一種機器人室內定位方法技術

本發明專利技術提供了一種機器人室內定位方法，包括：數據存儲步驟，用于存儲上一時刻的編碼器數據以及超寬帶數據；數據采集步驟，用于通過設置在驅動所述機器人的左右輪的電機的軸端的光電編碼器采集當前時刻的編碼器數據以及通過超寬帶定位系統采集當前時刻的超寬帶數據；增量數據計算步驟，用于根據所存儲的上一時刻的編碼器數據和超寬帶數據以及所采集的當前時刻的編碼器數據和超寬帶數據來計算里程增量和位置增量；以及定位信息評估步驟，用于根據所計算的里程增量和位置增量來判斷所述編碼器數據和所述超寬帶數據是否異常，從而確定使用無跡卡爾曼濾波(UKF)方法、航位推算方法或由所述超寬帶定位系統獲得的超寬帶位姿信息來獲得所述機器人在當前時刻的定位信息。

Robot indoor positioning method

The invention provides a robot indoor positioning method, including the steps of: data storage, data storage time for encoder and ultra wideband data; data acquisition procedures for encoder data by setting the photo on the left and right wheel motor to drive the robot to the shaft of the encoder to collect current and ultra wideband the data acquisition system by ultra wideband positioning at the moment; incremental data calculation step for calculating mileage increment and the incremental position according to the encoder data encoder data stored on a time and ultra broadband data and the current acquisition and ultra broadband data; and the evaluation steps for incremental positioning information, according to the mileage and location incremental calculation to determine the encoder data and the ultra wideband data is abnormal, so as to determine the use of Mark Calman filter (UKF) method, the dead reckoning method or obtained by the ultra wideband UWB positioning system to obtain the pose information of the robot in the current location information.

