CN113375658A - 移动机器人故障下同时fdd和slam的方法及系统 - Google Patents

移动机器人故障下同时fdd和slam的方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种移动机器人故障下同时FDD和SLAM的方法及系统。包括：获取t时刻机器人的姿态样本；根据t时刻机器人的姿态样本、t时刻机器人的环境点云数据和t‑1时刻的环境地图估计，确定各姿态样本的权重；根据t时刻各姿态样本所属的状态模式和t时刻各姿态样本的权重，计算t时刻发生各状态模式的估计概率，选取估计概率最大的状态模式作为t时刻的状态模式估计；将目标姿态样本中后验概率最大的姿态样本作为t时刻机器人的位姿估计，目标姿态样本包括t时刻的状态模式估计对应的姿态样本；根据t时刻机器人环境点云数据以及位姿估计，确定t时刻的环境地图估计。本发明实现了移动机器人故障下同时进行故障诊断和并发定位与建图。

Description

移动机器人故障下同时FDD和SLAM的方法及系统
技术领域
本发明涉及机器人故障诊断与建图领域，特别是涉及一种移动机器人故障下同时FDD和SLAM的方法及系统。
背景技术
故障检测与诊断(Fault Detection and Diagnosis,FDD)包含检测与诊断两个过程，检测是确定系统是否发生故障，诊断则是确定发生故障的部件以及故障类型，即确定各部件的行为模式。并发定位与建图(Simutaneous Localization and Mapping，SLAM)是移动机器人自主导航的关键问题之一。当移动机器人的左轮编码器和/或右轮编码器发生故障时，如何进行并发定位与建图十分关键，但目前，尚未出现同时解决移动机器人故障诊断和并发定位与建图问题的方案。
发明内容
本发明的目的是提供一种移动机器人故障下同时FDD和SLAM的方法及系统。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种移动机器人故障下同时FDD和SLAM的方法，包括：
获取t时刻机器人的姿态样本；其中，t时刻机器人的姿态样本在各状态模式上的分布概率由t时刻机器人发生各状态模式的经验概率确定，机器人t时刻发生各状态模式的经验概率根据机器人t-1时刻的状态模式估计以及状态转移概率确定；t时刻任一状态模式下的姿态样本分布遵循对应状态模式下机器人姿态的正态分布，所述正态分布中的均值由对应状态模式下的左右车轮线速度估计值确定，所述左右车轮线速度估计值由t时刻左右车轮的编码器测量线速度确定或由t时刻左右车轮的编码器测量线速度以及驱动速度确定，所述正态分布中的标准差由对应状态模式的经验标准差确定；所述状态模式包括正常模式、左轮编码器故障模式、右轮编码器故障模式以及左右轮编码器同时故障模式；
根据t时刻机器人的姿态样本、t时刻机器人的环境点云数据以及t-1时刻机器人的环境地图估计，确定各姿态样本的权重；其中，所述环境点云数据为实际测量数据；
根据t时刻各姿态样本所属的状态模式以及t时刻各姿态样本的权重，计算t时刻发生各状态模式的估计概率，并选取估计概率最大的状态模式作为t时刻的状态模式估计；
将目标姿态样本中后验概率最大的姿态样本作为t时刻机器人的位姿估计，所述目标姿态样本包括所述t时刻的状态模式估计对应的姿态样本；
根据t时刻机器人的环境点云数据以及t时刻机器人的位姿估计，确定t时刻的环境地图估计。
可选的，所述根据t时刻机器人的姿态样本、t时刻机器人的环境点云数据以及t-1时刻机器人的环境地图估计，确定各姿态样本的权重，具体包括：
对t时刻任一所述姿态样本：
以所述姿态样本为初始位姿估计，利用迭代最近点方法确定t时刻环境点云数据与t-1时刻的环境地图估计在配准过程中的配准点对；
计算各所述配准点对中两点的距离；
确定所述配准点对中所述距离小于设定阈值的配准点对的比例，并将所述比例作为t时刻所述姿态样本的权重。
可选的，所述根据t时刻各姿态样本所属的状态模式以及t时刻各姿态样本的权重，计算t时刻发生各状态模式的估计概率，具体包括：
根据
Figure BDA0003114868700000021
计算t时刻发生各状态模式的估计概率
Figure BDA0003114868700000022
其中，Sk表示第k状态模式，st表示t时刻的状态模式，当t时刻的第i姿态样本
Figure BDA0003114868700000023
属于状态模式Sk时，
Figure BDA0003114868700000024
为1，否则
Figure BDA0003114868700000025
为0，
Figure BDA0003114868700000026
表示t时刻的第i姿态样本归一化后的权重，N表示t时刻姿态样本的数量。
可选的，在所述获取t时刻机器人的姿态样本之前，还包括：
遵循t时刻各状态模式发生的经验概率以及机器人各状态模式下的线速度正态分布，采样线速度样本；
遵循t时刻各状态模式发生的经验概率以及机器人各状态模式下的偏航率正态分布，采样偏航率样本；
根据所述线速度样本和所述偏航率样本确定t时刻机器人的姿态样本；
其中，所述机器人姿态的正态分布包括线速度正态分布和偏航率正态分布，所述线速度正态分布中的均值由对应状态模式下的左右车轮线速度估计值确定，所述线速度正态分布中的标准差由对应状态模式的经验标准差确定，所述偏航率正态分布中的均值由对应状态模式下的左右车轮线速度估计值确定，所述偏航率正态分布中的标准差由对应状态模式的经验标准差确定。
可选的，在采样线速度样本和采样偏航率样本之前，还包括：
获取机器人的左车轮线速度和右车轮线速度；
根据
Figure BDA0003114868700000031
计算t时刻线速度正态分布中的均值
Figure BDA0003114868700000032
