CN108784530B - 扫地机及其行进角度的测量方法、装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种扫地机及其行进角度的测量方法、装置，其中，扫地机上设置有至少两个陀螺仪，扫地机及其行进角度的测量方法包括以下步骤：获取每个陀螺仪的当前采集数据，并获取每个陀螺仪的水平安装角度；根据每个陀螺仪的水平安装角度对所有陀螺仪的当前采集数据行卡尔曼滤波融合，以获得所述扫地机的行进角度的最优估计值。该测量方法能够得到更准确的扫地机行进角度，为精确的扫地机运行清扫模式及控制提供保障。

Description

扫地机及其行进角度的测量方法、装置
技术领域
本发明涉及扫地机领域，尤其涉及一种扫地机行进角度的测量方法、一种扫地机行进角度的测量装置和一种扫地机。
背景技术
随着科技的发展，人们生活水平的提高，扫地机的使用越来越普遍，扫地机也从盲目清扫、随机清扫，变为有规划有导航的清扫。然而，目前扫地机的陀螺仪普遍存在采集数据不稳定的问题，原因如下：
1)由于成本和数据采集原理的限制，普通的消费级陀螺仪存在比较大的系统噪声；
2)陀螺仪受自身检测误差、环境噪声等多方面影响较大；
3)家具情况较为复杂，扫地机在运行过程中需要不断的改变行进方向，并不断的发生碰撞、不断的转向，突然的碰撞抖动、速度变化等都会引入随机误差，长时间累积就会导致陀螺仪出现不稳定的现象。
由于陀螺仪采集数据的不准确，使得扫地机的导航与建图、路径规划等出现干扰、跑偏，造成了用户对扫地机的智能化体验不好。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本发明的第一个目的在于提出一种扫地机行进角度的测量方法，以测量得到更准确的扫地机行进角度，为精确的扫地机运行清扫模式及控制提供保障。
本发明的第二个目的在于提出一种计算机存储介质。
本发明的第三个目的在于提出一种扫地机。
本发明的第四个目的在于提出一种扫地机行进角度的测量装置。
本发明的第五个目的在于提出另一种扫地机。
为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种扫地机行进角度的测量方法，所述扫地机上设置有至少两个陀螺仪，且至少存在一个陀螺仪的水平安装角度与其他陀螺仪的水平安装角度不同，所述测量方法包括以下步骤：获取每个陀螺仪的当前采集数据；根据每个陀螺仪的水平安装角度对所有陀螺仪的当前采集数据进行卡尔曼滤波融合，以获得所述扫地机的行进角度的最优估计值。
根据本发明实施例的扫地机行进角度的测量方法，通过对水平安装角度不同的多个陀螺仪的采集数据进行卡尔曼滤波融合，能够得到更准确的扫地机行进角度，为精确的扫地机运行清扫模式及控制提供保障。
另外，本发明上述实施例的扫地机行进角度的测量方法还可以具有如下附加的技术特征：
根据本发明的一个实施例，所述根据每个陀螺仪的水平安装角度对所有陀螺仪的当前采集数据进行卡尔曼滤波融合，包括：根据每个陀螺仪的水平安装角度对所有陀螺仪的当前采集数据建立陀螺仪随机漂移模型；根据所述陀螺仪随机漂移模型设计卡尔曼滤波器；利用所述卡尔曼滤波器对所有陀螺仪的当前采集数据进行卡尔曼滤波融合。
根据本发明的一个实施例，在根据每个陀螺仪的水平安装角度对所有陀螺仪的当前采集数据建立陀螺仪随机漂移模型之前，还分别对每个陀螺仪的当前采集数据进行滤波处理。
根据本发明的一个实施例，所述陀螺仪为单轴陀螺仪或者多轴陀螺仪，其中，当陀螺仪为单轴陀螺仪时，采用一维卡尔曼滤波分别对每个陀螺仪的当前采集数据进行滤波处理；当陀螺仪为多轴陀螺仪时，采用互补滤波或卡尔曼滤波融合分别对每个陀螺仪的当前采集数据进行滤波处理。
根据本发明的一个实施例，所述陀螺仪随机漂移模型通过如下状态空间模型表示：
Figure GDA0002589211750000021
其中，Xk＝[X1k … Xik …]，i＝1,2,…,N，Xik表示第i个陀螺仪在k时刻的采集数据，Zk表示k时刻的观测量，vk表示k时刻的观测噪声，且vk服从高斯分布N(0，R)，
