CN113790726A - 一种融合相机、轮速计和单uwb信息的机器人室内定位方法 - Google Patents

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Abstract

一种融合相机、轮速计和单UWB信息的机器人室内定位方法，包括以下步骤：S1、基于滑动窗口紧耦合视觉、轮速计和UWB测量信息的非线性优化框架,系统输入为视觉、轮速计和UWB原始测量信息，输出为对应测量时刻的机器人位置；S2、基于视觉和轮速计的系统联合鲁棒快速初始化流程；S3、相机与轮速计的外参在线实时标定过程，减小相机与轮速计外参误差对系统定位精度的影响；S4、由于轮速计测量频率远高于相机频率，对轮速计测量预积分过程，并同时对轮速计测量误差进行积分传播，避免了系统状态因优化调整时需要不断对轮速计进行积分的过程；S5、UWB基站位置自动初始化流程。本发明无需修改环境，UWB信息的加入保证了系统的长时间估计一致性和定位精度。

Description

一种融合相机、轮速计和单UWB信息的机器人室内定位方法
技术领域
本发明涉及机器人室内定位的技术领域，尤其涉及一种融合相机、轮速计和单UWB信息的机器人室内定位方法。
背景技术
基于视觉传感器的机器人定位有比较长的研究历史，其可以有效解决GPS失效环境下的精确定位，比如室内环境。Raul等提出了纯视觉的ORB-SLAM定位，实现了基于视觉的大范围实时性定位方法。然而单视觉传感器定位在复杂环境下容易失效，因此以视觉为主，融合其他传感器的定位成为了研究热点。Tong等通过融合视觉和IMU提出了VINS-Mono，实现了更加鲁棒的定位方法，IMU很好的补偿了视觉定位的短板，对于高动态运动和单一环境，VINS-Mono都能很好的进行估计。然而，对于轮式移动机器人定位，机器人大多运动在平面上，VINS系统会出现很多问题。Kejian等证明了VINS在轮式移动机器人上出现的不可观问题。对于轮式移动机器人来说，轮速计是IMU很好的替代方案，轮速计相比于IMU能够提供更加精确的局部短时间平移估计，不会产生长时间估计发散的情况。Zheng等通过融合视觉和轮速计信息实现了鲁棒精确的定位。虽然视觉-轮速计融合可以提供比较好的定位，然而长时间的定位，依然会产生估计漂移的情况。
发明内容
为解决背景技术的不足，为此，本发明提出了一种融合相机、轮速计和单UWB信息的机器人室内定位方法，具体方案如下：
一种融合相机、轮速计和单UWB信息的机器人室内定位方法，包括以下步骤：
S1、基于滑动窗口紧耦合视觉、轮速计和UWB测量信息的非线性优化框架,系统输入为视觉、轮速计和UWB原始测量信息，输出为对应测量时刻的机器人位置；
S2、基于视觉和轮速计的系统联合鲁棒快速初始化流程；
S3、相机与轮速计的外参在线实时标定过程，减小相机与轮速计外参误差对系统定位精度的影响；
S4、由于轮速计测量频率远高于相机频率，本发明推导了对轮速计测量预积分过程，并同时对轮速计测量误差进行积分传播，避免了系统状态因优化调整时需要不断对轮速计进行积分的过程；
S5、UWB基站位置自动初始化流程。
具体地说，所述的特征点提取与跟踪用于提取环境中的角点特征，并且使用光流跟踪法来跟踪相邻图像帧间的环境特征点；同时，提取特征点坐标需利用相机内参数K从图像坐标系转换到归一化平面坐标系下，其转换公式为：
Figure BDA0003250068490000021
其中
Figure BDA0003250068490000022
为归一化平面坐标，
Figure BDA0003250068490000023
为图像坐标，[fx fy cx cy]T为相机内参数。
具体地说，所述的轮速计测量预积分对两个相邻图像帧的间的轮速计测量值进行积分，并进行误差传播，转换成一次测量。
具体地说，所述的相机联合初始化流程用于初始化定位系统，使用两个图像帧进行初始化，为确保精确的初始化，只有当两个图像帧间有足够的视差时，才进行初始化；首帧的位姿作为世界坐标系原点，第二帧的位姿通过轮速计测量值进行预测，其次对两帧跟踪到的特征点进行三角化，最后利用非线性最小二乘算法来最小化重投影误差和轮速计测量误差来获得初始化地图点和位姿的最优估计。
具体地说，所述的UWB基站位置初始化是当定位系统完成初始化后，对UWB基站位置的初始化，因为机器人假设在平面上运动，UWB基站相对于标签的Z轴距离是无法估计的，因此UWB基站和标签安装时要尽量确保处于同一高度上，UWB基站位置使用平面二维坐标进行参数化；为确保有效的初始化，当检测到机器人有比较大的X轴和Y轴方向运动距离时，才开始初始化，选取最近时刻的K帧机器人位姿，利用它们对UWB基站的测距信息，使用最小二乘法可求解出UWB基站的初始位置，最小化的误差函数为：
Figure BDA0003250068490000031
