一种基于激光测距仪的管道爬行机器人高精度导航定位方法技术

本发明专利技术涉及基于激光测距仪的管道爬行机器人高精度导航定位方法，确定爬行距离S和判据阈值δ；以激光测距仪第一个测距数据为初始状态x1,以初始最优估计协方差矩阵P1为单位矩阵；对后续任一时刻机器人的爬行状态进入卡尔曼最优估计迭代，得到机器人爬行状态的最优估计状态x

【技术实现步骤摘要】
一种基于激光测距仪的管道爬行机器人高精度导航定位方法


[0001]本专利技术涉及机器人导航领域，具体涉及一种基于激光测距仪的管道爬行机器人高精度导航定位方法。

技术介绍

[0002]管道是一种适合石油和天然气长距离运输的运载体，且国内管网的规模仍在不断扩大，对国民经济的发展起到至关重要的作用。管道在使用过程中，由于自然环境和运输介质的影响，容易造成破损和泄漏，不仅带来经济上的损失，更存在巨大的安全隐患。因此对管道的检测和修复是关系到管道的可靠性以及提高其使用寿命的重要因素。
[0003]传统管道检测和维修依旧采用人工或者挖掘的方式，不仅工作量大、效率低，而且很难对管道内壁进行有效检测和修复。因此采用机器人的方式代替人工进入管道内壁进行作业成为后续发展的趋势。
[0004]管道机器人进入管道内部作业首要条件是解决其在管道内部导航和定位问题，常规工业用机器人采用里程计和陀螺仪方式进行导航定位，前者虽然精度和数据反馈频率较高，但无法克服由于轮胎打滑造成的误差，后者虽然数据反馈频率高且可以克服轮胎打滑的问题，但有较高的时间累计误差，无法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于激光测距仪的管道爬行机器人高精度导航定位方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、确定爬行距离S和判据阈值δ；S2、以激光测距仪第一个测距数据为初始状态x1＝[S
1 0 0],初始最优估计协方差矩阵P1为单位矩阵；S3、对后续任一时刻机器人的爬行状态进入卡尔曼最优估计迭代，得到机器人爬行状态的最优估计状态x
k
，x
k
＝[S
k V
k a
k
]
T
；S4、对S
k
和V
k
进行插值倍频，得到和其中，表示在S
k
和S
k+1
之间的第i个插值,表示在V
k
和V
k+1
之间的第i个插值；S5、进行刹车提前量计算，得到提前量S5、进行刹车提前量计算，得到提前量表示在ΔL
k
和ΔL
k+1
之间的第i个插值；S6、刹车控制判断，当时，下达刹车指令。2.根据权利要求1所述的一种基于激光测距仪的管道爬行机器人高精度导航定位方法，其特征在于，卡尔曼最优估计迭代具体为：S31、建立机器人运动状态动力学模型；S32、根据运动状态动力学模型建立离散卡尔曼滤波状态方程及观测方程；S33、确定卡尔曼滤波迭代模型，计算机器人的最优估计状态。3.根据权利要求1或2所述的一种基于激光测距仪的管道爬行机器人高精度导航定位方法，其特征在于，运动状态动力学模型具体为：其中:S(t)和S(t+Δt)分别为t和(t+Δt)时刻机器人位置，V(t)和a(t)分别为t时刻机器人运动的速度和加速度，Δt为激光测距仪测量的时间间隔。4.根据权利要求3所述的一种基于激光测距仪的管道爬行机器人高精度导航定位方法，其特征在于，离散卡尔曼滤波状态方程为：x
k
＝F*x
k
‑1+B*u
k
‑1+w
k
‑1其中，x
k
为机器人k时刻状态；F和B分别为机器人状态转移矩阵和过程控制矩阵，F＝[1 Δt Δt2；0 1 Δt；0 0 1]，B＝[0 0 1]
T
；B*u
k

【专利技术属性】
技术研发人员：李震，叶小威，王亦军，
申请(专利权)人：宝宇武汉激光技术有限公司，
类型：发明
国别省市：