【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于勘測、導航、陀螺儀，具體為一種基于多傳感器融合的四向穿梭車高精度定位算法。
技術介紹
1、四向穿梭車是一種能夠在水平和垂直方向上移動的自動化倉儲設備，具有高效、靈活、節省空間等優點，廣泛應用于物流、制造、電商等行業。為了實現四向穿梭車的自主運行，需要解決其在未知環境中的定位問題。
2、目前，常用的定位方法有基于全球定位系統(gps)的方法、基于imu的方法、基于輪速計的方法、基于視覺的方法和基于激光雷達的方法等，這些方法各有優缺點，例如在gps信號較強、沒有遮擋的開闊領域，如農田、開闊的路面等能夠提供較高的精度，通常在幾米到十幾米的范圍內；當gps信號受到遮擋、多徑效應和信號干擾等因素的影響，導致導航精度下降，甚至在城市峽谷、室內等遮擋環境下無法進行定位；慣性測量單元(imu)作為一種常見的傳感器，用于測量物體的加速度和角速度，可以提供姿態、運動和姿態變化等信息，然而，imu也有累積誤差的問題，imu的測量是基于積分的，因此在時間上會有誤差累積的問題，即使初始時刻的測量是準確的，隨著時間的推移，由于積分過程中小的誤差會逐漸累積，導致姿態和位置估計的不準確性增加；輪速計用于測量車輛或移動設備的輪速和行駛距離，然而，輪速記通常依賴于輪胎與地面之間的滾動來進行測量，進而間接對移動設備進行定位，如果車輛存在滑動或打滑情況，輪速計的測量結果可能會出現誤差；此外輪胎的磨損和變化也會影響輪速計的測量準確性，隨著輪胎磨損，其直徑和周長會發生變化，從而導致輪速記的測量結果產生偏差；此外，輪胎壓力和彈性等因素也可能對測量結
3、為了提高定位的精度和魯棒性，多傳感器融合技術被引入到四向穿梭車的定位問題中，多傳感器融合技術是指利用多種傳感器采集不同類型的數據，通過數據處理和信息融合，得到比單一傳感器更準確、更可靠、更完整的信息，多傳感器融合技術可以有效地利用各種傳感器的互補性，提高系統的穩定性和可靠性。
技術實現思路
1、(一)要解決的技術問題
2、本專利技術一種基于多傳感器融合的四向穿梭車高精度定位算法，要解決以下問題：
3、(1)傳統的基于視覺定位、基于激光定位、基于超聲波定位和基于磁導航的定位方式定位精度不高并且成本較高；
4、(2)傳統的基于視覺定位、基于激光定位需要大量的計算資源，定位時間比較長，實時性較差；
5、(3)基于激光定位的方案使四向穿梭車的體積較大，因此本專利技術的定位方案占用更小的布局空間。
6、(一)技術方案
7、為了解決上述問題，本專利技術采用的技術方案為：一種基于多傳感器融合的四向穿梭車高精度定位算法，包括狀態向量的確定、姿態誤差微分方程建模、速度誤差微分方程建模、慣導位置誤差微分方程建模、傳感器誤差建模、慣導系統狀態誤差微分方程建模、uwb位置誤差觀測方程建模和卡爾曼循環定位；所述狀態向量的確定，就是確定卡爾曼濾波方程中的狀態向量，包括導航狀態誤差向量和傳感器：
8、δx＝[δrn?δvn?φ?bg?ba?sg?sa]
9、上式中，δx表示狀態誤差，δrn表示慣導位置誤差向量在n系(當地水平坐標系)下的投影，δvn表示慣導速度誤差向量在n系下的投影，等號右邊第三項表示慣導姿態誤差向量，bg表示三軸陀螺儀零偏向量，ba表示三軸加速度計零偏向量，sg表示三軸陀螺儀比例因子誤差向量，sa表示三軸加速度計比例因子誤差向量，等號右邊每一項都是三維的列向量，因此δx共有21維。
10、進一步地，所述姿態誤差微分方程建模為：
11、
12、上式中，表示慣導的姿態誤差的導數，φnp表示慣導的姿態誤差，上標n表示各物理量在n系(當地水平坐標系)下的投影；上標b表示各物理量在b系(載體坐標系)下的投影；ωin表示n系(當地水平坐標系)相對于i系(實用慣性系)的角速度；δωin表示n系(當地水平坐標系)相對于i系(實用慣性系)的角速度誤差；δωib表示b系(載體坐標系)相對于i系(實用慣性系)的角速度誤差；表示慣導所在的b系相對于n系的方向余弦矩陣。
13、作為優選地，所述速度誤差微分方程建模為：
14、
15、上式中，等號左邊表示當地水平坐標系下的速度向量的一階導數，δfb表示加速度計測得的比力誤差在b系的投影；fn表示加速度計測得的比力在n系的投影；ωie表示e系(地心地固坐標系)相對于i系的角速度；δωie表示e系(地心地固坐標系)相對于i系的角速度誤差；ωen表示n系相對于e系的角速度；δωen表示n系相對于e系的角速度誤差；υn表示當地水平坐標系下的速度向量；δυn表示當地水平坐標系下的速度誤差向量；δgp的表示當地重力誤差；當地重力的展開式為：
16、
17、上式中，g表示重力矢量；ωie表示e系相對于i系的角速度向量；r表示載體的位置矢量；從而有：