Figure GDA0002589211750000022
表示状态转移矩阵，τiG表示第i个陀螺仪的过程时间常数，
Figure GDA0002589211750000023
表示观测矩阵，且ci的取值根据陀螺仪的水平安装角度计算。
根据本发明的一个实施例，所述利用所述卡尔曼滤波器对每个陀螺仪的当前采集数据进行卡尔曼滤波融合，包括以下步骤：A，预估计Xk：Xk＝AXk-1+Q；B，计算预估计协方差矩阵Pk：Pk＝APk-1AT；C，计算卡尔曼增益Gk：Gk＝Pk-1CT(CPk-1CT+R)-1；D,更新所述行进角度的最优估计值X(k)：Xk＝Xk-1+Gk(Zk-CXk-1)；E，计算更新后估计协方差Pk；Pk＝(I-GkC)Pk-1，其中，I表示单位矩阵。
根据本发明的一个实施例，当所述扫地机中设置有两个陀螺仪，且两个陀螺仪的水平安装角度分别为α、β时，
Figure GDA0002589211750000031
为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例的扫地机行进角度的测量方法。
根据本发明实施例的计算机可读存储介质，在其上存储的与上述实施例的扫地机行进角度的测量方法对应的计算机程序时，能够得到更准确的扫地机行进角度，为精确的扫地机运行清扫模式及控制提供保障。
为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种扫地机，包括存储器、处理器、存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序及至少两个陀螺仪，至少存在一个陀螺仪的水平安装角度与其他陀螺仪的水平安装角度不同，所述处理器执行所述程序时，实现上述实施例的扫地机行进角度的测量方法。
根据本发明实施例的扫地机，在其处理器执行其存储器上存储的与上述实施例的扫地机行进角度的测量方法对应的计算机程序时，能够得到更准确的扫地机行进角度，为精确的扫地机运行清扫模式及控制提供保障。
为达到上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种扫地机行进角度的测量装置，所述扫地机上设置有至少两个陀螺仪，且至少存在一个陀螺仪的水平安装角度与其他陀螺仪的水平安装角度不同，所述测量装置包括：获取模块，用于获取每个陀螺仪的当前采集数据；滤波融合模块，用于根据每个陀螺仪的水平安装角度对所有陀螺仪的当前采集数据进行卡尔曼滤波融合，以获得所述扫地机的行进角度的最优估计值。
根据本发明实施例的扫地机行进角度的测量装置，通过对水平安装角度不同的多个陀螺仪的采集数据进行卡尔曼滤波融合，能够得到更准确的扫地机行进角度，为精确的扫地机运行清扫模式及控制提供保障。
进一步地，本发明第五方面实施例提出了一种扫地机，包括：上述实施例的扫地机行进角度的测量装置和至少两个陀螺仪，其中，至少存在一个陀螺仪的水平安装角度与其他陀螺仪的水平安装角度不同。
根据本发明实施例的扫地机，通过上述扫地机行进角度的测量装置，能够得到更准确的扫地机行进角度，为精确的扫地机运行清扫模式及控制提供保障。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是根据本发明实施例的扫地机行进角度的测量方法的流程图；
图2(a)、图2(b)分别是根据本发明不同示例的扫地机中陀螺仪的水平安装角度的示意图；
图3是采用本发明方法测得的扫地机行进角度控制扫地机时，在碰撞后的运行轨迹和测得的角度的波动示意图，以及采用相关技术测得的扫地机行进角度控制扫地机时，在碰撞后测得的角度的波动示意图；
图4是采用本发明方法与相关技术测得的扫地机行进角度的误差示意图；
图5是根据本发明一个实施例的扫地机的结构示意图；
图6是根据本发明实施例的扫地机行进角度的测量装置的结构示意图；
