CN201917661U - 一种移动机器人定位系统 - Google Patents

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CN201917661U CN 201020649481 CN201020649481U CN201917661U CN 201917661 U CN201917661 U CN 201917661U CN 201020649481 CN201020649481 CN 201020649481 CN 201020649481 U CN201020649481 U CN 201020649481U CN 201917661 U CN201917661 U CN 201917661U
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徐本亮
朱琪
雷蕾
陈勇
钱兴桂
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Yangtze Delta Region Institute of Tsinghua University Zhejiang
Zhejiang YAT Electrical Appliance Co Ltd
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Yangtze Delta Region Institute of Tsinghua University Zhejiang
Zhejiang YAT Electrical Appliance Co Ltd
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Abstract

本实用新型公开了一种移动机器人定位系统,包括基站;航位推测定位系统包括用于获取移动机器人角度信息的角速度传感器和用于获取移动机器人行走距离信息的位移传感器;超声激光定位系统包括安装在基站上的超声激光发射装置、安装在移动机器人上的超声激光接收装置以及信息处理系统,通过超声激光发射装置与超声激光接收装置之间的信息交换获得移动机器人在超声激光定位系统中的位置坐标;数据融合单元用于航位推测定位系统中角度信息与行走距离信息的融合以及航位推测定位系统与超声激光定位系统中两个位置坐标的融合;通过数据融合单元实现超声激光定位系统对航位推测定位系统中累积误差的消除。本定位系统定位精确,实时性与适用性高。

Description

一种移动机器人定位系统
技术领域
本实用新型属于智能机器的移动定位技术领域,尤其涉及一种移动机器人的定位系统。
背景技术
随着计算机技术、微电子技术、网络技术的快速发展,移动机器人的关键技术得到了更深入的研究,部分已走向成熟。移动机器人的工作环境具有非结构化和不确定性,因而对机器人的要求也更高,其中的定位技术是一个十分关键的技术问题,而全局定位更是移动机器人的一项重要功能,没有这种功能,机器人的任何自主运动都是盲目的。无论是何种机器人,它在运动中始终要解决三个问题,即“现在何处?”、“去往何处?”、“如何去往?”,移动机器人的定位、导航技术的研究就是为了解决上述三个问题。
在定位领域已有里程计推算、基于视觉的路标识别、基于地图匹配的全局定位、陀螺导航、GPS等多种定位方法,每种技术都有各自的优点及局限性,里程计推算虽然短期精度高、成本低,但不能避免引来误差的无限累积;陀螺导航无需外部参考,但随时间有漂移,不适合长时间的精确定位。针对移动机器人的未知非结构的工作环境,目前只有GPS才能实现可实用的全局定位,但GPS受到精度、安全等因素的限制。在移动机器人的实际应用中,一般都是多项定位技术的综合使用,实现优缺点互补以提高定位精度及可靠性。如中国国家专利局于2010-02-03公开的专利号为“200920157556.6”、名称为“一种集装箱自动搬运车的定位导航系统”的专利,采用惯性导航、GPS、激光定位结合的定位方法,虽然定位实时性好、精度高,但仍要依靠GPS才能实现。