其中tk为第k帧机器人位置，ζ为UWB基站位置，dk为第k帧对应的测距值，Ωk表示UWB测量噪声方差。
具体地说，所述的紧耦合视觉、轮速计、UWB信息非线性滑动窗口优化是一种非线性最小二乘算法，为保证系统实时性和估计精确度，采用了滑动窗口的形式，滑动窗口即系统维护了一个固定大小为N的窗口，每次只优化最近的N个图像关键帧位姿及它们所能观测到的地图点；每次优化窗口状态有：
χ＝[x0 x1 …xN l0 l1 … lm ζ]T
其中xi＝[θi ti]T，i＝1…N表示第i个关键帧的位姿，维度为3x1，lj，j＝1…m表示第j个地图点逆深度位置，参数化表示在观测首帧坐标系下，维度为1x1，ζ表示UWB基站的位置，维度为2x1，其中当UWB基站位置估计收敛后，将固定ζ的估计值。
具体地说，所述的检测UWB基站位置估计收敛程序是通过判断最近的连续20s内的连续两帧UWB基站位置估计差和平均值是否小于一定的阈值，如果满足上述条件，那么说明UWB基站位置估计收敛，其检测公式为：
Figure BDA0003250068490000041
其中zk为第k个估计差值，cnt为总的差值数量，Th为收敛阈值，这里设置为10mm。
本发明的优点在于：基于本发明，可以使用平价的传感器快速搭建机器人室内定位系统，区别于传统的室内定位方案，无需修改环境；同时比较于经典的视觉惯性定位系统，UWB信息的加入保证了系统的长时间估计一致性和定位精度。
附图说明
图1为本申请的流程图。
图2为特征点分类图。
具体实施方式
如图1-2所示，一种融合相机、轮速计和单UWB信息的机器人室内定位方法，一种融合相机、轮速计和单UWB信息的机器人室内定位方法，包括以下步骤：
S1、基于滑动窗口紧耦合视觉、轮速计和UWB测量信息的非线性优化框架,系统输入为视觉、轮速计和UWB原始测量信息，输出为对应测量时刻的机器人位置；
S2、基于视觉和轮速计的系统联合鲁棒快速初始化流程；
S3、相机与轮速计的外参在线实时标定过程，减小相机与轮速计外参误差对系统定位精度的影响；
S4、由于轮速计测量频率远高于相机频率，本发明推导了对轮速计测量预积分过程，并同时对轮速计测量误差进行积分传播，避免了系统状态因优化调整时需要不断对轮速计进行积分的过程；
S5、UWB基站位置自动初始化流程。
具体地说，所述的特征点提取与跟踪用于提取环境中的角点特征，并且使用光流跟踪法来跟踪相邻图像帧间的环境特征点；同时，提取特征点坐标需利用相机内参数K从图像坐标系转换到归一化平面坐标系下，其转换公式为：
Figure BDA0003250068490000051
其中
Figure BDA0003250068490000052
为归一化平面坐标，
Figure BDA0003250068490000053
为图像坐标，[fx fy cx cy]T为相机内参数。
具体地说，所述的轮速计测量预积分对两个相邻图像帧的间的轮速计测量值进行积分，并进行误差传播，转换成一次测量。
具体地说，所述的相机联合初始化流程用于初始化定位系统，使用两个图像帧进行初始化，为确保精确的初始化，只有当两个图像帧间有足够的视差时，才进行初始化；首帧的位姿作为世界坐标系原点，第二帧的位姿通过轮速计测量值进行预测，其次对两帧跟踪到的特征点进行三角化，最后利用非线性最小二乘算法来最小化重投影误差和轮速计测量误差来获得初始化地图点和位姿的最优估计。
具体地说，所述的UWB基站位置初始化是当定位系统完成初始化后，对UWB基站位置的初始化，因为机器人假设在平面上运动，UWB基站相对于标签的Z轴距离是无法估计的，因此UWB基站和标签安装时要尽量确保处于同一高度上，UWB基站位置使用平面二维坐标进行参数化；为确保有效的初始化，当检测到机器人有比较大的X轴和Y轴方向运动距离时，才开始初始化，选取最近时刻的K帧机器人位姿，利用它们对UWB基站的测距信息，使用最小二乘法可求解出UWB基站的初始位置，最小化的误差函数为：
Figure BDA0003250068490000061
其中tk为第k帧机器人位置，ξ为UWB基站位置，dk为第k帧对应的测距值，Ωk表示UWB测量噪声方差。
具体地说，所述的紧耦合视觉、轮速计、UWB信息非线性滑动窗口优化是一种非线性最小二乘算法，为保证系统实时性和估计精确度，采用了滑动窗口的形式，滑动窗口即系统维护了一个固定大小为N的窗口，每次只优化最近的N个图像关键帧位姿及它们所能观测到的地图点；每次优化窗口状态有：
χ＝[x0 x1 … xN l0 l1 … lm ξ]T
其中xi＝[θi ti]T，i＝1…N表示第i个关键帧的位姿，维度为3x1，lj，j＝1…m表示第j个地图点逆深度位置，参数化表示在观测首帧坐标系下，维度为1x1，ζ表示UWB基站的位置，维度为2x1，其中当UWB基站位置估计收敛后，将固定ζ的估计值。如图2所示，最小化的误差类型为三种，分别是特征点重投影误差因子，轮速计预积分误差因子以及UWB测距误差因子。