图7是根据本发明另一个实施例的扫地机的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参考附图描述本发明实施例的扫地机及其行进角度的测量方法、装置，以及计算机可读存储介质和计算机设备。
图1是根据本发明实施例的扫地机行进角度的测量方法的流程图。
在本发明的实施例中，扫地机上设置有至少两个陀螺仪(如MEMS(Micro ElectroMechanical system，微机械系统)陀螺仪)，且至少存在一个陀螺仪的水平安装角度与其他陀螺仪的水平安装角度不同。
其中，陀螺仪可以但不限于是单轴、三轴、六轴、九轴陀螺仪。例如，参照图2(a)、图2(b)，当扫地机中设置有两个三轴(x、y、z)陀螺仪M1、M2时，陀螺仪M1、M2的水平安装角度分别为α、β，其中，α≠90°、β≠90°，且α与β之间的差值为非零值，即陀螺仪M1与陀螺仪M2的的水平安装角度之间的夹角|α-β|≠0，如图2(a)所示，该夹角为钝角；如图2(b)所示，该夹角为180°。当然，该夹角还可以是其它任意非零角度。
如图1所示，该扫地机行进角度的测量方法包括以下步骤：
S1，获取每个陀螺仪的当前采集数据。
具体地，扫地机上电运行后，其内安装的陀螺仪开始工作，即实时采集陀螺数据。当陀螺仪为单轴陀螺仪时，采集数据为角速率；当陀螺仪为多轴陀螺仪时，采集数据包括角速率、加速度、磁场强度、磁场方向等。
S2，根据每个陀螺仪的水平安装角度对所有陀螺仪的当前采集数据进行卡尔曼滤波融合，以获得扫地机的行进角度的最优估计值。
具体地，根据每个陀螺仪的水平安装角度对所有陀螺仪的当前采集数据建立陀螺仪随机漂移模型，并根据陀螺仪随机漂移模型设计卡尔曼滤波器，进而利用卡尔曼滤波器对所有陀螺仪的当前采集数据进行卡尔曼滤波融合。
具体而言，陀螺仪随机漂移模型通过如下式(1)状态空间模型表示：
Figure GDA0002589211750000051
其中，Xk＝[X1k … Xik …]，i＝1,2,…,N，Xik表示第i个陀螺仪在k时刻的采集数据，Zk表示k时刻的观测量，vk表示k时刻的观测噪声，且vk服从高斯分布N(0，R)，
Figure GDA0002589211750000052
表示状态转移矩阵，τiG表示第i个陀螺仪的过程时间常数，
Figure GDA0002589211750000053
表示观测矩阵，且ci的取值根据陀螺仪的水平安装角度计算。
举例而言，当陀螺仪为单轴陀螺仪时，采集数据包括角速率和漂移量，此时Xik＝[wik bik]T，其中，wik为第i个陀螺仪在k时刻采集的角速率，bik为第i个陀螺仪在k时刻的漂移量。
在本发明的一个实施例中，当扫地机中设置有两个陀螺仪，且两个陀螺仪的水平安装角度分别为α、β时，
Figure GDA0002589211750000054
例如，当N＝2，即扫地机中安装有两个陀螺仪时，如果两个陀螺仪的水平安装角度α＝180°、β＝0°时(如图2(b))，则c1的取值为-1，c2的取值为1；如果两陀螺仪的水平安装角度α＝145°、β＝45°，则c1的取值为
Figure GDA0002589211750000061
c2的取值为
Figure GDA0002589211750000062
进一步地，利用卡尔曼滤波器对每个陀螺仪的当前采集数据进行卡尔曼滤波融合时，具体可包括以下步骤：
A，预估计Xk：Xk＝AXk-1+Q。
其中，Q为观测高斯噪声。
B，计算预估计协方差矩阵Pk：Pk＝APk-1AT。
C，计算卡尔曼增益Gk：Gk＝Pk-1CT(CPk-1CT+R)-1。
D,更新行进角度的最优估计值X(k)：Xk＝Xk-1+Gk(Zk-CXk-1)；
E，计算更新后估计协方差Pk；Pk＝(I-GkC)Pk-1，其中，I表示单位矩阵。
在本发明的实施例中，扫地机中安装的陀螺仪可以是相同型号(即测量原理相同)，也可以是不同型号的。
在本发明的一个实施例中，在根据每个陀螺仪的水平安装角度对所有陀螺仪的采集数据建立陀螺仪随机漂移模型之前，还分别对每个陀螺仪的当前采集数据进行滤波处理，以去除采集数据中的一部分高斯噪声，使得当前采集数据相对较为准确。即言，建立上述陀螺仪随机漂移模型的数据为滤波处理后的采数据。
