CN107218939B - 一种基于运动分解的移动机器人航迹推算定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于运动分解的移动机器人航迹推算定位方法，包括以下步骤：首先利用陀螺仪检测移动机器人的偏航角速度并利用编码器检测移动机器人左右驱动轮的旋转角速度与旋转角度，然后确定移动机器人的运动模式并计算移动机器人的航向，最后计算移动机器人的位置。本发明消除了非线性连续时间运动学模型的离散化过程中产生的误差，同时降低了航迹推算定位的采样频率，适用于编码器分辨率较低，处理器运算能力较差的移动机器人。

Description

一种基于运动分解的移动机器人航迹推算定位方法

技术领域

本发明涉及机器人定位技术领域，特别是涉及一种基于运动分解的移动机器人航迹推算定位方法。

背景技术

移动机器人在工厂自动化、建筑、农业、服务等领域有着广泛的应用场景，定位能够确定其在作业环境中的位置，是实现移动机器人自主化的最基本也是最重要的功能之一。移动机器人的定位分为绝对定位和相对定位。绝对定位技术能够借助外部传感器获取移动机器人的全局坐标并且没有累计误差，但是由于其采用了外部传感器，所以其定位性能常常受到环境的影响，例如视觉定位难以在光照不良的条件下工作，GNSS定位在室内应用中精度很低。

相对定位，又称航迹推算定位，指的是移动机器人在已知初始位置条件下，利用编码器、陀螺仪等内部传感器，通过测量相对于初始位置的变化量来确定当前位置。由于不需要外部传感器，航迹推算定位不容易受到外界环境的影响，所以其定位性能较为稳定。但是，航迹推算定位存在定位误差累计，不利于长时间的定位应用。所以，提升航迹推算定位的精度是一项十分重要的工作。

实现航迹推算定位的前提是获取移动机器人的离散时间运动学模型，由于移动机器人的运动学模型本质上是时间连续且非线性的，所以几乎不可能得到精确的离散时间运动学模型。传统的做法是利用欧拉近似法来获取近似的离散时间运动学模型，其缺点是：虽然降低采样时间可以提升模型的精度，但是增加了迭代次数反过来又会导致定位误差的快速累积。所以，有必要对已有的航迹推算定位方法进行改进，以提升定位精度。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出了一种基于运动分解的移动机器人航迹推算定位方法，包括以下步骤：

(1)利用陀螺仪检测移动机器人的偏航角速度，利用编码器检测移动机器人左右驱动轮的旋转角速度与旋转角度。

(2)根据步骤(1)得到的偏航角速度确定移动机器人的运动模式，所述的运动模式包括直线运动和匀速圆周运动。如果在一段时间内，偏航角速度为0，则移动机器人在这段时间的运动模式为直线运动；如果在一段时间内，偏航角速度为非0常数，则移动机器人在这段时间的运动模式为匀速圆周运动。同时，根据步骤(1)得到的左右驱动轮的旋转角速度计算移动机器人的航向，其计算过程基于以下离散时间模型：

其中，R为驱动轮半径，W为移动机器人宽度，T为采样间隔，下标t为采样点序号，θ_t为采样点t时刻的机器人航向，与分别表示第t个采样点的左右驱动轮的旋转角速度。

(3)根据步骤(1)得到的左右驱动轮的旋转角速度与旋转角度以及步骤(2)得到的运动模式与航向计算移动机器人的位置，其计算过程基于以下离散时间模型：

在采样点(t+i)T∈{(t+1)T,(t+2)T,…,(t+τ)T}的时间段，若移动机器人处于直线运动，则采用模型

其中，e_t与n_t分别表示第t个采样点的东向与北向的移动机器人位置；若移动机器人处于匀速圆周运动，则采用模型

其中，ω_L,t与ω_R,t分别表示第t个采样点的左右驱动轮的旋转角度。

本发明与现有技术相比，优点在于：消除了非线性连续时间运动学模型的离散化过程中产生的误差，同时降低了航迹推算定位的采样频率，适用于编码器分辨率较低，处理器运算能力较差的移动机器人。