和t时刻偏航率正态分布中的均值
Figure BDA0003114868700000033
其中，W表示连接机器人左右车轮的轴长，
Figure BDA0003114868700000034
表示t时刻机器人的左车轮线速度估计值，
Figure BDA0003114868700000035
表示t时刻机器人的右车轮线速度估计值；其中，在所述正常模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的编码器测量线速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的编码器测量线速度；在所述左轮编码器故障模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的驱动速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的编码器测量线速度；在右轮编码器故障模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的编码器测量线速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的驱动速度；在所述左右轮编码器同时故障模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的驱动速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的驱动速度。
本发明还提供了一种移动机器人故障下同时FDD和SLAM的系统，包括：
姿态样本获取模块，用于获取t时刻机器人的姿态样本；其中，t时刻机器人的姿态样本在各状态模式上的分布概率由t时刻机器人发生各状态模式的经验概率确定，机器人t时刻发生各状态模式的经验概率根据机器人t-1时刻的状态模式估计以及状态转移概率确定；t时刻任一状态模式下的姿态样本分布遵循对应状态模式下机器人姿态的正态分布，所述正态分布中的均值由对应状态模式下的左右车轮线速度估计值确定，所述左右车轮线速度估计值由t时刻左右车轮的编码器测量线速度确定或由t时刻左右车轮的编码器测量线速度以及驱动速度确定，所述正态分布中的标准差由对应状态模式的经验标准差确定；所述状态模式包括正常模式、左轮编码器故障模式、右轮编码器故障模式以及左右轮编码器同时故障模式；
样本权重确定模块，用于根据t时刻机器人的姿态样本、t时刻机器人的环境点云数据以及t-1时刻机器人的环境地图估计，确定各姿态样本的权重；其中，所述环境点云数据为实际测量数据；
状态模式估计确定模块，用于根据t时刻各姿态样本所属的状态模式以及t时刻各姿态样本的权重，计算t时刻发生各状态模式的估计概率，并选取估计概率最大的状态模式作为t时刻的状态模式估计；
位姿估计确定模块，用于将目标姿态样本中后验概率最大的姿态样本作为t时刻机器人的位姿估计，所述目标姿态样本包括所述t时刻的状态模式估计对应的姿态样本；
环境地图估计确定模块，用于根据t时刻机器人的环境点云数据以及t时刻机器人的位姿估计，确定t时刻的环境地图估计。
可选的，所述样本权重确定模块，具体包括：
配准点对确定单元，用于以所述姿态样本为初始位姿估计，利用迭代最近点方法确定t时刻环境点云数据与t-1时刻的环境地图估计在配准过程中的配准点对；
距离计算单元，用于计算各所述配准点对中两点的距离；
权重确定单元，用于确定所述配准点对中所述距离小于设定阈值的配准点对的比例，并将所述比例作为t时刻所述姿态样本的权重。
可选的，所述状态模式估计确定模块，具体包括：
状态模式估计概率计算单元，用于根据
Figure BDA0003114868700000041
计算t时刻发生各状态模式的估计概率
Figure BDA0003114868700000042
其中，Sk表示第k状态模式，st表示t时刻的状态模式，当t时刻的第i姿态样本
Figure BDA0003114868700000051
属于状态模式Sk时，
Figure BDA0003114868700000052
为1，否则
Figure BDA0003114868700000053
为0，
Figure BDA0003114868700000054
表示t时刻的第i姿态样本归一化后的权重，N表示t时刻姿态样本的数量。
可选的，所述系统还包括：
线速度样本采样模块，用于遵循t时刻各状态模式发生的经验概率以及机器人各状态模式下的线速度正态分布，采样线速度样本；
偏航率样本采样模块，用于遵循t时刻各状态模式发生的经验概率以及机器人各状态模式下的偏航率正态分布，采样偏航率样本；
姿态样本确定模块，用于根据所述线速度样本和所述偏航率样本确定t时刻机器人的姿态样本；
其中，所述机器人姿态的正态分布包括线速度正态分布和偏航率正态分布，所述线速度正态分布中的均值由对应状态模式下的左右车轮线速度估计值确定，所述线速度正态分布中的标准差由对应状态模式的经验标准差确定，所述偏航率正态分布中的均值由对应状态模式下的左右车轮线速度估计值确定，所述偏航率正态分布中的标准差由对应状态模式的经验标准差确定。
可选的，所述系统还包括：
线速度正态分布确定模块，用于：
根据
Figure BDA0003114868700000055
计算t时刻线速度正态分布中的均值
Figure BDA0003114868700000056
其中，
Figure BDA0003114868700000057
表示t时刻机器人的左车轮线速度估计值，
Figure BDA0003114868700000058
