过无人叉车的第二类传感器获取第二定位数据，并融合所述第二定位数据，获得观测定位数据的步骤，具体包括：
通过无人叉车的第二类传感器获取第二定位数据，并分别获取所述第二类传感器的信号频率；
根据所述信号频率分别对所述第二定位数据进行高通滤波处理，获得第二滤波数据；
融合所述第二滤波数据，获得观测定位数据。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述过程定位数据和所述观测定位数据通过扩展卡尔曼滤波器进行融合，获得混合定位数据的步骤，具体包括：
通过激光雷达获取观测角度数据；
将所述观测角度数据、过程定位数据以及所述观测...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈文成，
申请(专利权)人：劢微机器人科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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