CN113324544A - 一种基于图优化的uwb/imu的室内移动机器人协同定位方法 - Google Patents

一种基于图优化的uwb/imu的室内移动机器人协同定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于图优化的UWB/IMU的室内移动机器人定位方法，包括机器人运动控制系统，机器人通讯系统，UWB系统，IMU惯性测量单元，所述UWB系统包括2个及以上标签与IMU，4个及以上基站，所述标签将接收基站所发送的信号，通过TOF的方法测得标签与基站之间的距离。所述标签与IMU皆搭设于机器人。本发明利用UWB系统，IMU惯性测量单元，通过IMU数据初步校验UWB数据，判断数据是否受到NLOS影响，使用柯西鲁棒核函数，列文伯格‑马夸尔特算法优化机器人当前时刻的位姿。大大提高了使用UWB在非视距情况下，进行机器人定位时机器人定位位姿不准的问题。得到在视距情况下比单一UWB定位更加精确的定位效果。

Description

一种基于图优化的UWB/IMU的室内移动机器人协同定位方法
技术领域
本发明涉及一种室内移动机器人定位方法属于机器人领域，属于无线传感器网络的定位技术领域。
背景技术
超宽带(UWB)定位技术其本质上属于无线传感器网络的定位技术，在室内定位中，UWB定位技术因其定位精度较高，设备价格低廉，抗干扰能力强等特点而得到广泛应用，目前UWB定位技术主要采用TDOA测距算法，RSSI测距算法等各种算法进行定位距离估算，但TDOA，RSSI测距算法误差较大，且在机器人运动过程中，UWB无法评估机器人自身姿态，本发明利用UWB系统，IMU惯性测量单元，通过IMU数据初步校验UWB数据，判断数据是否受到NLOS影响，使用柯西鲁棒核函数，列文伯格-马夸尔特算法优化机器人当前时刻的位姿。大大提高了使用UWB在非视距情况下，进行机器人定位时机器人定位位姿不准的问题。得到在视距情况下比单一UWB定位更加精确的定位效果
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种基于图优化的UWB/IMU的室内移动机器人定位方法。
为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：
一种基于图优化的UWB/IMU的室内移动机器人协同定位方法，实现该方法的系统包括机器人运动控制系统、机器人通讯系统、UWB系统和IMU惯性测量单元；所述UWB系统包括2个及以上标签与IMU，4个及以上基站，所述标签将接收基站所发送的信号，通过TOF的方法测得标签与基站之间的距离。所述标签与IMU皆搭设于机器人。本发明利用UWB系统，IMU惯性测量单元，通过IMU数据初步校验UWB数据，判断数据是否受到NLOS影响，使用柯西鲁棒核函数，列文伯格-马夸尔特算法优化机器人当前时刻的位姿。大大提高了使用UWB在非视距情况下，进行机器人定位时机器人定位位姿不准的问题。得到在视距情况下比单一UWB定位更加精确的定位效果。
包括以下步骤：
(1)建立机器人UWB/IMU的测量模型；
(2)初步校验UWB数据，判断数据是否受到NLOS影响。
(3)构建机器人位姿优化图，推导误差函数，将机器人位置优化问题转化为位姿图优化问题。
(4)使用柯西鲁棒核函数，列文伯格-马夸尔特算法，优化机器人当前时刻的位姿；
在步骤(1)中，所述UWB测量模型如下：
Figure BDA0003026494090000021
其中L1，L2，L3....Ln为各基站到机器人的距离，(x1,y1,z`1),(x2,y2,z2),(x3,y3,z3).....(xn,yn,zn)表示为基站坐标，(xu,yu,zu)为机器人位置；
在步骤(1)中，所述IMU测量模型如下：
Figure BDA0003026494090000022
Figure BDA0003026494090000023
为机器人在j,i时刻的位置，
Figure BDA0003026494090000024
为机器人j.i时刻在世界坐标系下的速度，gw为世界坐标系下，机器人的重力加速度。Δt为两次采样时间间隔。
Figure BDA0003026494090000025
为imu预积分量。
Figure BDA0003026494090000026
为imu加速度计，陀螺仪的整体偏移量，
Figure BDA0003026494090000027
为整体偏移使用随机游走模型的参数变量。a,w为使用中值滤波法计算得到的机器人当前时刻线加速度与角速度。
步骤(2)中，初步校验UWB数据，判断数据是否受到NLOS影响。在k到k+1时刻有：
Figure BDA0003026494090000031
其中xk,xk-1为机器人在k，k-1时刻的位姿，因此可令
Figure BDA0003026494090000032
对rk进行检验，若
Figure BDA0003026494090000033
则可认为UWB出现了异常测量值。
丢弃该测量值，记录UWB中有效测量的数量。
若此时有效数量m＜2，则该时刻的UWB帧无法作为定位使用，利用IMU对该时刻进行保持。
若m＝2，由于室内环境中，地面相对平坦，可将z轴坐标看做一个常数，可令ZK＝ZK-1。
步骤(3)中，依照步骤2中的测量模型，构建误差函数
Figure BDA0003026494090000034
Figure BDA0003026494090000035
其中ei,eu,eui分别为imu测量残差，uwb测量残差，以及imu到UWB坐标转换残差
步骤(4)中使用了柯西鲁棒核函数，列文伯格-马夸尔特算法，进行非线性优化。