表示t时刻机器人的右车轮线速度估计值；其中，在所述正常模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的编码器测量线速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的编码器测量线速度；在所述左轮编码器故障模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的驱动速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的编码器测量线速度；在右轮编码器故障模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的编码器测量线速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的驱动速度；在所述左右轮编码器同时故障模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的驱动速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的驱动速度；
偏航率正态分布确定模块，用于：
根据
Figure BDA0003114868700000061
计算t时刻偏航率正态分布中的均值
Figure BDA0003114868700000062
其中，W表示连接机器人左右车轮的轴长。
根据本发明提供的具体实施例，公开了以下技术效果：本发明实施例首先对本时刻的状态模式进行了估计，然后在该状态模式下选取精确的位姿估计，最后，根据该位姿估计、上一时刻的环境地图估计以及本时刻的环境点云数据，利用地图匹配方法进行本时刻的地图建立。实现了移动机器人状态模式下同时进行故障诊断和并发定位与建图。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1提供的移动机器人故障下同时FDD和SLAM的方法流程图；
图2为本发明实施例2提供的移动机器人故障下同时FDD和SLAM的系统结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种移动机器人故障下同时FDD和SLAM的方法及系统。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例1
参见图1，本实施例提供了一种移动机器人故障下同时FDD和SLAM的方法，该方法针对的移动机器人为双轮差速机器人，左右车轮安装编码器，移动机器人本体上安装二维激光雷达，该方法包括以下步骤：
步骤101：获取t时刻机器人的姿态样本。
其中，t时刻机器人的姿态样本在各状态模式上的分布概率由t时刻机器人发生各状态模式的经验概率确定，机器人t时刻发生各状态模式的经验概率根据机器人t-1时刻的状态模式估计以及状态转移概率确定。状态模式如表1所示，状态转移概率可如表2所示。
表1状态模式
状态模式 故障元件
S<sup>1</sup> 正常
S<sup>2</sup> 左轮编码器故障
S<sup>3</sup> 右轮编码器故障
S<sup>4</sup> 左轮、右轮编码器同时出现故障
表2 p(st＝Sk|st-1＝Sj)k,j∈{1,2,3,4}
Figure BDA0003114868700000071
根据t-1时刻的状态模式估计以及状态转移概率得到t时刻各状态模式发生的经验概率，姿态样本的选取依据该经验概率进行。比如，t-1时刻的状态模式估计为S1时，根据表2中的状态转移概率可知，t时刻各状态模式S1、S2、S3、S4的经验概率分别为0.5,0.2,0.2,0.1。那么t时刻采样的姿态样本中属于状态模式S1的姿态样本占0.5，属于状态模式S2的姿态样本占0.2，属于状态模式S3的姿态样本占0.2，属于状态模式S4的姿态样本占0.1。
t时刻任一状态模式下的姿态样本分布遵循对应状态模式下机器人姿态的正态分布，所述正态分布中的均值由对应状态模式下的左右车轮线速度估计值确定，所述左右车轮线速度估计值由t时刻左右车轮的编码器测量线速度确定或由t时刻左右车轮的编码器测量线速度以及驱动速度确定，所述正态分布中的标准差由对应状态模式的经验标准差确定。
比如，状态模式S1的经验标准差为σ1，状态模式S2的经验标准差为σ2，状态模式S3的经验标准差为σ3，状态模式S4的经验标准差为σ4。那么，如果t时刻有100个姿态样本：属于状态模式S1的姿态样本有50个，属于状态模式S2的姿态样本占20个，属于状态模式S3的姿态样本占20个，属于状态模式S4的姿态样本占10个。其中，属于状态模式S1的50个姿态样本遵循正态分布(μ1，σ1)，属于状态模式S2的20个姿态样本遵循正态分布(μ2，σ2)，属于状态模式S3的20个姿态样本遵循正态分布(μ3，σ3)，属于状态模式S4的10个姿态样本遵循正态分布(μ4，σ4)。
上述μ1、μ2、μ3、μ4对应状态模式下的左右车轮线速度估计值确定，比如，μ1由状态模式S1下的左右车轮线速度估计值
Figure BDA0003114868700000081
和
Figure BDA0003114868700000082
确定，μ2由状态模式S2下的左右车轮线速度估计值
Figure BDA0003114868700000083
和
Figure BDA0003114868700000084
确定。不同状态模式下左右车轮线速度估计值的确定方法如下：
