一种基于地面分类的里程计融合IMU航迹推算方法技术

本发明专利技术公开了一种基于地面分类的里程计融合IMU航迹推算方法。为了克服现有技术中2D激光雷达在过于空旷的室内外或者少特征的走廊隧道等条件下定位不准的问题，本发明专利技术包括在预设环境中采集基础数据并设置对应的地面标签,通过基础数据和地面标签训练随机森林多分类模型；设置优化变量,处理基础数据后带入扩展卡尔曼滤波模型,使用最小均方误差作为目标函数,离线优化出基于各个预设环境的最优扩展卡尔曼滤波预测模型的系数；通过最优系数和训练完成的随机森林多分类模型,在导航过程中在线计算地面类别,结合最优系数做动态调整，以达到自适应扩展卡尔曼滤波的效果。达到自适应扩展卡尔曼滤波的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于地面分类的里程计融合IMU航迹推算方法


[0001]本专利技术涉及机器人定位领域，尤其涉及一种基于地面分类的里程计融合IMU航迹推算方法。

技术介绍

[0002]定位问题是机器人SLAM和导航过程中至关重要的问题,是实现机器人智能化的前提之一.目前，对于室内导航机器人来说，比较常用的定位方式包括激光、深度摄像头、IMU以及轮式里程计，前两者通过对环境的检测判断自身的位置，后两者对机器人自身的运动数据进行监测，通过时间累计推断机器人相对位移，计算出最终位姿。
[0003]针对特殊的长廊环境，由于环境信息的相似性，基于激光雷达的特征点匹配有大量重复信息，容易定位漂移甚至定位错误，在比较空旷的室内外环境中，由于2D激光的探测范围有限，容易出现少特征点的情况，这时依靠特征点匹配的方式容易导致匹配失败甚至匹配错误。另外，由于成本限制，2D平面激光雷达是比较常用的雷达，它往往只是扫描环境空间中的某一固定高度平面上的轮廓特征，信息量比较单一，具有较大的改进空间，3D激光价格较贵，但是检测范围非常大，可达50
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于地面分类的里程计融合IMU航迹推算方法，其特征在于，包括:S1：在预设环境中采集基础数据并设置对应的地面标签,通过基础数据和地面标签训练随机森林多分类模型；S2：设置优化变量,处理基础数据后带入扩展卡尔曼滤波模型,使用最小均方误差作为目标函数,离线优化出基于各个预设环境的最优扩展卡尔曼滤波预测模型的系数；S3：通过最优系数和训练完成的随机森林多分类模型,在导航过程中在线计算地面类别,结合最优系数做动态调整。2.根据权利要求1所述的一种基于地面分类的里程计融合IMU航迹推算方法，其特征在于，S1.1.1：所述预设环境包括但不限于室内木地板、室内瓷砖、室内地砖、室内地毯、湿润室内木地板、湿润室内瓷砖、湿润室内地砖、湿润室内地毯、室外柏油、室外水泥、室外地砖、湿润室外柏油、湿润室外水泥或湿润室外地砖；S1.1.2：所述基础数据包括:里程计及实时速度、IMU实时加速度与角速度、通过3D激光雷达SLAM得到的实时预估位姿和对应的时间戳。3.根据权利要求1所述的一种基于地面分类的里程计融合IMU航迹推算方法，其特征在于，S1.2.1：对采集到的基础数据和对应的地面标签进行数据剪裁，剔除包含静止状态在内的无用数据，将剪裁后的基础数据与时间戳对齐，后进行数据合并；所述数据合并过程包括选取每500ms内时间间隔的数据，合并为一组状态输入到随机森林的分类模型中。4.根据权利要求1或2或3所述的一种基于地面分类的里程计融合IMU航迹推算方法，其特征在于，S1.2.2：对随机森林处理后的里程计及实时速度、IMU实时加速度与角速度进行逐行逐列有放回的采样；...

【专利技术属性】
技术研发人员：张建明，张志文，张在吉，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：