基于多傳感器信息融合的移動(dòng)機(jī)器人定位方法研究.pdf

1、定位問(wèn)題是移動(dòng)機(jī)器人的一個(gè)非常重要的研究?jī)?nèi)容，是實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航的前提，因此，受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注和研究。為了實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人的定位，人們研制出各種定位傳感器，如里程計(jì)、超聲波、激光雷達(dá)、視覺(jué)傳感器、GPS等。但傳統(tǒng)的單一傳感器定位方法無(wú)法滿(mǎn)足移動(dòng)機(jī)器人高精度、高可靠的定位要求，而基于多傳感器信息融合定位方法避免了單一傳感器的不足，得到了越來(lái)越多的研究和應(yīng)用。在該類(lèi)融合方法中，一般先建立系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)模型及傳感器的觀測(cè)模型，然后根據(jù)

2、傳感器的觀測(cè)值以及系統(tǒng)的預(yù)測(cè)信息，利用迭代Bayes優(yōu)化估計(jì)方法得到機(jī)器人位姿的實(shí)時(shí)估計(jì)。對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人而言，在已有的傳感器觀測(cè)條件下，如何獲得更高精度的估計(jì)結(jié)果，是一個(gè)非常值得探索的問(wèn)題。從優(yōu)化估計(jì)的角度，通過(guò)考慮系統(tǒng)中的各種約束來(lái)提高估計(jì)精度是一種非常有效的方法。在移動(dòng)機(jī)器人定位問(wèn)題中，相關(guān)的研究還比較少。本文對(duì)移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的相關(guān)約束條件進(jìn)行分析，主要考慮利用環(huán)境約束進(jìn)一步提高優(yōu)化估計(jì)精度的方法。
　　為了消除里程計(jì)定

3、位存在的累積誤差，采用擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)實(shí)現(xiàn)里程計(jì)和全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GNSS)融合的定位方法，建立了基于EKF的GNSS/里程計(jì)融合定位模型，通過(guò)EKF算法將GNSS觀測(cè)信息和里程計(jì)狀態(tài)預(yù)測(cè)信息進(jìn)行配準(zhǔn)和位姿更新，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)里程計(jì)累積誤差的周期性校正。
　　針對(duì)EKF位姿優(yōu)化估計(jì)時(shí)由于系統(tǒng)參數(shù)和傳感器觀測(cè)不確定性引起的誤差累積問(wèn)題，提出了一種基于狀態(tài)約束EKF的GNSS/里程計(jì)融合定位算法，狀態(tài)約束的引入相當(dāng)于在濾波估計(jì)中

4、引入了“隱式局部地圖”，從而可以顯著提高移動(dòng)機(jī)器人的位姿優(yōu)化估計(jì)精度。論文針對(duì)線(xiàn)性約束和非線(xiàn)性約束兩種不同場(chǎng)景，分別建立了基于狀態(tài)約束EKF算法的GNSS/里程計(jì)融合定位模型。通過(guò)仿真和實(shí)際實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了算法的有效性。
　　為了對(duì)提出的融合定位算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，設(shè)計(jì)了基于多傳感器的移動(dòng)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。在對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行整體需求分析的基礎(chǔ)上，完成了移動(dòng)機(jī)器人硬件平臺(tái)的搭建和相關(guān)軟件的設(shè)計(jì)。硬件平臺(tái)主要包括系統(tǒng)電源模塊設(shè)計(jì)、基于STM32F4