CN106123890A - 一种多传感器数据融合的机器人定位方法 - Google Patents

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方健
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Abstract

本发明公开了一种多传感器数据融合的机器人定位方法，在激光扫描的基础上，结合里程计位移和惯性测量单元的偏航角来作为位姿变化的初始估计，再运用扫描匹配的方法来计算机器人当前位姿，最后结合里程计和扫描匹配两种位姿计算结果进行卡尔曼滤波。本发明可以有效消除以往里程计系统定位所存在的固有约束，减少了累积误差对定位结果的影响；可以有效地减少匹配过程出现的误匹配结果；本发明运用里程计在短时间间隔内的位移变化数据和惯性测量单元提供的机器人偏航角，作为激光扫描匹配过程的初始估计，可以极大的提高扫描匹配过程的速度和准确率，最终得到较优的匹配结果。

Description

一种多传感器数据融合的机器人定位方法
技术领域
本发明涉及移动机器人定位技术领域，具体是一种多传感器数据融合的机器人定位方法。
背景技术
对于自主移动机器人来说，他所需要具备的一个核心能力是运用传感器来感知周围的环境。机器人从事自主导航工作时，在环境中的实时定位一直是一个热门的研究问题。传统的定位方法是采用机器人轮子上安装的编码器来结合里程计模型实时推算出机器人的当前位姿，这种方法简单易用但是存在其固有的累积误差。机器人在地面移动时不可避免的会出现打滑情况，以及系统设计制造过程中存在的误差，这些误差随着机器人的移动会不断累积，运行一段时间后位姿的计算结果将会出现无法校正和应用的情况，因而这种方法有相应的局限性。
在机器人定位的研究过程中，人们逐渐采用激光雷达扫描匹配的技术来修正里程计在位姿计算过程中所产生的偏差。扫描匹配是将当前时刻的激光雷达扫描结果同前一时刻的扫描结果相匹配，通过匹配可以得到两组激光点云的位姿变化关系，进而确定机器人本体在环境中的位姿。这种方法较好的弥补了里程计定位所存在的累积误差结果，通常在雷达具有本身精度较高的情况下，定位结果精度也较高。然而激光扫描匹配的方法也有一定的局限性，对于扫描的环境必须包含较多的路标特征点，同时路标特征不能高度相似否则会出现误匹配的情况。
针对此类问题，可以通过多传感器融合的思想来进一步优化定位的计算方法，将不同传感器的优势集中起来，以消除定位过程中出现的误差问题。本发明便是基于这种思想所提出。
发明内容
本发明的目的在于提供一种操作简单、准确率高的多传感器数据融合的机器人定位方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种多传感器数据融合的机器人定位方法，具体步骤如下：
(1)根据移动机器人的运动模型，计算从t-1时刻到t时刻由里程计模型得出的机器人位置变化(Δxt,Δyt)，以及惯性测量单元所计算的偏航角变化θt；根据位姿的变化量以及前一时刻的位姿数据计算当前时刻的机器人位姿估计Podom(t)＝[x(t),y(t),θ(t)]T；
(2)令q0＝(Δxt,Δyt,θt)，根据t-1时刻激光雷达的参考扫描数据St-1以及t时刻的扫描数据St，将q0作为位姿变化的初始估计，执行激光点云扫描匹配算法，迭代计算位姿变换qk；并根据此结果计算由雷达扫描匹配所对应的机器人位姿估计Pscan(t)＝R(θk)Pscan(t-1)+tk；
(3)对于步骤(1)和步骤(2)得到的两种不同的位姿计算结果，依据卡尔曼滤波算法，利用机器人观测模型对路标的观测结果来计算卡尔曼增益矩阵，并迭代更新当前时刻的机器人位姿。
作为本发明进一步的方案：所述的机器人定位系统硬件部分包括编码器、惯性测量单元以及机关雷达传感器，编码器提供机器人本体的位移，惯性测量单元提供机器人在环境中的偏航角数据，雷达用于对环境障碍物的观测以及对不同时刻观测结果进行扫描匹配。
作为本发明进一步的方案：所述步骤(2)中的激光点云扫描匹配算法使用多种不同类型的迭代最近点算法，包括点到点、点到线以及特征和特征之间的数据关联。
作为本发明再进一步的方案：所述的机器人观测模型是根据机器人本体以及各传感器在机器人身上所安装的位置来确定的。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明所提出的多传感器数据融合方法，可以有效消除以往里程计系统定位所存在的固有约束，减少了累积误差对定位结果的影响；本发明所运用的激光点云扫描匹配与里程计定位相结合，针对大范围环境或者环境路标特征相似度较高的情况，可以有效地减少匹配过程出现的误匹配结果；本发明运用里程计在短时间间隔内的位移变化数据和惯性测量单元提供的机器人偏航角，作为激光扫描匹配过程的初始估计，可以极大的提高扫描匹配过程的速度和准确率，最终得到较优的匹配结果。