综上,目前的移动机器人远没有达到实用化的要求,其智能性也没有满足人类的各种需求。本领域技术人员也在一直在努力尝试、探索更为实用、智能的机器人,但在移动机器人定位技术上未能有突破性的发展。
发明内容
本实用新型所要解决的问题就是提供一种移动机器人定位系统,能精确实施定位,加快机器人对外界的响应,避免复杂的推理,提高系统实时性与适用性。
为解决上述技术问题,本实用新型采用如下技术方案:
一种移动机器人定位系统,其特征在于:包括基站;
安装于移动机器人上的航位推测定位系统,所述航位推测定位系统包括用于获取移动机器人角度信息的角速度传感器和用于获取移动机器人行走距离信息的位移传感器;融合角度信息与行走距离信息后获得移动机器人在航位推测定位系统中的位置坐标;
超声激光定位系统,所述超声激光定位系统包括安装在基站上的超声激光发射装置、安装在移动机器人上的超声激光接收装置以及信息处理系统,通过超声激光发射装置与超声激光接收装置之间的信息交换获得移动机器人在超声激光定位系统中的位置坐标;
数据融合单元,所述数据融合单元用于航位推测定位系统中角度信息与行走距离信息的融合以及航位推测定位系统与超声激光定位系统中两个位置坐标的融合;通过数据融合单元实现超声激光定位系统对航位推测定位系统中累积误差的消除。
进一步的,所述角速度传感器为MEMS数字陀螺仪,所述位移传感器为增量编码码盘。
进一步的,所述超声激光发射装置包括带有光电码盘的激光发射器、对应安装在激光发射器上的超声波发射器、驱动激光发射器与超声波发射器同步旋转的驱动装置;超声激光接收装置包括由若干环形分布的激光接收器组成的激光接收阵列、由若干超声波接收器组成且与激光接收阵列对应安装的超声波接收阵列。
进一步的,激光接收阵列中至少有八个激光接收器,超声波接收阵列中至少有八个超声波接收器,每个激光接收器与超声波接收器对应一个信号接收方向。其目的是尽可能让移动机器人多方位的接收到来自基站的激光和超声波。
进一步的,所述信息处理系统包括由激光、超声波信号触发外部中断的中央处理模块以及用于交换信息的无线模块。
进一步的,所述移动机器人上安装带有光电码盘的激光发射器,基站上安装有激光接收阵列。移动机器人在环境中的位置信息,其朝向角也是重要的状态。陀螺仪所测量的朝向存在随机漂移,为此,在移动机器人上同样安装一个带码盘的激光发射器,在基站上安装一个激光接收阵列,用来测量基站在移动机器人坐标系中所处的角度,结合移动机器人的坐标,就可以计算出移动机器人的朝向角。
进一步的,所述超声激光定位系统还包括用于调节激光发射频率的激光发射电路和用于提升超声波发射功率的超声波发射电路。通过激光发射电路的调节使移动机器人上的扫描激光和基站上扫描激光具有不用的发射频率,相互不受干扰,同时也使得激光接收阵列只接收特定频率的激光,不受外界环境光线的干扰;通过超声波发射电路可使超声波的测量距离达到20米以上,增加移动机器人的行动范围。
进一步的,所述超声激光定位系统还包括二级信号放大电路与鉴相电路。实现激光接收器上接收信号的放大处理以及相波解调,保证激光和超声波的接收距离。
进一步的,所述数据融合单元为卡尔曼滤波器,通过卡尔曼滤波策略将超声激光定位系统的位置坐标与航位推测定位系统获得的位置坐标进行融合。进一步的,航位推测定位系统中移动机器人的位置坐标通过如下公式获得:
x ( k ) = x ( k - 1 ) + Δx
≈ x ( k - 1 ) + Δs · cos ( θ ( k - 1 ) + Δθ 2 )
= x ( k - 1 ) + Δs · cos ( θ ( k - 1 ) + ( θ ( k - 1 ) + Δθ ) 2 ) ;
= x ( k - 1 ) + Δs · cos ( θ ( k - 1 ) + θ ( k ) 2 )
y ( k ) = y ( k - 1 ) + Δy
≈ y ( k - 1 ) + Δs · sin ( θ ( k - 1 ) + Δθ 2 )