在S1下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的编码器测量线速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的编码器测量线速度；在S2下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的驱动速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的编码器测量线速度；在S3下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的编码器测量线速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的驱动速度；在S4下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的驱动速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的驱动速度。
步骤102：根据t时刻机器人的姿态样本、t时刻机器人的环境点云数据以及t-1时刻的环境地图估计，确定各姿态样本的权重。本实施例中的环境点云数据采用激光雷达对机器人的周围环境实际扫描测量得到。
在一个示例中，步骤102具体包括：
对t时刻任一所述姿态样本：
以所述姿态样本为初始位姿估计，利用迭代最近点方法确定t时刻的环境点云数据与t-1时刻的环境地图估计在配准过程中的配准点对；
计算各所述配准点对中两点的距离；
确定所述配准点对中所述距离小于设定阈值的配准点对的比例，并将所述比例作为t时刻所述姿态样本的权重。
步骤103：根据t时刻各姿态样本所属的状态模式以及t时刻各姿态样本的权重，计算t时刻发生各状态模式的估计概率，并选取估计概率最大的状态模式作为t时刻的状态模式估计。
在一个示例中，步骤103包括：
根据
Figure BDA0003114868700000091
计算t时刻发生各状态模式的估计概率
Figure BDA0003114868700000092
其中，Sk表示第k状态模式，st表示t时刻的状态模式，当t时刻的第i姿态样本
Figure BDA0003114868700000093
属于状态模式Sk时，
Figure BDA0003114868700000094
为1，否则
Figure BDA0003114868700000095
为0，
Figure BDA0003114868700000096
表示t时刻的第i姿态样本归一化后的权重，N表示t时刻姿态样本的数量。
步骤104：将目标姿态样本中后验概率最大的姿态样本作为t时刻机器人的位姿估计，所述目标姿态样本包括所述t时刻的状态模式估计对应的姿态样本。
步骤105：根据t时刻机器人的环境点云数据以及t时刻机器人的位姿估计，确定t时刻的环境地图估计。
机器人姿态的正态分布包括线速度正态分布和偏航率正态分布，在一个示例中，在步骤101之前，还包括：
(1)获取t时刻机器人的左车轮线速度和右车轮线速度。
(2)根据
Figure BDA0003114868700000101
计算t时刻线速度正态分布中的均值
Figure BDA0003114868700000102
和t时刻偏航率正态分布中的均值
Figure BDA0003114868700000103
其中，
Figure BDA0003114868700000104
表示t时刻机器人的左车轮线速度估计值，
Figure BDA0003114868700000105
表示t时刻机器人的右车轮线速度估计值，W表示连接机器人左右车轮的轴长。
其中，在所述正常模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的编码器测量线速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的编码器测量线速度；在所述左轮编码器故障模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的驱动速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的编码器测量线速度；在右轮编码器故障模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的编码器测量线速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的驱动速度；在所述左右轮编码器同时故障模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的驱动速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的驱动速度。
(3)遵循t时刻各状态模式发生的经验概率以及机器人各状态模式下的线速度正态分布，采样线速度样本。
(4)遵循t时刻各状态模式发生的经验概率以及机器人各状态模式下的偏航率正态分布，采样偏航率样本。
其中，线速度正态分布中的均值由对应状态模式下的左右车轮线速度估计值确定，所述线速度正态分布中的标准差由对应状态模式的经验标准差确定，所述偏航率正态分布中的均值由对应状态模式下的左右车轮线速度估计值确定，所述偏航率正态分布中的标准差由对应状态模式的经验标准差确定。
比如，需要采样100个线速度样本，t时刻状态模式S1发生的经验概率为0.5，那么，在采样时，需要采集50个属于状态模式S1的线速度样本，而且，这50个线速度样本要符合正态分布(μ1，σ1)，其中，μ1采用上述方式求取，σ1为状态模式S1对应的线速度经验标准差，该线速度经验标准差为根据经验设定。
(5)根据所述线速度样本和所述偏航率样本确定t时刻机器人的姿态样本。
下面对上述内容所涉及到的特征进行具体详细的介绍
设xt＝[xt,yt,θt]表示t时刻移动机器人的位姿(2维位置与航向角)
vt和
Figure BDA0003114868700000111
分别表示t时刻机器人线速度(单位：m/s)和偏航率(单位：弧度/s)，τ表示采样间隔(单位：s).