附图说明
图1为本发明中移动机器人的运动模型示意图；
图2为本发明中里程计模型分析示意图之一；
图3为本发明中里程计模型分析示意图之二；
图4为本发明中激光点云扫描匹配的示意图；
图5为本发明的定位方法流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
请参阅图1-5，一种多传感器数据融合的机器人定位方法，具体步骤如下：
(1)根据移动机器人的运动模型，计算从t-1时刻到t时刻由里程计模型得出的机器人位置变化(Δxt,Δyt)，以及惯性测量单元所计算的偏航角变化θt；根据位姿的变化量以及前一时刻的位姿数据计算当前时刻的机器人位姿估计Podom(t)＝[x(t),y(t),θ(t)]T；
(2)令q0＝(Δxt,Δyt,θt)，根据t-1时刻激光雷达的参考扫描数据St-1以及t时刻的扫描数据St，将q0作为位姿变化的初始估计，执行激光点云扫描匹配算法，迭代计算位姿变换qk；并根据此结果计算由雷达扫描匹配所对应的机器人位姿估计Pscan(t)＝R(θk)Pscan(t-1)+tk；
(3)对于步骤(1)和步骤(2)得到的两种不同的位姿计算结果，依据卡尔曼滤波算法，利用机器人观测模型对路标的观测结果来计算卡尔曼增益矩阵，并迭代更新当前时刻的机器人位姿。
所述的机器人定位系统硬件部分包括编码器、惯性测量单元以及机关雷达传感器，编码器主要提供机器人本体的位移，惯性测量单元提供机器人在环境中的偏航角数据，雷达用于对环境障碍物的观测以及对不同时刻观测结果进行扫描匹配。
所述步骤(2)中的激光点云扫描匹配算法使用多种不同类型的迭代最近点算法，包括点到点、点到线以及特征和特征之间的数据关联。
所述的机器人观测模型是根据机器人本体以及各传感器在机器人身上所安装的位置来确定的。所述的机器人定位方法，是根据机器人观测模型观测的结果并结合卡尔曼滤波原理来对两种不同的位姿估计进行滤波，进而得到一个更准确的机器人定位结果。
所述里程计模型的构建：
机器人在t-1时刻到t时刻在环境中产生移动，令该时间间隔内编码器所传回的各轮子移动距离为ΔSl1、ΔSl2、ΔSr1和ΔSr2，机器人底盘半径为r，轮间距为s。假设机器人参考中心位移变化为ΔS，角度变化为Δθ，各轮子移动距离为ΔSl1、ΔSl2、ΔSr1和ΔSr2。假设k时刻机器人在环境中的位姿为p＝[x y θ]T，移动后的新位姿为p'＝[x' y' θ']T，根据里程计模型所推导的机器人新位姿为：
其中
激光点云扫描匹配：假设机器人在k时刻移动到k+1时刻，激光雷达在两个不同时刻采集并记录下两组不同的数据{qk}和{qk+1}，其值分别是基于相应时刻雷达自身的参考系XkYk和Xk+1Yk+1为参考。为寻找出两组扫描点集间的关系，需要将{qk+1}映射到XkYk坐标系中的{q'k}。根据机器人学中的空间坐标转换原理，存在一个变换关系f(Tk,Rk)，其中Tk和Rk其分别代表相应的位移偏量(Δx,Δy)和旋转偏量Δθ的变换关系，从而将两个坐标系中的点集一一对应。在笛卡尔坐标系下，{q'k}的计算方式如下：
与此相应，{q'k}的极坐标计算过程如下所示：
通过扫描匹配的方法来对两组点集进行匹配并计算出位姿变换结果，其中里程计的位移和惯性测量单元的偏航角做为扫描匹配算法的初始估计，最后计算出机器人的匹配位姿；根据以上两种不同方法所计算出的机器人位姿数据，应用卡尔曼滤波的原理对两组数据进行加权处理，卡尔曼滤波权值计算是通过机器人的观测模型给出的观测结果来得到。
所述多传感器数据融合的机器人定位方法是针对室内环境下移动机器人的定位问题，使用了里程计、惯性测量单元以及激光雷达作为数据输入源，机器人首先从里程计系统和惯性测量单元获取位移和角度数据，将此数据作为位姿变换的初始估计，然后运用扫描匹配的方法来获取匹配出的机器人位姿，通过对这两种不同数据进行卡尔曼滤波来得到一个更可靠的位姿结果。这种方法可以有效避免里程计的累积误差，同时减少激光点云扫描匹配过程中出现的误匹配现象。
本发明所提出的多传感器数据融合方法，可以有效消除以往里程计系统定位所存在的固有约束，减少了累积误差对定位结果的影响；本发明所运用的激光点云扫描匹配与里程计定位相结合，针对大范围环境或者环境路标特征相似度较高的情况，可以有效地减少匹配过程出现的误匹配结果；本发明运用里程计在短时间间隔内的位移变化数据和惯性测量单元提供的机器人偏航角，作为激光扫描匹配过程的初始估计，可以极大的提高扫描匹配过程的速度和准确率，最终得到较优的匹配结果。
上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (4)