柯西鲁棒核函数为：
Figure BDA0003026494090000036
其中，s为误差函数，c为控制参数，设置为1.5，使用该函数更新
Figure BDA0003026494090000037
线性化
Figure BDA0003026494090000038
可得：
Figure BDA0003026494090000039
其中，J为
Figure BDA00030264940900000310
为的雅可比矩阵，
Figure BDA00030264940900000311
为待优化的机器人状态量，使用步骤(2)中得到的机器人位姿预估值为初值，
使用列文伯格-马夸尔特算法修正方程式为：
Figure BDA0003026494090000041
其中H＝JTJ，b＝JTf，通过启发式地调整λ来改善算法在局部极值附近的特性。
对
Figure BDA0003026494090000042
解该方程，即可得到优化后的机器人位姿。
采用上述技术方案带来的有益效果：
本发明采用了使用了IMU对UWB数据进行检验，采用柯西鲁棒核函数进行优化，显著的改善了UWB受到NLOS影响导致定位数据不准确的情况
本发明使用了列文伯格-马夸尔特算法优化机器人位姿，进一步提升了系统定位精度。
本发明不仅能够显著的提高UWB/IMU融合定位的定位精度，而且适用于其他的多机系统，具有广泛的应用前景。
附图说明
图1是本发明算法流程框图；
图2是本发明的UWB/IMU，机器人布局图；
图3是机器人在场景中运动的位姿图；
具体实施方式
以下将结合附图，对本发明的技术方案进行详细说明。
本发明设计了一种基于图优化的UWB/IMU的室内移动机器人协同定位方法，如图1所示，基本步骤如下：
(1)建立传感器观测模型
(2)初步校验UWB数据，判断数据是否受到NLOS影响。
(3)构建机器人位姿优化图，构建误差函数，将机器人位置优化问题转化为位姿图优化问题。
(4)使用柯西鲁棒核函数，列文伯格-马夸尔特算法，优化机器人当前时刻的位姿。
在本实施例中，采用如下优选方案实现步骤1：
在(1)步骤中，所述UWB测量模型如下：
Figure BDA0003026494090000051
其中L1，L2，L3....Ln为各基站到机器人的距离，(x1,y1,z`1),(x2,y2,z2),(x3,y3,z3).....(xn,yn,zn)表示为基站坐标，(xu,yu,zu)为机器人位置
按照权利要求1所述的一种基于图优化的UWB/IMU的室内移动机器人定位方法其特征在于，在(1)步骤中，所述IMU测量模型如下：
Figure BDA0003026494090000052
Figure BDA0003026494090000053
为机器人在j,i时刻的位置，
Figure BDA0003026494090000054
为机器人j.i时刻在世界坐标系下的速度，gw为世界坐标系下，机器人的重力加速度。Δt为两次采样时间间隔。
Figure BDA0003026494090000055
为imu预积分量。
Figure BDA0003026494090000056
为imu加速度计，陀螺仪的整体偏移量，
Figure BDA0003026494090000057
为整体偏移使用随机游走模型的参数变量。a,w为使用中值滤波法计算得到的机器人当前时刻线加速度与角速度。
在本实施例中，采用如下优选方案实现步骤2：
初步校验UWB数据，判断数据是否受到NLOS影响。在k到k+1时刻有：
Figure BDA0003026494090000058
其中xk,xk-1为机器人在k，k-1时刻的位姿，因此可令
Figure BDA0003026494090000061
对rk进行检验，若
Figure BDA0003026494090000062
则可认为UWB出现了异常测量值。
丢弃该测量值，记录UWB中有效测量的数量。
若此时有效数量m＜2，则该时刻的UWB帧无法作为定位使用，利用IMU对该时刻进行保持。
若m＝2，由于室内环境中，地面相对平坦，可将z轴坐标看做一个常数，可令ZK＝ZK-1。
在本实施例中，采用如下优选方案实现步骤(3)，依照步骤2中的测量模型，构建误差函数
Figure BDA0003026494090000063
Figure BDA0003026494090000064
其中ei,eu,eui分别为imu测量残差，uwb测量残差，以及imu到UWB坐标转换残差在本实施例中，采用如下优选方案实现步骤(4)：使用了柯西鲁棒核函数，列文伯格-马夸尔特算法，进行非线性优化。
柯西鲁棒核函数为：
Figure BDA0003026494090000065
其中，s为误差函数，c为控制参数，设置为1.5，使用该函数更新
Figure BDA0003026494090000066
线性化
Figure BDA0003026494090000067
可得：
Figure BDA0003026494090000068
其中，J为
Figure BDA0003026494090000069
为的雅可比矩阵，
Figure BDA00030264940900000610
为待优化的机器人状态量，使用步骤(2)中得到的机器人位姿预估值为初值，
使用列文伯格-马夸尔特算法修正方程式为：
Figure BDA00030264940900000611
其中H＝JTJ，b＝JTf，通过启发式地调整λ来改善算法在局部极值附近的特性。
对
Figure BDA0003026494090000071
解该方程，即可得到优化后的机器人位姿。

