一种应用于机器人的RTK-GNSS外参标定方法技术

本发明专利技术公开了一种应用于机器人的RTK‑GNSS外参标定方法，包括步骤：(1)在机器人上分别配置有RTK移动站和SLAM传感器；(2)机器人根据RTK移动站发送的定位数据以及SLAM传感器获取的数据计算得到各个时刻其自身位姿数据，并构建残差方程；(3)使用LM算法计算得到残差方程的最优值，进而得到各优化变量的估计结果；使用估计结果更新机器人位姿、机器人建立的全局地图信息和RTK外参。本发明专利技术使用单天线RTK，深度嵌入到SLAM算法中，在SLAM过程在线标定了所需外参，可以充分利用RTK定位高精度的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种应用于机器人的RTK-GNSS外参标定方法
本专利技术涉及定位领域，尤其涉及一种应用于机器人的RTK-GNSS外参标定方法。
技术介绍
RTK广泛应用于室外建图与定位系统中，其不会累计误差，并且在开阔场景可以达到1-3厘米的精度，可以有效消除各种里程计的累计误差。缺点是在周围由遮挡物时定位不准确，无法应对室内、隧道、周围由高大建筑物等场景。SLAM(同步定位与建图)过程通过传感器(激光、摄像头、编码器、IMU等)可以同步估计周围环境和机器人自身状态，广泛应用在无人驾驶、无人仓储、智能巡检等场景中，目前室外SLAM可以达到厘米级定位精度，缺点是在大型超大型应用场景中，在缺少回环的情况下仍然会累计误差，如果误差累计过大,回环检测也难以修正。针对上述定位方案的优缺点，可以发展融合RTK与SLAM的解决方案，只需要在RTK信息足够准确时利用RTK信息对SLAM过程的累计误差进行消除，可以提高SLAM过程的稳定性，使其可以在室外空旷，大型应用场景中使用。为了融合RTK与SLAM过程，必须给出RTK所在坐标系与SLAM全局坐标系本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用于机器人的RTK-GNSS外参标定方法，其特征在于：包括步骤：/n(1)在机器人上分别配置有RTK移动站和SLAM传感器，RTK移动站与机器人进行通信，并配置一个RTK基站通过调频信号与RTK移动站进行通信，通过RTK移动站完成RTK差分定位；/n(2)机器人接收RTK移动站的定位数据，如果接收到的是第一帧RTK数据，则根据该信息在原地创建ENU坐标系，并将后续接收到的RTK数据转换到该坐标系下；/n(3)机器人根据RTK移动站发送的定位数据以及SLAM传感器获取的数据计算得到各个时刻其自身位姿数据，并构建残差方程：/n

【技术特征摘要】
1.一种应用于机器人的RTK-GNSS外参标定方法，其特征在于：包括步骤：
(1)在机器人上分别配置有RTK移动站和SLAM传感器，RTK移动站与机器人进行通信，并配置一个RTK基站通过调频信号与RTK移动站进行通信，通过RTK移动站完成RTK差分定位；
(2)机器人接收RTK移动站的定位数据，如果接收到的是第一帧RTK数据，则根据该信息在原地创建ENU坐标系，并将后续接收到的RTK数据转换到该坐标系下；
(3)机器人根据RTK移动站发送的定位数据以及SLAM传感器获取的数据计算得到各个时刻其自身位姿数据，并构建残差方程：



其中，u表示ENU坐标系，g表示机器人建立的全局地图坐标系，base表示机器人本体坐标系；ni:表示机器人状态队列的第i个序号，fni表示与第i个机器人状态同时刻的RTK信息在RTK信息队列中的序号，f0表示第一帧RTK数据的序号；是第fni个RTK数据的定位信息在ENU坐标系下的表示，是第一帧RTK数据的定位信息在ENU坐标系下的表示，是第i个机器人位姿在全局地图坐标系下的表示，是RTK移动站天线在机器人本体坐标系下的位姿，是第一帧RTK数据的定位信息在全局地图坐标系下的表示；代表ENU坐标系与全局地图坐标之间的旋转矩阵，表示机器人本体坐标系与全局地图坐标系之间的旋转矩阵；
(4)以作为优化变量，其中，初始值为0；表示在全局地图坐标系下第i个机器人位置；表示ENU坐标系变换至全局地图坐标系的位置信息，由第一帧RTK数据决定；得到初始位姿：



(5)使用LM算法计算得到残差方程的最优值，进而得到各优化变量的估计结果；使用估计结果更新机器...

【专利技术属性】
技术研发人员：程敏，闫宗涛，
申请(专利权)人：深圳亿嘉和科技研发有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44