1.一种多传感器数据融合的机器人定位方法，其特征在于，具体步骤如下：
(1)根据移动机器人的运动模型，计算从t-1时刻到t时刻由里程计模型得出的机器人位置变化(Δxt,Δyt)，以及惯性测量单元所计算的偏航角变化θt；根据位姿的变化量以及前一时刻的位姿数据计算当前时刻的机器人位姿估计Podom(t)＝[x(t),y(t),θ(t)]T；
(2)令q0＝(Δxt,Δyt,θt)，根据t-1时刻激光雷达的参考扫描数据St-1以及t时刻的扫描数据St，将q0作为位姿变化的初始估计，执行激光点云扫描匹配算法，迭代计算位姿变换qk；并根据此结果计算由雷达扫描匹配所对应的机器人位姿估计Pscan(t)＝R(θk)Pscan(t-1)+tk；
(3)对于步骤(1)和步骤(2)得到的两种不同的位姿计算结果，依据卡尔曼滤波算法，利用机器人观测模型对路标的观测结果来计算卡尔曼增益矩阵，并迭代更新当前时刻的机器人位姿。
2.根据权利要求1所述的多传感器数据融合的机器人定位方法，其特征在于，所述的机器人定位系统硬件部分包括编码器、惯性测量单元以及机关雷达传感器，编码器提供机器人本体的位移，惯性测量单元提供机器人在环境中的偏航角数据，雷达用于对环境障碍物的观测以及对不同时刻观测结果进行扫描匹配。
3.根据权利要求1所述的多传感器数据融合的机器人定位方法，其特征在于，所述步骤(2)中的激光点云扫描匹配算法使用多种不同类型的迭代最近点算法，包括点到点、点到线以及特征和特征之间的数据关联。
4.根据权利要求1所述的多传感器数据融合的机器人定位方法，其特征在于，述的机器人观测模型是根据机器人本体以及各传感器在机器人身上所安装的位置来确定的。
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