Figure BDA0003114868700000112
为t时刻左侧线速度，
Figure BDA0003114868700000113
为t时刻右侧线速度，单位：m/s
Figure BDA0003114868700000114
为t时刻左轮驱动速度，
Figure BDA0003114868700000115
为t时刻右轮驱动速度，单位：m/s
W表示连接移动机器人左右轮的轴长，单位：m
r表示移动机器人左右车轮的半径，单位：m
令
Figure BDA0003114868700000116
Mt分别表示t时刻左轮编码器、右轮轮编码器仪、二维激光雷达的读数
Θt为t时刻的环境地图，采用二维激光点云表示
Figure BDA0003114868700000117
为t时刻的第i个样本表示的环境地图
st为t时刻的状态模式，取值范围如表1
Figure BDA0003114868700000118
为t时刻的线速度标准差
Figure BDA0003114868700000119
为t时刻的偏航率标准差
Figure BDA00031148687000001110
为状态模式S1情况下的线速度标准差
Figure BDA00031148687000001111
为状态模式S1情况下的偏航率标准差
Figure BDA00031148687000001112
为状态模式S2情况下的线速度标准差
Figure BDA00031148687000001113
为状态模式S2情况下的偏航率标准差
Figure BDA00031148687000001114
为状态模式S3情况下的线速度标准差
Figure BDA00031148687000001115
为状态模式S3情况下的偏航率标准差
Figure BDA00031148687000001116
为状态模式S4情况下的线速度标准差
Figure BDA00031148687000001117
为状态模式S4情况下的偏航率标准差
本发明的输入为从1时刻到T时刻的激光雷达扫描M1..t＝M1，...,Mt，左轮编码器测量
Figure BDA0003114868700000121
右轮编码器测量
Figure BDA0003114868700000122
左轮驱动速度
Figure BDA0003114868700000123
右轮驱动速度
Figure BDA0003114868700000124
输出为t时刻状态模式
Figure BDA0003114868700000125
t时刻位姿
Figure BDA0003114868700000126
t时刻地图
Figure BDA0003114868700000127
t＝1.,...,T；
(1)建立故障空间
本案考查移动机器人左右轮编码器故障的诊断，每个传感器存在正常和故障两种模式，考虑编码器故障，包含2个编码器的移动机器人移动具有4种状态模式，包含一个正常模式，和三个故障模式。
(2)初始化
粒子数目设置为N，初始化粒子集
Figure BDA0003114868700000128
Figure BDA0003114868700000129
Figure BDA00031148687000001210
t＝1。
(3)根据表2所示的离散状态转移概率抽取离散样本
Figure BDA00031148687000001211
即
Figure BDA00031148687000001212
为Sk的概率为
Figure BDA00031148687000001213
i＝1,...,N；
(4)按照以下方式得到连续状态
Figure BDA00031148687000001214
i＝1,...,N；
如果
Figure BDA00031148687000001215
则
Figure BDA00031148687000001216
如果
Figure BDA00031148687000001217
则
Figure BDA00031148687000001218
如果
Figure BDA00031148687000001219
则
Figure BDA00031148687000001220
如果
Figure BDA00031148687000001221
则
Figure BDA00031148687000001222
Figure BDA00031148687000001227
从正态分布
Figure BDA00031148687000001223
采样线速度样本
Figure BDA00031148687000001224
从正态分布
Figure BDA00031148687000001225
采样偏航率样本
Figure BDA00031148687000001226
Figure BDA0003114868700000131
Figure BDA0003114868700000132
(5)对于每一个连续状态
Figure BDA0003114868700000133
和地图
Figure BDA0003114868700000134
i＝1,...,N，按以下方式计算权重
Figure BDA0003114868700000135
以
Figure BDA0003114868700000136
为初始位姿估计，利用迭代最近点方法(ICP)对Mt和
Figure BDA0003114868700000137
进行配准，设获得的位姿估计为
Figure BDA0003114868700000138
设
Figure BDA0003114868700000139
为Mt经过位姿变换
Figure BDA00031148687000001310
后的点云，
Figure BDA00031148687000001311
为
Figure BDA00031148687000001312
中每一点到
Figure BDA00031148687000001313
的最近点的距离。Δt中小于阈值Υ的点的数目为β，
Figure BDA00031148687000001314
位姿样本修正：
Figure BDA00031148687000001315
(6)权重规格化
Figure BDA00031148687000001316
(7)故障诊断
计算边缘概率分布
Figure BDA00031148687000001317