具体地说，所述的检测UWB基站位置估计收敛程序是通过判断最近的连续20s内的连续两帧UWB基站位置估计差和平均值是否小于一定的阈值，如果满足上述条件，那么说明UWB基站位置估计收敛，其检测公式为：
Figure BDA0003250068490000062
其中zk为第k个估计差值，cnt为总的差值数量，Th为收敛阈值，这里设置为10mm。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种融合相机、轮速计和单UWB信息的机器人室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、基于滑动窗口紧耦合视觉、轮速计和UWB测量信息的非线性优化框架，系统输入为视觉、轮速计和UWB原始测量信息，输出为对应测量时刻的机器人位置；
S2、基于视觉和轮速计的系统联合鲁棒快速初始化流程；
S3、相机与轮速计的外参在线实时标定过程，减小相机与轮速计外参误差对系统定位精度的影响；
S4、由于轮速计测量频率远高于相机频率，本发明推导了对轮速计测量预积分过程，并同时对轮速计测量误差进行积分传播，避免了系统状态因优化调整时需要不断对轮速计进行积分的过程；
S5、UWB基站位置自动初始化流程。
2.根据权利要求1所述的一种融合相机、轮速计和单UWB信息的机器人室内定位方法，其特征在于，所述的特征点提取与跟踪用于提取环境中的角点特征，并且使用光流跟踪法来跟踪相邻图像帧间的环境特征点；同时，提取特征点坐标需利用相机内参数K从图像坐标系转换到归一化平面坐标系下，其转换公式为：
Figure FDA0003250068480000011
其中
Figure FDA0003250068480000012
为归一化平面坐标，
Figure FDA0003250068480000013
为图像坐标，[fx fy cx cy]T为相机内参数。
3.根据权利要求1所述的一种融合相机、轮速计和单UWB信息的机器人室内定位方法，其特征在于，所述的轮速计测量预积分对两个相邻图像帧的间的轮速计测量值进行积分，并进行误差传播，转换成一次测量。
4.根据权利要求1所述的一种融合相机、轮速计和单UWB信息的机器人室内定位方法，其特征在于，所述的相机联合初始化流程用于初始化定位系统，使用两个图像帧进行初始化，为确保精确的初始化，只有当两个图像帧间有足够的视差时，才进行初始化；首帧的位姿作为世界坐标系原点，第二帧的位姿通过轮速计测量值进行预测，其次对两帧跟踪到的特征点进行三角化，最后利用非线性最小二乘算法来最小化重投影误差和轮速计测量误差来获得初始化地图点和位姿的最优估计。
5.根据权利要求1所述的一种融合相机、轮速计和单UWB信息的机器人室内定位方法，其特征在于，
所述的UWB基站位置初始化是当定位系统完成初始化后，对UWB基站位置的初始化，因为机器人假设在平面上运动，UWB基站相对于标签的Z轴距离是无法估计的，因此UWB基站和标签安装时要尽量确保处于同一高度上，UWB基站位置使用平面二维坐标进行参数化；为确保有效的初始化，当检测到机器人有比较大的X轴和Y轴方向运动距离时，才开始初始化，选取最近时刻的K帧机器人位姿，利用它们对UWB基站的测距信息，使用最小二乘法可求解出UWB基站的初始位置，最小化的误差函数为：
Figure FDA0003250068480000021
其中tk为第k帧机器人位置，ζ为UWB基站位置，dk为第k帧对应的测距值，Ωk表示UWB测量噪声方差。
6.根据权利要求1-3中任一项所述的一种融合相机、轮速计和单UWB信息的机器人室内定位方法，其特征在于，
所述的紧耦合视觉、轮速计、UWB信息非线性滑动窗口优化是一种非线性最小二乘算法，为保证系统实时性和估计精确度，采用了滑动窗口的形式，滑动窗口即系统维护了一个固定大小为N的窗口，每次只优化最近的N个图像关键帧位姿及它们所能观测到的地图点；每次优化窗口状态有：
χ＝[x0 x1 …xN l0 l1 … lm ζ]T
其中xi＝[θi ti]T，i＝1…N表示第i个关键帧的位姿，维度为3x1，lj，j＝1…m表示第j个地图点逆深度位置，参数化表示在观测首帧坐标系下，维度为1x1，ζ表示UWB基站的位置，维度为2x1，其中当UWB基站位置估计收敛后，将固定ζ的估计值。
7.根据权利要求1-3中任一项所述的一种融合相机、轮速计和单UWB信息的机器人室内定位方法，其特征在于，
所述的检测UWB基站位置估计收敛程序是通过判断最近的连续20s内的连续两帧UWB基站位置估计差和平均值是否小于一定的阈值，如果满足上述条件，那么说明UWB基站位置估计收敛，其检测公式为：
Figure FDA0003250068480000031
其中zk为第k个估计差值，cnt为总的差值数量，Th为收敛阈值，这里设置为10mm。
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