可选地，陀螺仪可为单轴陀螺仪或者多轴陀螺仪，其中，当陀螺仪为单轴陀螺仪时，采用一维卡尔曼滤波分别对每个陀螺仪的当前采集数据进行滤波处理；当陀螺仪为多轴陀螺仪时，采用互补滤波或卡尔曼滤波融合分别对每个陀螺仪的当前采集数据进行滤波处理。
在一个示例中，当陀螺仪为单轴陀螺仪时，采用一维卡尔曼滤波分别对每个陀螺仪的当前采集数据进行滤波处理，其中，一维卡尔曼滤波器通过如下公式表示：
Figure GDA0002589211750000063
其中，X(k)∈Rn，表示系统在k时刻的状态，Y(k)∈Rm，表示对应状态X(k)的观测信号，W(k)∈Rγ，表示系统输入的白噪声，V(k)∈Rm表示观测噪声，φ表示状态转移矩阵，τ表示噪声的调整参数，H表示观测矩阵。
W(k)和V(k)分别表示陀螺仪测量过程中各种诸如电磁干扰、温度干扰等因素带来的噪声噪声和陀螺仪精度误差引起的噪声，可设定W(k)服从高斯分布N(0，q)，V(k)服从高斯分布N(0，r)，即W(k)和V(k)的方差分别为q和r，q和r的取值可经过多次试验获得，如r＝0.5，q＝0.3。
进一步地，可利用上述一维卡尔曼滤波器分别对每个陀螺仪的当前采集数据进行滤波处理，处理过程如下：
1)状态一步预测：
Figure GDA0002589211750000071
其中，
Figure GDA0002589211750000072
是上一状态的最优估计值，
Figure GDA0002589211750000073
是利用上一状态的预测结果；
2)状态更新：
Figure GDA0002589211750000074
其中，
Figure GDA0002589211750000075
是当前状态的最优估计值
3)滤波增益矩阵：K(k+1)＝P(k+1|k)HT[HP(k+1|k)HT+R]-1
4)一步预测协方差阵：P(k+1|k)＝φP(k|k)φT+τQτT，其中，P(k+1|k)为对应X(k+1|k)的协方差；
5)协方差阵更新：P(k+1|k+1)＝[I-K(k+1)H]P(k+1|k)。
下面以双三轴陀螺仪为例，对滤波融合的具体过程进行阐述，以便理解：
首先，对单一陀螺进行误差分析，陀螺仪的误差主要由两部分构成：漂移误差和刻度系数误差，本发明着重解决陀螺仪的慢变漂移误差。慢变漂移误差为陀螺仪工作过程中运动状态和环境的随机改变造成的缓慢变化的误差，当前时刻的漂移误差与前后时刻陀螺漂移存在一定相关性，因此可用下式(2)的一阶马尔可夫过程描述：
Figure GDA0002589211750000076
其中j＝x,y,z，τG为时间常数，ωrj为j轴上的随机游走白噪声，εrj为j轴上的漂移量。
由上式(2)可知，由于ωrj未知，对于单一陀螺仪，ωrj基本不可能去掉或是抵消。对于需要在家居环境不断碰撞和转向的扫地机来说，可在扫地机上安装两个廉价消费级陀螺仪，如可将两陀螺仪的x轴相反安装、y轴相反安装，由此，扫地机在清扫过程中产生的碰撞就会分别在陀螺仪上以+ωrj和-ωrj的形式存在，即形成相反随机游走误差，此时将两陀螺仪加权就可抵消大部分的慢变漂移。
为抵消慢变漂移，在该示例中，可建立陀螺仪的状态和观测模型，如下式(3)、(4)所示：
Figure GDA0002589211750000081
Figure GDA0002589211750000082
进一步地，定义R观测噪声信号vk的协方差，R为包含每个陀螺仪的噪声信号方差的矩阵。例如，当
Figure GDA0002589211750000083
时，该矩阵对角线上的元素是每个陀螺仪的观测噪声信号的方差，平均波动3.4。
更进一步地，基于式(3)、(4)的双陀螺仪的状态和观测模型，采用卡尔曼滤波融合算法如下：
预测部分：
Figure GDA0002589211750000084
其中，Q为观测高斯噪声；
Pk＝APk-1AT