【技術實現步驟摘要】
一種機器人室內定位方法
本專利技術涉及地面移動機器人在室內環境中的導航控制領域，更具體地涉及一種機器人室內定位方法。
技術介紹
現有智能移動機器人是一類能夠通過傳感器感知環境和自身狀態，實現在有障礙物的環境中面向目標的自主導航運動，從而完成預定任務的機器人系統。要實現機器人自主導航運動，必須要解決環境建模、實時定位、路徑規劃、運動控制等一系列問題；其中，移動機器人必須具有定位的能力，其目的就是確定機器人在運行環境中相對于世界坐標系的位置及航向。目前存在多種定位技術，例如GPS定位技術、慣性導航系統定位技術以及超寬帶(UWB，UltraWideBand)技術等。然而，在室內環境下，機器人無法使用GPS進行定位，而使用慣性導航系統成本較高且不能保證長時間定位精度。超寬帶技術具有對信道衰落不敏感、發射信號功率譜密度低、低截獲能力等特點，能夠提供分米級定位精度。然而，在室內環境下，由于空間尺寸較小，無線系統多徑效應強，高精度定位部署困難；并且，由于建筑支柱、隔斷墻體、玻璃、家具等遮擋物體的存在，更加惡化了無線定位的工作環境。因此，機器人在室內環境下自主移動不能單純依靠超寬帶定位系統，應與其他定位方式進行融合。另外，一般室內機器人由兩個直流伺服電機驅動左右主動輪，通過左右輪差速實現轉向運動。當以安裝在兩個伺服電機軸端的光電編碼器輸出進行航位推算時，由于電機減速器存在間隙，而且車輪與地面之間不可避免的存在打滑現象，尤其在轉彎時滑動更為明顯。因此航位推算的軌跡為理想的輸出軌跡，在轉彎時航向誤差有明顯增大的趨勢。
技術實現思路
鑒于以上問題，本專利技術提供了一種結合了超寬帶定位和航位推算的特點的機器人室內定位方法：當超寬帶信號正常時，采用無跡卡爾曼濾波(UnscentedKalmanFilter，UKF)方法對超寬帶、編碼器、電子羅盤信息進行數據融合，在獲得位置、航向的同時對航位推算的航向失準角進行估算；當超寬帶信號異常時，通過航位推算進行位姿解算，由于失準角可以實時補償，因此可以保證航位推算的定位定向精度。根據本專利技術的一方面，提供了一種機器人室內定位方法，包括：數據存儲步驟，用于存儲上一時刻的編碼器數據以及超寬帶數據；數據采集步驟，用于通過設置在驅動所述機器人的左右輪的電機的軸端的光電編碼器采集當前時刻的編碼器數據以及通過超寬帶定位系統采集當前時刻的超寬帶數據；增量數據計算步驟，用于根據所存儲的上一時刻的編碼器數據和超寬帶數據以及所采集的當前時刻的編碼器數據和超寬帶數據來計算里程增量和位置增量；以及定位信息評估步驟，用于根據所計算的里程增量和位置增量來判斷所述編碼器數據和所述超寬帶數據是否異常，從而確定使用無跡卡爾曼濾波(UKF)方法、航位推算方法或由所述超寬帶定位系統獲得的超寬帶位姿信息來獲得所述機器人在當前時刻的定位信息。根據實施例，所述定位信息評估步驟包括：如果所述里程增量為零并且所述位置增量不為零，則判斷所述編碼器數據正常并且所述超寬帶數據異常，從而確定使用所述航位推算方法來獲得所述機器人在當前時刻的位置和航向，其中使用所述航位推算方法來獲得所述機器人在當前時刻的位置和航向包括：裝訂航向失準角的步驟，以使得所述航位推算方法使用當前時刻的編碼器數據和已裝訂的航向失準角來計算所述機器人在當前時刻的位置和航向。根據實施例，所述定位信息評估步驟包括：如果所述位置增量小于預定值并且所述里程增量的絕對值大于等于預定倍數的所述位置增量，則判斷所述編碼器數據異常并且所述超寬帶數據正常，從而使用所述超寬帶位姿信息獲得所述機器人在當前時刻的位置以及由所述電子羅盤確定的當前時刻的航向。根據實施例，所述定位信息評估步驟包括：如果所述里程增量的絕對值小于預定值并且所述位置增量大于等于預定倍數的所述里程增量的絕對值，則判斷所述編碼器數據正常并且所述超寬帶數據異常，從而確定使用所述航位推算方法來獲得所述機器人在當前時刻的位置和航向，其中使用所述航位推算方法來獲得所述機器人在當前時刻的位置和航向包括：裝訂航向失準角的步驟，以使得所述航位推算方法使用當前時刻的編碼器數據和已裝訂的航向失準角來計算所述機器人在當前時刻的位置和航向。根據實施例，所述定位信息評估步驟包括：如果所述里程增量的絕對值小于預定值并且所述位置增量小于預定倍數的所述里程增量的絕對值，則判斷所述編碼器數據正常并且所述超寬帶數據正常，從而使用所述無跡卡爾曼濾波(UKF)方法來獲得所述機器人在當前時刻的位置和航向，其中使用所述無跡卡爾曼濾波(UKF)方法來獲得所述機器人在當前時刻的位置和航向包括通過設置在機器人上的電子羅盤采集當前時刻的航向數據的步驟，以使得所述無跡卡爾曼濾波(UKF)方法使用當前時刻的編碼器數據、超寬帶數據以及航向數據來計算所述機器人在當前時刻的位置、航向以及航位推算失準角。根據實施例，在判斷所述編碼器數據正常并且所述超寬帶數據異常的情況下，如果連續多次滿足所述里程增量的絕對值小于預定值并且所述位置增量小于預定倍數的所述里程增量的絕對值，則判斷所述編碼器數據正常并且所述超寬帶數據正常，從而使用所述無跡卡爾曼濾波(UKF)方法來獲得所述機器人在當前時刻的位置和航向，其中使用所述無跡卡爾曼濾波(UKF)方法來獲得所述機器人在當前時刻的位置和航向包括通過設置在機器人上的電子羅盤采集當前時刻的航向數據的步驟，以使得所述無跡卡爾曼濾波(UKF)方法使用當前時刻的編碼器數據、超寬帶數據以及航向數據來計算所述機器人在當前時刻的位置、航向以及航位推算失準角。根據實施例，所述定位信息評估步驟包括：如果所述里程增量的絕對值大于等于預定值并且所述位置增量大于等于所述預定值，則判斷所述編碼器數據異常并且所述超寬帶數據異常，從而停止計算所述機器人在當前時刻的位置數據和航向數據并且輸出上一時刻的位置和航向。根據實施例，所述數據存儲步驟包括：存儲所獲得的所述機器人在當前時刻的位置、航向以及航向失準角以用于下一時刻的計算。根據本專利技術的實施例，所述倍數優選為10倍，并且所述預定值優選為15cm。根據本專利技術的實施例，所述里程增量ds根據以下公式計算：其中，L＝π·D·η·P為航位推算的比例系數，其中編碼器精度為P(單位：每脈沖轉數PPR)，驅動電機的減速比為η，車輪直徑為D(單位：m)，兩車輪輪間距為w(單位：m)；并且Nl和Nr為上一時刻k-1至當前時刻k左右車輪編碼器輸出的脈沖增量。根據本專利技術的實施例，所述位置增量dl根據以下公式計算：其中，(xk-1，yk-1)為前一時刻k-1的超寬帶位置，(xk，yk)為當前時刻k的超寬帶位置。根據本專利技術的實施例，所述航位推算方法根據以下公式來獲得機器人在當前時刻的位置數據和航向數據：其中，(xdk，ydk)和為當前時刻k的機器人的位置和航向，(xdk-1，ydk-1)和為上一時刻k-1的機器人的位置和航向，并且為航向偏差，是高斯白噪聲。附圖說明圖1是根據本專利技術實施例的機器人室內定位方法的總體流程圖。具體實施方式圖1示出根據本專利技術實施例的機器人室內定位方法的總體流程圖。如圖1所示，在已經獲得上一時刻的編碼器數據以及超寬帶數據的情況下，通過設置在驅動機器人的左右輪的電機的軸端的光電編碼器來采集當前時刻的編碼器數據以及通過超寬帶定位系統采集當前時刻的超寬帶數本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種機器人室內定位方法，包括：數據存儲步驟，用于存儲上一時刻的編碼器數據以及超寬帶數據；數據采集步驟，用于通過設置在驅動所述機器人的左右輪的電機的軸端的光電編碼器采集當前時刻的編碼器數據以及通過超寬帶定位系統采集當前時刻的超寬帶數據；增量數據計算步驟，用于根據所存儲的上一時刻的編碼器數據和超寬帶數據以及所采集的當前時刻的編碼器數據和超寬帶數據來計算里程增量和位置增量；以及定位信息評估步驟，用于根據所計算的里程增量和位置增量來判斷所述編碼器數據和所述超寬帶數據是否異常，從而確定使用無跡卡爾曼濾波(UKF)方法、航位推算方法或由所述超寬帶定位系統獲得的超寬帶位姿信息來獲得所述機器人在當前時刻的定位信息。