= y ( k - 1 ) + Δs · sin ( θ ( k - 1 ) + ( θ ( k - 1 ) + Δθ ) 2 ) ;
= y ( k - 1 ) + Δs · sin ( θ ( k - 1 ) + θ ( k ) 2 )
其中的Δx,Δy,Δθ分别表示移动机器人在一个循环周期内从(x(k-1),y(k-1),θ(k-1))点到(x(k),y(k),θ(k))点时横坐标x、纵坐标y与角度θ的增加量;Δs表示移动机器人从(x(k-1),y(k-1),θ(k-1))点到(x(k),y(k),θ(k))点所走过的路径长度;
超声激光定位系统中移动机器人的位置坐标通过如下公式获得:
x=drbcos(α);y=drb sin(α);其中drb表示移动机器人到基站之间的距离;α表示基站上光电码盘测得的角度数据;
将上述航位推测定位系统在第k时刻计算出来的移动机器人位置坐标设为(xd(k),yd(k)),超声激光定位系统计算出来的位置坐标设为(xa,ya),则两个系统的位置坐标通过下式进行融合:
x(k)=xd(k)+kx(xa-xd(k));y(k)=yd(k)+ky(ya-yd(k));
其中kx、ky表示误差增益,取值在0.5-1.0;然后使(xd(k),yd(k))=(x(k),y(k)),消除航位推测定位系统中的累积误差。
本实用新型的有益效果:
1、本实用新型所设计的定位系统针对移动机器人,采用卡尔曼滤波方法对超声激光和航位推测的多传感器信息进行融合,从而得到了适用性广的新型定位方法;
2、将超声激光和航位推测两种传统定位方法结合,既及时消除了惯性定位中的累积误差,又保证了航位定位的实时性与精确性;
3、结合相对定位与绝对定位方式,拓宽了移动机器人工作环境的要求,无论是室内还是室外,都无需人工地标和工作环境地图,只需要一个基站即可;
4、通过超声激光定位系统的应用,大幅提高了移动机器人的定位精度,同时也延长了移动机器人的工作时间,有利于提高移动机器人的作业完成量;
5、移动机器人在本实用新型定位系统有效范围的任何位置都能自动初始化。
综上,本实用新型所提供的定位系统能精确实施定位,加快机器人对外界的响应,避免复杂的推理,定位系统的实时性与适用性大幅提高。
附图说明
下面结合附图对本实用新型做进一步的说明:
图1为基站与移动机器人位置示意图;
图2为移动机器人航位推测坐标图;
图3为超声激光定位系统示意图;图3(a)为基站上的超声激光发射装置一种优选实施例;图3(b)为移动机器人上的超声激光接收装置的一种优选实施例;
图4为激光发射电路的电路图;
图5为超声波发射电路的电路图;
图6为二级信号放大电路的电路图;
图7为鉴相电路的电路图;
图8为信息处理系统的流程图;
图9为超声激光定位系统的程序流程图;
图10为超声波测距准确性的实验数据图;
图11为超声激光定位系统精度测量实验数据图;
图12为移动机器人实际行走轨迹与本系统计算获得的位置坐标;
图13为移动机器人返回点位置和计算得到的理论位置之间的误差示意图。
具体实施方式
参照图1-9,本实用新型提供了一种移动机器人定位系统,包括基站1;
安装于移动机器人2上的航位推测定位系统,所述航位推测定位系统包括用于获取移动机器人2角度信息的角速度传感器和用于获取移动机器人2行走距离信息的位移传感器;融合角度信息与行走距离信息后获得移动机器人2在航位推测定位系统中的位置坐标;
超声激光定位系统,所述超声激光定位系统包括安装在基站1上的超声激光发射装置、安装在移动机器人2上的超声激光接收装置以及信息处理系统,通过超声激光发射装置与超声激光接收装置之间的信息交换获得移动机器人2在超声激光定位系统中的位置坐标;
数据融合单元,所述数据融合单元用于航位推测定位系统中角度信息与行走距离信息的融合以及航位推测定位系统与超声激光定位系统中两个位置坐标的融合;通过数据融合单元实现超声激光定位系统对航位推测定位系统中累积误差的消除。