在该示例中，为便于滤波收敛，通过实验得到观测噪声的协方差矩阵
Figure GDA0002589211750000085
更新部分：
1)卡尔曼增益：
Figure GDA0002589211750000086
2)更新估计值：
Figure GDA0002589211750000087
3)更新协方差：
Figure GDA0002589211750000088
由此，通过对水平安装角度不同的多个陀螺仪的采集数据进行上述卡尔曼滤波融合，能够得到当前扫地机的行进角度的最优估计值
Figure GDA0002589211750000089
。
基于上述示例，下面结合图3、图4为说明本发明实施例的扫地机行进角度的测量方法的效果。
如图3所示，相较于在扫地机中仅安装一个陀螺仪进行测量相关技术，采用本发明的方法测得的扫地机行进角度波动幅度较小，使得扫地机的运行轨迹与理论运行轨迹更为接近。如图4所示，相较于陀螺仪的直接测量数据，采用本发明的方法测得的行进角度的误差更小。由此，采用本发明的方法能够得到更准确的扫地机行进角度，为精确的扫地机运行清扫模式及控制提供保障
综上，根据本发明实施例的扫地机行进角度的测量方法，通过对水平安装角度不同的多个陀螺仪的采集数据进行卡尔曼滤波融合，能够得到更准确的扫地机行进角度，为精确的扫地机运行清扫模式及控制提供保障。
进一步地，本发明提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例的扫地机行进角度的测量方法。
根据本发明实施例的计算机可读存储介质，在其上存储的与上述实施例的扫地机行进角度的测量方法对应的计算机程序时，能够得到更准确的扫地机行进角度，为精确的扫地机运行清扫模式及控制提供保障。
图5是根据本发明一个实施例的扫地机的结构示意图。
如图5所示，该扫地机100包括存储器110、处理器120、存储在存储器110上并可在处理器120上运行的计算机程序130，以及至少两个陀螺仪(图5中未示出)。
其中，处理器120执行程序130时，实现上述实施例的扫地机行进角度的测量方法。
根据本发明实施例的扫地机，在其处理器执行其存储器上存储的与上述实施例的扫地机行进角度的测量方法对应的计算机程序时，能够得到更准确的扫地机行进角度，为精确的扫地机运行清扫模式及控制提供保障。
图6是根据本发明实施例的扫地机行进角度的测量装置的结构示意图。
在该实施例中，扫地机上设置有至少两个陀螺仪，且至少存在一个陀螺仪的水平安装角度与其他陀螺仪的水平安装角度不同。
如图6所示，该扫地机行进角度的测量装置200包括获取模块210和滤波融合模块220。
其中，获取模块210用于获取每个陀螺仪的当前采集数据；滤波融合模块230用于根据每个陀螺仪的水平安装角度对所有陀螺仪的当前采集数据进行卡尔曼滤波融合，以获得扫地机的行进角度的最优估计值。
需要说明的是，本发明实施例的扫地机行进角度的测量装置的其它具体实施方式可参见本发明上述实施例的扫地机行进角度的测量方法的具体实施方式。
根据本发明实施例的扫地机行进角度的测量装置，通过对水平安装角度不同的多个陀螺仪的采集数据进行卡尔曼滤波融合，能够得到更准确的扫地机行进角度，为精确的扫地机运行清扫模式及控制提供保障。
图7是根据本发明一个实施例的扫地机的结构示意图。
如图7所示，该扫地机100包括上述实施例的扫地机行进角度的测量装置200和至少两个陀螺仪(图7中未示出)。其中，至少存在一个陀螺仪的水平安装角度与其他陀螺仪的水平安装角度不同。
根据本发明实施例的扫地机，通过上述扫地机行进角度的测量装置，能够得到更准确的扫地机行进角度，为精确的扫地机运行清扫模式及控制提供保障。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种扫地机行进角度的测量方法，其特征在于，所述扫地机上设置有至少两个陀螺仪，且至少存在一个陀螺仪的水平安装角度与其他陀螺仪的水平安装角度不同，所述测量方法包括以下步骤：
获取每个陀螺仪的当前采集数据；