Claims (6)

1.一种基于图优化的UWB/IMU的室内移动机器人定位方法，包括以下步骤：
(1)建立传感器观测模型；
(2)初步校验UWB数据，判断数据是否受到NLOS影响；
(3)构建机器人位姿优化图，构建误差函数，将机器人位置优化问题转化为位姿图优化问题；
(4)使用柯西鲁棒核函数，列文伯格-马夸尔特算法，优化机器人当前时刻的位姿。
2.按照权利要求1所述的一种基于图优化的UWB/IMU的室内移动机器人协同定位方法，其特征在于，在(1)步骤中，
Figure FDA0003026494080000011
其中L1，L2，L3....Ln为各基站到机器人的距离，(x1,y1,z`1),(x2,y2,z2),(x3,y3,z3).....(xn,yn,zn)表示为基站坐标，(xu,yu,zu)为机器人位置。
3.按照权利要求1所述的一种基于图优化的UWB/IMU的室内移动机器人定位方法其特征在于，在(1)步骤中，所述IMU测量模型如下：
Figure FDA0003026494080000012
Figure FDA0003026494080000013
为机器人在j,i时刻的位置，
Figure FDA0003026494080000014
为机器人j.i时刻在世界坐标系下的速度，gw为世界坐标系下，机器人的重力加速度；Δt为两次采样时间间隔；
Figure FDA0003026494080000021
为imu预积分量；
Figure FDA0003026494080000022
为imu加速度计，陀螺仪的整体偏移量，
Figure FDA0003026494080000023
为整体偏移使用随机游走模型的参数变量；a,w为使用中值滤波法计算得到的机器人当前时刻线加速度与角速度。
4.按照权利要求2所述的一种基于图优化的UWB/IMU的室内移动机器人定位方法，其特征在于，
在步骤(2)中，初步校验UWB数据，判断数据是否受到NLOS影响；在k到k+1时刻有：
Figure FDA0003026494080000024
其中xk,xk-1为机器人在k，k-1时刻的位姿，因此可令
Figure FDA0003026494080000025
对rk进行检验，若
Figure FDA0003026494080000026
则可认为UWB出现了异常测量值；
丢弃该测量值，记录UWB中有效测量的数量；
若此时有效数量m＜2，则该时刻的UWB帧无法作为定位使用，利用IMU对该时刻进行保持；
若m＝2，由于室内环境中，地面相对平坦，可将z轴坐标看做一个常数，可令ZK＝ZK-1。
5.按照权利要求3所述的一种基于图优化的UWB/IMU的室内移动机器人定位方法，其特征在于(3)步骤中构建误差函数
Figure FDA0003026494080000027
Figure FDA0003026494080000028
其中ei,eu,eui分别为imu测量残差，uwb测量残差，以及imu到UWB坐标转换残差。
6.按照权利要求4所述的基于图优化的UWB/IMU的室内移动机器人定位方法，其特征在于，步骤(4)中使用了柯西鲁棒核函数，列文伯格-马夸尔特算法，进行非线性优化；
使用柯西鲁棒核函数，列文伯格-马夸尔特算法，进行非线性优化；
柯西鲁棒核函数为：
Figure FDA0003026494080000031
其中，s为误差函数，c为控制参数，设置为1.5，使用该函数更新
Figure FDA0003026494080000032
线性化
Figure FDA0003026494080000033
可得：
Figure FDA0003026494080000034
其中，J为
Figure FDA0003026494080000035
为的雅可比矩阵，
Figure FDA0003026494080000036
为待优化的机器人状态量，使用步骤(2)中得到的机器人位姿预估值为初值，使用列文伯格-马夸尔特算法修正方程式为：
Figure FDA0003026494080000037
其中H＝JTJ，b＝JTf，通过启发式地调整λ来改善算法在局部极值附近的特性；对
Figure FDA0003026494080000038
解该方程，即可得到优化后的机器人位姿。
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