其中的角速度传感器采用陀螺仪,通过对陀螺仪数据的积分,可以得到移动机器人相对于初始位置所转过的角度,但考虑到成本因素,采用了低成本的MEMS数字陀螺仪;该陀螺仪能最高测量±320°/sec的转速,角度随机漂移量是0.016°/sec。数字接口为标准SPI串行输出,通过微处理器(DSP)的SPI接口可以对其进行配置和读取数据。程序循环周期为20ms,程序中每一个循环周期中通过以下公式对来自MEMS数字陀螺仪的数据进行数值积分:
θg(k)=θg(k-1)+0.07326×20ms×(gyro Data-gyroBias);
其中gyro Data是通过SPI接口从MEMS数字陀螺仪中读取的数据;gyroBias表示MEMS数字陀螺仪的零位偏移量,即在移动机器人静止时所读取的陀螺仪数据;20ms为积分周期,即程序的循环周期;0.07326是MEMS数字陀螺仪技术文档中提供的将陀螺仪数据转换成角速度(度/秒)的转换因子;θg(k-1)表示上一个循环周期的MEMS数字陀螺仪角度值,θg(k)即为通过积分所得到的当前MEMS数字陀螺仪角度。
位移传感器为增量编码码盘,增量编码码盘的作用是用于测量移动机器人所走过的距离。以两轮驱动的移动机器人中,左、右两个行走轮上均要安装位移传感器,定位系统中程序每一个循环周期通过RS232串口从机器人底盘电机控制模块中读取左、右两个行走轮上增量编码码盘的脉冲数增量,结合机器人行走轮的直径便可以将脉冲增量转换成移动机器人所行走的距离增量。
Δs=(Δplcl+Δprcr)/2;
其中Δs表示一个程序循环周期内(20ms)移动机器人所行走的距离增量;Δpl和Δpr分别表示左、右两个行走轮上的增量编码码盘在一个程序循环周期内的脉冲增量。系数cl和cr分别将Δpl和Δpr转换成左、右行走轮在一个周期内所走过的距离。事先通过手动操作机器人沿一条直线行走距离l,读取左、右两个增量编码码盘的脉冲数为pl和pr,可得到cl和cr分别为cl=l/pl和cr=l/pr
如图3所示,超声激光发射装置包括了带有光电码盘31的激光发射器3、对应安装在激光发射器3上的超声波发射器4、驱动激光发射器3与超声波发射器4同步旋转的驱动装置;超声激光接收装置包括由若干环形分布的激光接收器组成的激光接收阵列5、由若干超声波接收器组成且与激光接收阵列5对应安装的超声波接收阵列6。其中激光发射器3采用线性激光发射器,即:发射出来的激光是垂直于地面的一条激光线;码盘的作用是测量激光的发射角度。图3中所示的激光接收阵列5中包含了八个激光接收器,超声波接收阵列6中包含了八个超声波接收器,每个激光接收器与超声波接收器均对应一个信号接收方向,其目的是尽可能让移动机器人多方位的接收到来自基站1的激光和超声波。
超声激光发射装置与超声激光接收装置具体的结构可参照图3(a)、3(b),驱动装置采用了电机7,并通过一对齿轮组8实现传动,本领域内技术人员在实现本系统功能的基础上采用其他方式进行驱动,但其目的仍要实现激光、超声波的扫描,故也在本实用新型的涵盖范围之内。
由于移动机器人在环境中的位置信息,其朝向角也是重要的状态,陀螺仪所测量的朝向存在随机漂移,因此,在移动机器人上同样安装一个带光电码盘31的激光发射器3,在基站1上安装一个激光接收阵列5,用来测量基站1在移动机器人坐标系中所处的角度,结合移动机器人的坐标,就可以计算出移动机器人的朝向角。
参照图4-7超声激光定位系统中还包括用于调节激光发射频率的激光发射电路、用于提升超声波发射功率的超声波发射电路、二级信号放大电路与鉴相电路。
参照图4,移动机器人上的扫描激光和基站上的扫描激光具有不同的发射频率,相互不受干扰,同时激光接收阵列也只接收特定频率的激光,不受阳光的干扰。通过调节电阻R109的阻值,可以使锁相环芯片LM567在TR管脚输出一定频率的方波,即可调节激光的发射频率。基站1上的扫描激光的发射频率调节为20KHz,R109相应的值为4.7K;而机器人上的扫描激光调节为40KHz,R109相应的值为2.35KHz。