18、
19、上式中，上標n表示在n系的投影。
20、進一步地，所述慣導位置誤差微分方程建模為n系下的位置誤差微分方程形式：
21、
22、
23、
24、上式中，為載體所在的緯度；h為載體所在的高程；rm表示子午圈曲率半徑、rn表示卯酉圈曲率半徑、υn、υe和υd分別表示n系下的北向速度、東向速度和垂向速度；對緯度的導數做擾動分析有：δυn為北向速度誤差，δυe為東向速度誤差，δvd表示垂向速度誤差，等號左邊分別表示對δυn、δυe和δvd求導數。
25、作為優選地，所述傳感器誤差建模如下：
26、第一步，加速度計誤差建模：
27、
28、
29、上面1式中，等號左邊表示加速度計實際的比力測量輸出；fb表示加速度計的理論輸出；i為單位向量；sa為加速度計的比例因子誤差，bg為加速度計零偏；ωa表示加速度計測量值的白噪聲；在2式中，δfb表示加速度計測量誤差；
30、第二步，陀螺儀誤差建模：
31、
32、
33、式3中，等號左邊表示陀螺實際的角速度測量輸出，ωibb為b系下的理論角速度；sg為陀螺儀的比例因子誤差，bg為陀螺零偏；wg表示陀螺儀測量值的白噪聲；δωibb表示陀螺儀測量誤差；加速度計零偏、陀螺零偏、加速度計的比例因子誤差和陀螺儀的比例因子誤差建模為一階高斯馬爾科夫過程，有：
34、
35、
36、
37、
38、上式中，tgb、tab、tgs和tas分別表示陀螺零偏、加速度計零偏、陀螺比例因子和加速度計比例因子的相關時間；ωgb、ωab、ωgs和ωas分別表示陀螺零偏驅動白噪聲、加速度計零偏驅動白噪聲、陀螺比例因子驅動白噪聲和加速度計比例因子驅動白噪聲。
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【技術保護點】
1.一種基于多傳感器融合的四向穿梭車高精度定位算法，包括狀態向量的確定、姿態誤差微分方程建模、速度誤差微分方程建模、位置誤差微分方程建模、傳感器誤差建模、慣導系統狀態誤差微分方程建模、UWB位置誤差觀測方程建模和卡爾曼循環定位；所述狀態向量的確定，就是確定卡爾曼濾波方程中的狀態向量，包括導航狀態誤差向量和傳感器：
2.根據權利要求1所述的一種基于多傳感器融合的四向穿梭車高精度定位算法，其特征在于：所述卡爾曼循環定位：由誤差狀態外推方程、誤差狀態協方差外推方程、卡爾曼增益方程、UWB誤差狀態更新方程和誤差狀態協方差更新方程組成；以上方程均由誤差狀態外推方程和UWB位置誤差觀測方程推導得出；本專利技術融合IMU和UWB多源數據，以IMU作為推導誤差狀態方程的主要傳感器，將UWB的觀測數據作為推導觀測方程的傳感器。
3.根據權利要求1所述的一種基于多傳感器融合的四向穿梭車高精度定位算法，其特征在于：所述UWB位置誤差觀測方程建模的步驟為：將UWB標簽固定在載體中心位置，UWB基站固定在位置(經度、緯度和高程)已知的地面，所述基站數量設置為4個，記為第1號基站、第
4.根據權利要求1所述的一種基于多傳感器融合的四向穿梭車高精度定位算法，其特征在于：所述位置誤差微分方程建模為n系下的位置誤差微分方程形式：
5.根據權利要求1所述的一種基于多傳感器融合的四向穿梭車高精度定位算法，其特征在于：所述傳感器誤差建模如下：
6.根據權利要求1所述的一種基于多傳感器融合的四向穿梭車高精度定位算法，其特征在于：所述慣導系統狀態誤差微分方程建模，具體步驟為：
...【技術特征摘要】
1.一種基于多傳感器融合的四向穿梭車高精度定位算法，包括狀態向量的確定、姿態誤差微分方程建模、速度誤差微分方程建模、位置誤差微分方程建模、傳感器誤差建模、慣導系統狀態誤差微分方程建模、uwb位置誤差觀測方程建模和卡爾曼循環定位；所述狀態向量的確定，就是確定卡爾曼濾波方程中的狀態向量，包括導航狀態誤差向量和傳感器：
2.根據權利要求1所述的一種基于多傳感器融合的四向穿梭車高精度定位算法，其特征在于：所述卡爾曼循環定位：由誤差狀態外推方程、誤差狀態協方差外推方程、卡爾曼增益方程、uwb誤差狀態更新方程和誤差狀態協方差更新方程組成；以上方程均由誤差狀態外推方程和uwb位置誤差觀測方程推導得出；本發明融合imu和uwb多源數據，以imu作為推導誤差狀態方程的主要傳感器，將uwb的觀測數據作為推導觀測方程的傳感器。
3.根據權利要求1所述的一種...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉希斌，劉娜，江超，
申請(專利權)人：青島威弗德自動化系統有限公司，
類型：發明
國別省市：
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