根据每个陀螺仪的水平安装角度对所有陀螺仪的当前采集数据建立陀螺仪随机漂移模型；
根据所述陀螺仪随机漂移模型设计卡尔曼滤波器；
利用所述卡尔曼滤波器对所有陀螺仪的当前采集数据进行卡尔曼滤波融合，以获得所述扫地机的行进角度的最优估计值。
2.如权利要求1所述的扫地机行进角度的测量方法，其特征在于，在根据每个陀螺仪的水平安装角度对所有陀螺仪的当前采集数据建立陀螺仪随机漂移模型之前，还分别对每个陀螺仪的当前采集数据进行滤波处理。
3.如权利要求2所述的扫地机行进角度的测量方法，其特征在于，所述陀螺仪为单轴陀螺仪或者多轴陀螺仪，其中，
当陀螺仪为单轴陀螺仪时，采用一维卡尔曼滤波分别对每个陀螺仪的当前采集数据进行滤波处理；
当陀螺仪为多轴陀螺仪时，采用互补滤波或卡尔曼滤波融合分别对每个陀螺仪的当前采集数据进行滤波处理。
4.如权利要求1所述的扫地机行进角度的测量方法，其特征在于，所述陀螺仪随机漂移模型通过如下状态空间模型表示：
Figure FDA0002911276930000011
其中，Xk＝[X1k Λ Xik Λ]，i＝1,2,Λ,N，Xik表示第i个陀螺仪在k时刻的采集数据，Zk表示k时刻的观测量，vk表示k时刻的观测噪声，且vk服从高斯分布N(0，R)，
Figure FDA0002911276930000012
表示状态转移矩阵，τiG表示第i个陀螺仪的过程时间常数，
Figure FDA0002911276930000013
表示观测矩阵，且ci的取值根据陀螺仪的水平安装角度计算。
5.如权利要求4所述的扫地机行进角度的测量方法，其特征在于，所述利用所述卡尔曼滤波器对每个陀螺仪的当前采集数据进行卡尔曼滤波融合，包括以下步骤：
A，预估计
Figure FDA0002911276930000021
Figure FDA0002911276930000022
B，计算预估计协方差矩阵Pk：Pk＝APk-1AT；
C，计算卡尔曼增益Gk：Gk＝Pk-1CT(CPk-1CT+R)-1；
D,更新所述行进角度的最优估计值
Figure FDA0002911276930000023
Figure FDA0002911276930000024
E，计算更新后估计协方差Pk；Pk＝(I-GkC)Pk-1，其中，I表示单位矩阵。
6.如权利要求4所述的扫地机行进角度的测量方法，其特征在于，当所述扫地机中设置有两个陀螺仪，且两个陀螺仪的水平安装角度分别为α、β时，
Figure FDA0002911276930000025
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的扫地机行进角度的测量方法。
8.一种扫地机，其特征在于，包括存储器、处理器、存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序及至少两个陀螺仪，且至少存在一个陀螺仪的水平安装角度与其他陀螺仪的水平安装角度不同，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-6中任一所述扫地机行进角度的测量方法。
9.一种扫地机行进角度的测量装置，其特征在于，所述扫地机上设置有至少两个陀螺仪，且至少存在一个陀螺仪的水平安装角度与其他陀螺仪的水平安装角度不同，所述测量装置包括：
获取模块，用于获取每个陀螺仪的当前采集数据；
滤波融合模块，用于根据每个陀螺仪的水平安装角度对所有陀螺仪的当前采集数据建立陀螺仪随机漂移模型；根据所述陀螺仪随机漂移模型设计卡尔曼滤波器；利用所述卡尔曼滤波器对所有陀螺仪的当前采集数据进行卡尔曼滤波融合，以获得所述扫地机的行进角度的最优估计值。
10.一种扫地机，其特征在于，包括：如权利要求9所述的扫地机行进角度的测量装置和至少两个陀螺仪，其中，至少存在一个陀螺仪的水平安装角度与其他陀螺仪的水平安装角度不同。
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