附图说明

图1为本发明流程图

图2为本发明实验结果图

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图与具体实施例对本发明进行详细说明。

如图1所示，本发明的具体实施步骤如下：

(1)利用陀螺仪检测移动机器人的偏航角速度，利用编码器检测移动机器人左右驱动轮的旋转角速度与旋转角度。

(2)根据步骤(1)得到的偏航角速度确定移动机器人的运动模式，所述的运动模式包括直线运动和匀速圆周运动。如果在一段时间内，偏航角速度为0，则移动机器人在这段时间的运动模式为直线运动；如果在一段时间内，偏航角速度为非0常数，则移动机器人在这段时间的运动模式为匀速圆周运动。同时，根据步骤(1)得到的左右驱动轮的旋转角速度计算移动机器人的航向，其计算过程基于以下离散时间模型：

其中，R为驱动轮半径，W为移动机器人宽度，T为采样间隔，下标t为采样点序号，θ_t为采样点t时刻的机器人航向，与分别表示第t个采样点的左右驱动轮的旋转角速度。

(3)根据步骤(1)得到的左右驱动轮的旋转角速度与旋转角度以及步骤(2)得到的运动模式与航向计算移动机器人的位置，其计算过程基于以下离散时间模型：

在采样点(t+i)T∈{(t+1)T,(t+2)T,…,(t+τ)T}的时间段，若移动机器人处于直线运动，则采用模型

其中，e_t与n_t分别表示第t个采样点的东向与北向的移动机器人位置；若移动机器人处于匀速圆周运动，则采用模型

其中，ω_L,t与ω_R,t分别表示第t个采样点的左右驱动轮的旋转角度。

上述步骤(3)中移动机器人处于匀速圆周运动时采用的离散时间模型，推导如下：

使用轮式移动机器人对本发明实施例进行测试，时间间隔为0.2秒，驱动轮半径为32毫米，机器人宽度为176毫米，编码器分辨率为20。其结果如图2所示，很明显，随着机器人运动路程的增加，传统的航迹推算定位方法的误差越来越大，而本发明涉及的航迹推算定位方法的误差相对较小。

提供以上实施例仅仅是为了描述本发明的目的，而并非要限制本发明的范围。本发明的范围由所附权利要求限定。不脱离本发明的精神和原理而做出的各种等同替换和修改，均应涵盖在本发明的范围之内。

Claims (1)

1.一种基于运动分解的移动机器人航迹推算定位方法，其特征在于包含以下步骤：

(1)利用陀螺仪检测移动机器人的偏航角速度，利用编码器检测移动机器人左右驱动轮的旋转角速度与旋转角度；

(2)根据步骤(1)得到的偏航角速度确定移动机器人的运动模式，该运动模式包括直线运动与匀速圆周运动；判断方式为：如果在一段时间内，偏航角速度为0，则移动机器人在这段时间的运动模式为直线运动；如果在一段时间内，偏航角速度为非0常数，则移动机器人在这段时间的运动模式为匀速圆周运动；根据步骤(1)得到的左右驱动轮的旋转角速度计算移动机器人的航向，其计算过程基于以下离散时间模型：

其中，R为驱动轮半径，W为移动机器人宽度，T为采样间隔，下标t为采样点序号，θ_t为采样点t时刻的机器人航向，与分别表示第t个采样点的左右驱动轮的旋转角速度；

(3)根据步骤(1)得到的左右驱动轮的旋转角速度与旋转角度以及步骤(2)得到的运动模式与航向计算移动机器人的位置，其计算过程基于以下离散时间模型：

在采样点(t+i)T∈{(t+1)T,(t+2)T,…,(t+τ)T}的时间段，若移动机器人处于直线运动，则采用模型

其中，e_t与n_t分别表示第t个采样点的东向与北向的移动机器人位置；若移动机器人处于匀速圆周运动，则采用模型

其中，ω_L,t与ω_R,t分别表示第t个采样点的左右驱动轮的旋转角度。