一种机器人的侧滑检测方法、芯片及机器人技术

本发明专利技术公开了一种机器人侧滑检测方法、芯片及机器人，该方法包括：步骤1：基于加速度测量值，获取第一加速度样本和第一加速度总体，计算第一加速度样本与第一加速度总体之间的马氏距离；步骤2：判断第一加速度样本与第一加速度总体之间的马氏距离是否大于预设马氏距离阈值，若是，则进入步骤3；步骤3：基于陀螺仪测量值，获取第一角度样本和第二角度样本，基于第一角度样本计算第一欧氏距离，基于第二角度样本计算第二欧氏距离；步骤4：判断第一欧氏距离和第二欧氏距离是否都小于预设欧氏距离阈值，若是，则确定为机器人发生侧滑，若否，则确定为机器人未发生侧滑。本发明专利技术实现低成本、高精度的检测机器人侧滑情况。高精度的检测机器人侧滑情况。高精度的检测机器人侧滑情况。

【技术实现步骤摘要】
一种机器人的侧滑检测方法、芯片及机器人


[0001]本专利技术涉及机器人算法领域，具体涉及一种机器人的侧滑检测方法、芯片及机器人。

技术介绍

[0002]在复杂的动态环境中，机器人极易受到横向冲击。当机器人在低摩擦地面上移动时，若机器人轮胎的附着力较弱，机器人受到横向冲击时则极易发生侧滑。机器人侧滑一般是指机器人的车轮发生横向移动的现象。机器人发生侧滑时，车轮编码器无法感知机器人的横向位移，将会影响机器人的后续定位的精准度。目前现有的算法技术主要通过使用扩展卡尔曼滤波技术，基于动力学模型的轮胎纵向力计算方法，估计车辆发生侧滑后的状态，这种方法需要建立复杂的动力学模型，同时需要将机器人的质量、机器人轮胎刚度，以及轮胎与地面之间的摩擦系数作为已知参数输入系统，但是这些参数信息无法实时的通过直接测量获得，因此这种方法存在较大的局限性，无法准确检测机器人是否发生侧滑。