【技術特征摘要】
1.一種機器人室內定位方法，包括：數據存儲步驟，用于存儲上一時刻的編碼器數據以及超寬帶數據；數據采集步驟，用于通過設置在驅動所述機器人的左右輪的電機的軸端的光電編碼器采集當前時刻的編碼器數據以及通過超寬帶定位系統采集當前時刻的超寬帶數據；增量數據計算步驟，用于根據所存儲的上一時刻的編碼器數據和超寬帶數據以及所采集的當前時刻的編碼器數據和超寬帶數據來計算里程增量和位置增量；以及定位信息評估步驟，用于根據所計算的里程增量和位置增量來判斷所述編碼器數據和所述超寬帶數據是否異常，從而確定使用無跡卡爾曼濾波(UKF)方法、航位推算方法或由所述超寬帶定位系統獲得的超寬帶位姿信息來獲得所述機器人在當前時刻的定位信息。2.如權利要求1所述的機器人室內定位方法，其中，所述定位信息評估步驟包括：如果所述里程增量為零并且所述位置增量不為零，則判斷所述編碼器數據正常并且所述超寬帶數據異常，從而確定使用所述航位推算方法來獲得所述機器人在當前時刻的位置和航向，其中使用所述航位推算方法來獲得所述機器人在當前時刻的位置和航向包括：裝訂航向失準角的步驟，以使得所述航位推算方法使用當前時刻的編碼器數據和已裝訂的航向失準角來計算所述機器人在當前時刻的位置和航向。3.如權利要求1所述的機器人室內定位方法，其中，所述定位信息評估步驟包括：如果所述位置增量小于預定值并且所述里程增量的絕對值大于等于預定倍數的所述位置增量，則判斷所述編碼器數據異常并且所述超寬帶數據正常，從而使用所述超寬帶位姿信息獲得所述機器人在當前時刻的位置以及由所述電子羅盤確定的當前時刻的航向。4.如權利要求1所述的機器人室內定位方法，其中，所述定位信息評估步驟包括：如果所述里程增量的絕對值小于預定值并且所述位置增量大于等于預定倍數的所述里程增量的絕對值，則判斷所述編碼器數據正常并且所述超寬帶數據異常，從而確定使用所述航位推算方法來獲得所述機器人在當前時刻的位置和航向，其中使用所述航位推算方法來獲得所述機器人在當前時刻的位置和航向包括：裝訂航向失準角的步驟，以使得所述航...

【專利技術屬性】
技術研發人員：王芳，劉汝佳，呂翀，李楠，段俊杰，
申請(專利權)人：航天科工智能機器人有限責任公司，
類型：發明
國別省市：北京,11