令
Figure BDA00031148687000001318
For k＝2 to 4 do
if
Figure BDA00031148687000001319
End for
t时刻状态模式为
Figure BDA00031148687000001320
(8)地图样本更新：
对于i＝1,...,N，将Mt经过位姿变换
Figure BDA00031148687000001321
得到
Figure BDA00031148687000001322
(9)在与状态模式
Figure BDA0003114868700000141
相同的粒子中选择最大后验概率的粒子进行定位与建图：
Figure BDA0003114868700000142
按最大后验估计定位与建图
Figure BDA0003114868700000143
则t时刻位姿估计为
Figure BDA0003114868700000144
环境地图估计为
Figure BDA0003114868700000145
(10)t＝t+1
(11)如果t<＝T，转步骤(3)，否则结束。
方法以粒子滤波器作为框架，同时实现移动机器人FDD和SLAM，FDD的结果用于提供不同故障情况下的运动学模型，在与故障相适应的运动学模型上进行更为精确的位姿估计，利用地图匹配方法实现对故障诊断和定位的感知模型。
实施例2
参见图2，本实施例提供了一种移动机器人故障下同时FDD和SLAM的系统，该系统包括：
姿态样本获取模块201，用于获取t时刻机器人的姿态样本；其中，t时刻机器人的姿态样本在各状态模式上的分布概率由t时刻机器人发生各状态模式的经验概率确定，机器人t时刻发生各状态模式的经验概率根据机器人t-1时刻的状态模式估计以及状态转移概率确定；t时刻任一状态模式下的姿态样本分布遵循对应状态模式下机器人姿态的正态分布，所述正态分布中的均值由对应状态模式下的左右车轮线速度估计值确定，所述左右车轮线速度估计值由t时刻左右车轮的编码器测量线速度确定或由t时刻左右车轮的编码器测量线速度以及驱动速度确定，所述正态分布中的标准差由对应状态模式的经验标准差确定；所述状态模式包括正常模式、左轮编码器故障模式、右轮编码器故障模式以及左右轮编码器同时故障模式；
样本权重确定模块202，用于根据t时刻机器人的姿态样本、t时刻机器人环境点云数据以及t-1时刻的环境地图估计，确定各姿态样本的权重，所述机器人激光雷达用于测量环境地图；
状态模式估计确定模块203，用于根据t时刻各姿态样本所属的状态模式以及t时刻各姿态样本的权重，计算t时刻发生各状态模式的估计概率，并选取估计概率最大的状态模式作为t时刻的状态模式估计；
位姿估计确定模块204，用于将目标姿态样本中后验概率最大的姿态样本作为t时刻机器人的位姿估计，所述目标姿态样本包括所述t时刻的状态模式估计对应的姿态样本；
环境地图估计确定模块205，用于根据t时刻机器人环境点云数据以及t时刻机器人的位姿估计，确定t时刻的环境地图估计。
在一个示例中，所述样本权重确定模块202，具体包括：
配准点对确定单元，用于以所述姿态样本为初始位姿估计，利用迭代最近点方法确定t时刻环境点云数据与t-1时刻的环境地图估计在配准过程中的配准点对；
距离计算单元，用于计算各所述配准点对中两点的距离；
权重确定单元，用于确定所述配准点对中所述距离小于设定阈值的配准点对的比例，并将所述比例作为t时刻所述姿态样本的权重。
所述状态模式估计确定模块203，具体包括：
状态模式估计概率计算单元，用于根据
Figure BDA0003114868700000151
计算t时刻发生各状态模式的估计概率
Figure BDA0003114868700000152
其中，Sk表示第k状态模式，st表示t时刻的状态模式，当t时刻的第i姿态样本
Figure BDA0003114868700000153
属于状态模式Sk时，
Figure BDA0003114868700000154
为1，否则
Figure BDA0003114868700000155
为0，
Figure BDA0003114868700000156
表示t时刻的第i姿态样本归一化后的权重，N表示t时刻姿态样本的数量。
在一个示例中，本实施例提供的系统还包括：线速度正态分布确定模块、偏航率正态分布确定模块、线速度样本采样模块、偏航率样本采样模块以及姿态样本确定模块。其中：
线速度正态分布确定模块，用于：
根据
Figure BDA0003114868700000161
计算t时刻线速度正态分布中的均值
Figure BDA0003114868700000162
其中，
Figure BDA0003114868700000163
表示t时刻机器人的左车轮线速度，
Figure BDA0003114868700000164
表示t时刻机器人的右车轮线速度；
偏航率正态分布确定模块，用于：
根据
Figure BDA0003114868700000165
计算t时刻偏航率正态分布中的均值
Figure BDA0003114868700000166
其中，W表示连接机器人左右车轮的轴长；
线速度样本采样模块，用于遵循t时刻各状态模式发生的经验概率以及机器人各状态模式下的线速度正态分布，采样线速度样本；
偏航率样本采样模块，用于遵循t时刻各状态模式发生的经验概率以及机器人各状态模式下的偏航率正态分布，采样偏航率样本；
姿态样本确定模块，用于根据所述线速度样本和所述偏航率样本确定t时刻机器人的姿态样本。
其中，所述机器人姿态的正态分布包括线速度正态分布和偏航率正态分布，所述线速度正态分布中的均值由对应状态模式下的左右车轮线速度估计值确定，所述线速度正态分布中的标准差由对应状态模式的经验标准差确定，所述偏航率正态分布中的均值由对应状态模式下的左右车轮线速度估计值确定，所述偏航率正态分布中的标准差由对应状态模式的经验标准差确定。W表示连接机器人左右车轮的轴长，
Figure BDA0003114868700000167
表示t时刻机器人的左车轮线速度估计值，
Figure BDA0003114868700000168