技术实现思路

[0003]为解决上述问题，本专利技术提供了一种机器人的侧滑检测方法、芯片及机器人，解决了现有算法无法准确检测机器人发生侧滑的问题，实现低成本、高精度的检测机器人侧滑情况。本专利技术的具体技术方案如下：
[0004]本专利技术公开了一种机器人的侧滑检测方法，该方法包括：步骤1：基于加速度测量值，获取第一加速度样本和第一加速度总体，计算第一加速度样本与第一加速度总体之间的马氏距离，然后进入步骤2；步骤2：判断第一加速度样本与第一加速度总体之间的马氏距离是否大于预设马氏距离阈值，若是，则进入步骤3，若否，则确定为机器人未受到横向冲击，未发生侧滑；步骤3：基于陀螺仪测量值，获取第一角度样本和第二角度样本，基于第一角度样本计算第一欧氏距离，基于第二角度样本计算第二欧氏距离，然后进入步骤4；步骤4：判断第一欧氏距离和第二欧氏距离是否都小于预设欧氏距离阈值，若是，则确定为机器人发生侧滑，若否，则确定为机器人未发生侧滑。
[0005]与现有技术相比，本专利技术基于加速度测量值计算第一加速度样本与第一加速度总体之间的马氏距离判断机器人的加速度测量值是否发生剧烈变化，基于陀螺仪测量值获取第一角度样本和第二角度样本，计算第一欧氏距离和第二欧氏距离判断机器人的俯仰角和横滚角是否发生剧烈变化，结合机器人的加速度计和角度变化情况，判断机器人是否发生侧滑，解决了现有的算法技术无法检测机器人发生侧滑的问题，避免机器人在复杂的动态环境中发生侧滑无法检测，影响机器人的定位精准度从而导致机器人偏航。
[0006]进一步地，所述机器人的侧滑检测方法在执行步骤1前还包括如下步骤：步骤00：缓存原始数据，判断原始数据的缓存帧数是否大于或等于两帧，若是，则进入步骤01；步骤01：对已缓存的原始数据进行预处理，获得原始数据的预处理结果；步骤02：判断车轮编码器测量值是否发生变化，若否，则进入步骤 03，若是，则确定机器人处于非静止状态；步骤
03：判断滑动窗口内加速度测量值的标准差是否小于预设加速度标准差阈值，若是，则确定机器人处于静止状态，进入步骤04，若否，则确定机器人处于非静止状态；步骤04：将机器人处于静止状态的所有连续时刻帧的加速度测量值记录为先验知识。本技术方案通过对原始数据进行预处理，根据车轮编码器测量值初步确定机器人的运动状态，基于滑动窗口内加速度测量值的标准差判断机器人的加速度是否发生变化，从而确定机器人的运动状态，记录机器人静止时的加速度测量值作为先验知识以供后续作为总体计算马氏距离。
[0007]进一步地，所述步骤01具体地包括：计算先后缓存的连续两帧机器人的姿态变化；计算先后缓存的连续两帧原始数据的采集时刻差值；计算滑动窗口内加速度测量值的均值、标准差和协方差；将传感器测量值按照采集时刻的先后顺序依次存储，生成传感器测量值序列；将先后缓存的连续两帧机器人的姿态变化、先后缓存的连续两帧原始数据的缓存时刻差值、滑动窗口内加速度测量值的均值、标准差和协方差，以及传感器测量值序列作为原始数据的预处理结果记录；其中，所述传感器测量值包括：陀螺仪测量值、加速度测量值、车轮编码器测量值；所述传感器测量值序列包括加速度测量值序列、陀螺仪测量值序列、车轮编码器测量值序列；所述滑动窗口内加速度测量值是指基于滑动窗口技术，从加速度测量值序列中提取的最新缓存的预设帧数的加速度测量值；所述陀螺仪测量值包括机器人横滚角、机器人俯仰角和机器人偏航角。本专利技术获取传感器测量值序列，从传感器测量值序列中提取子序列，通过比较子序列内部各个测量值的差别，分析传感器测量值的变化，以实现对机器人过去状态对当前状态的影响的考虑。
[0008]进一步地，步骤1具体包括：将所述滑动窗口内加速度测量值作为第一加速度样本；将所述先验知识作为第一加速度总体；计算第一加速度样本与第一加速度总体之间的马氏距离。本专利技术选择马氏距离作为衡量加速度测量值之间相似程度的距离度量，马氏距离能够较好的反映加速度计是否发生剧烈变化。
[0009]进一步地，步骤3具体包括：从原始数据的预处理结果中获取陀螺仪测量值序列，从陀螺仪测量值序列中提取最新缓存的一帧陀螺仪测量值作为当前时刻陀螺仪测量值；将当前时刻陀螺仪测量值中的当前时刻机器人横滚角作为第一角度样本，将当前时刻陀螺仪测量值中的当前时刻机器人俯仰角作为第二角度样本；计算第一角度样本与预设机器人横滚角阈值之间的第一欧氏距离；计算第二角度样本与预设机器人俯仰角阈值之间的第二欧氏距离。本专利技术选择欧氏距离作为衡量陀螺仪测量值之间相似程度的距离度量，欧氏距离能够较好的反映机器人姿态是否发生剧烈变化。
[0010]进一步地，当检测到启动后的机器人重新处于静止状态时，将先验知识更新为机器人重新处于静止状态时所有连续时刻帧的加速度测量值。本专利技术考虑到传感器具有温度敏感等特性，为避免出现先验知识更新不及时导致机器人的侧滑检测结果不准确的问题，当机器人重新处于静止状态时对先验知识进行更新。
[0011]本专利技术公开了一种芯片，该芯片用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如前所述机器人的侧滑检测方法。
[0012]本专利技术还公开了一种机器人，该机器人装配有加速度计、陀螺仪、车轮编码器，该机器人内部设置有如前所述的芯片，用于执行如前所述的机器人的侧滑检测方法。
附图说明
[0013]图1为本专利技术第一实施例所述机器人的侧滑检测方法的流程示意图。
[0014]图2为本专利技术第二实施例所述机器人的侧滑检测方法的流程示意图。
具体实施方式
[0015]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清晰，以下将结合附图及实施例，对本专利技术进行描述和说明。应当理解，下面所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。此外，还可以理解的是，对本领域的普通技术人员而言，在本专利技术揭露的
技术实现思路
上进行一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。
[0016]除非另作定义，本专利技术所涉及的技术术语或科学术语应当为本申请所属
内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人的侧滑检测方法，其特征在于，该方法包括：步骤1：基于加速度测量值，获取第一加速度样本和第一加速度总体，计算第一加速度样本与第一加速度总体之间的马氏距离，然后进入步骤2；步骤2：判断第一加速度样本与第一加速度总体之间的马氏距离是否大于预设马氏距离阈值，若是，则进入步骤3，若否，则确定为机器人未发生侧滑；步骤3：基于陀螺仪测量值，获取第一角度样本和第二角度样本，基于第一角度样本计算第一欧氏距离，基于第二角度样本计算第二欧氏距离，然后进入步骤4；步骤4：判断第一欧氏距离和第二欧氏距离是否都小于预设欧氏距离阈值，若是，则确定为机器人发生侧滑，若否，则确定为机器人未发生侧滑。2.根据权利要求1所述的机器人的侧滑检测方法，其特征在于，所述机器人的侧滑检测方法在执行步骤1前还包括如下步骤：步骤00：缓存原始数据，判断原始数据的缓存帧数是否大于或等于两帧，若是，则进入步骤01；步骤01：对已缓存的原始数据进行预处理，获得原始数据的预处理结果；步骤02：判断车轮编码器测量值是否发生变化，若否，则进入步骤03，若是，则确定机器人处于非静止状态；步骤03：判断滑动窗口内加速度测量值的标准差是否小于预设加速度标准差阈值，若是，则确定机器人处于静止状态，进入步骤04，若否，则确定机器人处于非静止状态；步骤04：将机器人处于静止状态的所有连续时刻帧的加速度测量值记录为先验知识；其中，所述原始数据包括：加速度测量值、陀螺仪测量值、车轮编码器测量值和各个传感器测量值的采集时刻。3.根据权利要求2所述的机器人的侧滑检测方法，其特征在于，所述步骤01具体地包括：计算先后缓存的连续两帧机器人的姿态变化；计算先后缓存的连续两帧传感器测量值的采集时刻差值；计算滑动窗口内加速度测量值的均值、标准差和协方差；将传感器测量值按照采集时刻的先后顺序依次存储，生成传感器测量值序列；将先后缓存的连续两帧机器人的姿态变化、先后缓...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖刚军，
申请(专利权)人：珠海一微半导体股份有限公司，
类型：发明
国别省市：