【技术实现步骤摘要】
基于IMU和里程计融合和雷达定位算法
[0001]本专利技术涉及一种基于
IMU
和里程计融合,并根据雷达进行定位的算法,属于
Ros
的
slam
算法领域
。
技术介绍
[0002]现有的机器人小车里程计信息,主要根据电机获取到的角速度以及线速度以及时间差来计算出里程计的四元数信息,雷达的常规定位方法使用的是
amcl
定位
。
[0003]里程计的主要参数是
odom_trans.transform.translation
的
xyz
参数,根据速度以及短时间的
Δ
t
来计算出的
x
和
y
,以及常规里程计使用的一些协方差参数
。
[0004]Slam
定位方法一般使用的是
amcl
定位
。amcl
定位用于
2D
移动机器人的概率定位系统,它实现了自适应
(
或
KLD
采样
)
蒙特卡洛定位方法,可以根据已有地图使用粒子滤波器推算机器人位置
。
[0005]鉴于此,本文特提出了一种基于
IMU
和里程计融合方法
。
利用雷达来处理点云信息,来进行
slam
定位的算法
。
技术实现思路
[0006](
一
) ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
基于
IMU
和里程计融合和雷达定位算法,其特征在于,包括以下步骤:
S1
:欧拉角和里程计融合;首先根据常规的运动学结算获得小车在
x
轴和
y
轴上的线速度,其次根据
IMU
所提供的欧拉角来计算获得所需要的旋转角度;再通过
IMU
提供实时欧拉角并融合新里程计;实时发布新的里程计;
S2
:
amcl
定位导航;根据雷达提供实时点云,来实现
slam
定位
、
导航;实时发布小车角速度线速度
。2.
根据权利要求1所述的基于
IMU
和里程计融合和雷达定位算法,其特征在于:所述
S1
中,根据
Δ
t
来得到里程计的
odom_trans.transform.translation.x
和
odom_trans.transform.translation.y
,加入
IMU
所提供的欧拉角,加入到里程计的
createQuaternionMsgFromYaw
中间,以实时发布新的里程;其中,
vth
=
imu_msg.angular_velocity.z
;
odom_trans.transform.translation.x
=
x+(vx*cos(th)
‑
vy*sin(th))*dt
;
odom_trans.transform.translation.y
=
y+(vx*sin(th)+vy*cos(th))*dt
;
odom_trans.transform.rotation
=
tf::createQuaternionMsgFromYaw(th)。3.
...
【专利技术属性】
技术研发人员:雷凌,朱恩东,
申请(专利权)人:南京北新智能科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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