表示t时刻机器人的右车轮线速度估计值；其中，在所述正常模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的编码器测量线速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的编码器测量线速度；在所述左轮编码器故障模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的驱动速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的编码器测量线速度；在右轮编码器故障模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的编码器测量线速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的驱动速度；在所述左右轮编码器同时故障模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的驱动速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的驱动速度。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种移动机器人故障下同时FDD和SLAM的方法，其特征在于，包括：
获取t时刻机器人的姿态样本；其中，t时刻机器人的姿态样本在各状态模式上的分布概率由t时刻机器人发生各状态模式的经验概率确定，机器人t时刻发生各状态模式的经验概率根据机器人t-1时刻的状态模式估计以及状态转移概率确定；t时刻任一状态模式下的姿态样本分布遵循对应状态模式下机器人姿态的正态分布，所述正态分布中的均值由对应状态模式下的左右车轮线速度估计值确定，所述左右车轮线速度估计值由t时刻左右车轮的编码器测量线速度确定或由t时刻左右车轮的编码器测量线速度以及驱动速度确定，所述正态分布中的标准差由对应状态模式的经验标准差确定；所述状态模式包括正常模式、左轮编码器故障模式、右轮编码器故障模式以及左右轮编码器同时故障模式；
根据t时刻机器人的姿态样本、t时刻机器人的环境点云数据以及t-1时刻机器人的环境地图估计，确定各姿态样本的权重；其中，环境点云数据为实际测量数据；
根据t时刻各姿态样本所属的状态模式以及t时刻各姿态样本的权重，计算t时刻发生各状态模式的估计概率，并选取估计概率最大的状态模式作为t时刻的状态模式估计；
将目标姿态样本中后验概率最大的姿态样本作为t时刻机器人的位姿估计，所述目标姿态样本包括所述t时刻的状态模式估计对应的姿态样本；
根据t时刻机器人的环境点云数据以及t时刻机器人的位姿估计，确定t时刻的环境地图估计。
2.根据权利要求1所述的移动机器人故障下同时FDD和SLAM的方法，其特征在于，所述根据t时刻机器人的姿态样本、t时刻机器人的环境点云数据以及t-1时刻机器人的环境地图估计，确定各姿态样本的权重，具体包括：
对t时刻任一所述姿态样本：
以所述姿态样本为初始位姿估计，利用迭代最近点方法确定t时刻环境点云数据与t-1时刻的环境地图估计在配准过程中的配准点对；
计算各所述配准点对中两点的距离；
确定所述配准点对中所述距离小于设定阈值的配准点对的比例，并将所述比例作为t时刻所述姿态样本的权重。
3.根据权利要求1所述的移动机器人故障下同时FDD和SLAM的方法，其特征在于，所述根据t时刻各姿态样本所属的状态模式以及t时刻各姿态样本的权重，计算t时刻发生各状态模式的估计概率，具体包括：
根据
Figure FDA0003114868690000021
计算t时刻发生各状态模式的估计概率
Figure FDA0003114868690000022
其中，Sk表示第k状态模式，st表示t时刻的状态模式，当t时刻的第i姿态样本
Figure FDA0003114868690000023
属于状态模式Sk时，
Figure FDA0003114868690000024
为1，否则
Figure FDA0003114868690000025
为0，
Figure FDA0003114868690000026
表示t时刻的第i姿态样本归一化后的权重，N表示t时刻姿态样本的数量。
4.根据权利要求1所述的移动机器人故障下同时FDD和SLAM的方法，其特征在于，在所述获取t时刻机器人的姿态样本之前，还包括：
遵循t时刻各状态模式发生的经验概率以及机器人各状态模式下的线速度正态分布，采样线速度样本；
遵循t时刻各状态模式发生的经验概率以及机器人各状态模式下的偏航率正态分布，采样偏航率样本；
根据所述线速度样本和所述偏航率样本确定t时刻机器人的姿态样本；
其中，所述机器人姿态的正态分布包括线速度正态分布和偏航率正态分布，所述线速度正态分布中的均值由对应状态模式下的左右车轮线速度估计值确定，所述线速度正态分布中的标准差由对应状态模式的经验标准差确定，所述偏航率正态分布中的均值由对应状态模式下的左右车轮线速度估计值确定，所述偏航率正态分布中的标准差由对应状态模式的经验标准差确定。
5.根据权利要求4所述的移动机器人故障下同时FDD和SLAM的方法，其特征在于，在采样线速度样本和采样偏航率样本之前，还包括：
获取机器人的左车轮线速度和右车轮线速度；
根据
Figure FDA0003114868690000027
计算t时刻线速度正态分布中的均值
Figure FDA0003114868690000028
和t时刻偏航率正态分布中的均值
Figure FDA0003114868690000029
其中，W表示连接机器人左右车轮的轴长，
Figure FDA00031148686900000210
表示t时刻机器人的左车轮线速度估计值，
Figure FDA0003114868690000031
表示t时刻机器人的右车轮线速度估计值；其中，在所述正常模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的编码器测量线速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的编码器测量线速度；在所述左轮编码器故障模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的驱动速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的编码器测量线速度；在右轮编码器故障模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的编码器测量线速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的驱动速度；在所述左右轮编码器同时故障模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的驱动速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的驱动速度。
6.一种移动机器人故障下同时FDD和SLAM的系统，其特征在于，包括：
姿态样本获取模块，用于获取t时刻机器人的姿态样本；其中，t时刻机器人的姿态样本在各状态模式上的分布概率由t时刻机器人发生各状态模式的经验概率确定，机器人t时刻发生各状态模式的经验概率根据机器人t-1时刻的状态模式估计以及状态转移概率确定；t时刻任一状态模式下的姿态样本分布遵循对应状态模式下机器人姿态的正态分布，所述正态分布中的均值由对应状态模式下的左右车轮线速度估计值确定，所述左右车轮线速度估计值由t时刻左右车轮的编码器测量线速度确定或由t时刻左右车轮的编码器测量线速度以及驱动速度确定，所述正态分布中的标准差由对应状态模式的经验标准差确定；所述状态模式包括正常模式、左轮编码器故障模式、右轮编码器故障模式以及左右轮编码器同时故障模式；
样本权重确定模块，用于根据t时刻机器人的姿态样本、t时刻机器人的环境点云数据以及t-1时刻机器人的环境地图估计，确定各姿态样本的权重；其中，环境点云数据为实际测量数据；
状态模式估计确定模块，用于根据t时刻各姿态样本所属的状态模式以及t时刻各姿态样本的权重，计算t时刻发生各状态模式的估计概率，并选取估计概率最大的状态模式作为t时刻的状态模式估计；
位姿估计确定模块，用于将目标姿态样本中后验概率最大的姿态样本作为t时刻机器人的位姿估计，所述目标姿态样本包括所述t时刻的状态模式估计对应的姿态样本；
环境地图估计确定模块，用于根据t时刻机器人的环境点云数据以及t时刻机器人的位姿估计，确定t时刻的环境地图估计。
7.根据权利要求6所述的移动机器人故障下同时FDD和SLAM的系统，其特征在于，所述样本权重确定模块，具体包括：
配准点对确定单元，用于以所述姿态样本为初始位姿估计，利用迭代最近点方法确定t时刻环境点云数据与t-1时刻的环境地图估计在配准过程中的配准点对；
距离计算单元，用于计算各所述配准点对中两点的距离；
权重确定单元，用于确定所述配准点对中所述距离小于设定阈值的配准点对的比例，并将所述比例作为t时刻所述姿态样本的权重。
8.根据权利要求6所述的移动机器人故障下同时FDD和SLAM的系统，其特征在于，所述状态模式估计确定模块，具体包括：
状态模式估计概率计算单元，用于根据
Figure FDA0003114868690000041
计算t时刻发生各状态模式的估计概率
Figure FDA0003114868690000042
其中，Sk表示第k状态模式，st表示t时刻的状态模式，当t时刻的第i姿态样本
Figure FDA0003114868690000043
属于状态模式Sk时，
Figure FDA0003114868690000044
为1，否则
Figure FDA0003114868690000045
为0，
Figure FDA0003114868690000046
表示t时刻的第i姿态样本归一化后的权重，N表示t时刻姿态样本的数量。
9.根据权利要求6所述的移动机器人故障下同时FDD和SLAM的系统，其特征在于，所述系统还包括：
线速度样本采样模块，用于遵循t时刻各状态模式发生的经验概率以及机器人各状态模式下的线速度正态分布，采样线速度样本；
偏航率样本采样模块，用于遵循t时刻各状态模式发生的经验概率以及机器人各状态模式下的偏航率正态分布，采样偏航率样本；
姿态样本确定模块，用于根据所述线速度样本和所述偏航率样本确定t时刻机器人的姿态样本；
其中，所述机器人姿态的正态分布包括线速度正态分布和偏航率正态分布，所述线速度正态分布中的均值由对应状态模式下的左右车轮线速度估计值确定，所述线速度正态分布中的标准差由对应状态模式的经验标准差确定，所述偏航率正态分布中的均值由对应状态模式下的左右车轮线速度估计值确定，所述偏航率正态分布中的标准差由对应状态模式的经验标准差确定。
10.根据权利要求9所述的移动机器人故障下同时FDD和SLAM的系统，其特征在于，所述系统还包括：
线速度正态分布确定模块，用于：
根据
Figure FDA0003114868690000051
计算t时刻线速度正态分布中的均值
Figure FDA0003114868690000052
其中，
Figure FDA0003114868690000053
表示t时刻机器人的左车轮线速度估计值，
Figure FDA0003114868690000054
表示t时刻机器人的右车轮线速度估计值；其中，在所述正常模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的编码器测量线速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的编码器测量线速度；在所述左轮编码器故障模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的驱动速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的编码器测量线速度；在右轮编码器故障模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的编码器测量线速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的驱动速度；在所述左右轮编码器同时故障模式下，t时刻机器人的左车轮线速度估计值为左车轮的驱动速度，t时刻机器人的右车轮线速度估计值为右车轮的驱动速度；
偏航率正态分布确定模块，用于：
根据
Figure FDA0003114868690000055
计算t时刻偏航率正态分布中的均值
Figure FDA0003114868690000056
其中，W表示连接机器人左右车轮的轴长。
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