参照图5,利用芯片LM567产生超声波的发射器所需要标准40KHz方波,由于超声波测距的距离要求达到20米以上,所以需要提高发射功率;为此采用电机驱动芯片L298P来驱动超声波发射器,EN Ultrasonic为芯片L298P的控制信号,通过高低电平控制超声波的发射和关闭;IN1为锁相环LM567产生的5V、40KHz的方波;OUT1、OUT2为经过芯片LM298P放大后且相互反向的驱动信号,连接到超声波发射器的两个管脚,芯片LM298P芯片的另一路驱动信号OUT3、OUT4用来驱动电机。
参照图6、7,为保证激光和超声波的接收距离,在激光和超声波接收阵列中接收到的信号都必须经过放大处理;为此采用运算放大器LM324组成一个二级放大电路,信号经过放大并隔除直流信号后在送入到锁相环LM567的IN端进行鉴相,如果频率匹配,则其在OUT输出低电平信号,否者为高电平信号;当OUT脚的信号从高电平跳变为低电平时,就会激发F2808的外部下降沿中断。
下面结合定位原理来进一步解释本实用新型的特点:
一、航位推测定位系统
参照图1、2,在通过MEMS数字陀螺仪和增量编码码盘获得移动机器人的角度信息与行走距离信息后,通过融合便可得到移动机器人的当前位置信息。设定移动机器人的位置是在世界坐标系下表示的,基站1固定在地上,设定基站1所在的位置为世界坐标系的原点,基站1正方向设为世界坐标系的y轴正方向;移动机器人两行走轮的轴线中心点代表移动机器人所在的位置,移动机器人的头部方向代表移动机器人的正方向。那么,机器人的位置坐标和方向角组成机器人的状态向量(x,y,θ)。
参照图3,为了得到移动机器人当前的状态,采用微元累加方式,把移动机器人的行动曲线看成是很多段微小的直线组成的,这样利用陀螺仪的角度信息和码盘的行走距离信息,就可以从给定的初始位置推算出机器人当前的位置信息。移动机器人从点A(x(k-1),y(k-1),θ(k-1))走到A′(x(k),y(k),θ(k))的坐标变化。Δx,Δy,Δθ分别表示在一个程序循环周期Δt(20ms)时间内机器人的横、纵坐标和角度的增加量,于是Δx,Δy可由如下的公式计算得到:
Δx = A A ′ · cos ( θ ( k - 1 ) + Δθ 2 ) ; Δy = A A ′ · sin ( θ ( k - 1 ) + Δθ 2 ) ;
由于时间间隔Δt很短,机器人从点A点到A′点所走过的路径长度Δs可以近似为直线AA′,则:
x ( k ) = x ( k - 1 ) + Δx
≈ x ( k - 1 ) + Δs · cos ( θ ( k - 1 ) + Δθ 2 )
= x ( k - 1 ) + Δs · cos ( θ ( k - 1 ) + ( θ ( k - 1 ) + Δθ ) 2 ) ;
= x ( k - 1 ) + Δs · cos ( θ ( k - 1 ) + θ ( k ) 2 )
y ( k ) = y ( k - 1 ) + Δy
≈ y ( k - 1 ) + Δs · sin ( θ ( k - 1 ) + Δθ 2 )
= y ( k - 1 ) + Δs · sin ( θ ( k - 1 ) + ( θ ( k - 1 ) + Δθ ) 2 ) ;
= y ( k - 1 ) + Δs · sin ( θ ( k - 1 ) + θ ( k ) 2 )
这样,从初始坐标(x(0),y(0))开始,每个程序循环周期(20ms)都在上一个周期的移动机器人坐标(x(k-1),y(k-1))的基础上,计算一次更新坐标(x(k),y(k)),如此循环,就可以时刻知道移动机器人当前所在的位置坐标。
二、超声激光定位系统
参照图3、8、9,首先是计算移动机器人在基站坐标系中的坐标(x,y),参照图8,基站上的激光发射器3不断地来回扫描,当移动机器人上的激光接收阵列接收到基站发出的扫描激光后,中央处理模块产生外部中断信号XINT1,并通过无线模块nRF905向基站发射一个标志信号(0x88)通知基站,说明机器人已经被其扫描到。当基站接收到该标志信号后,将与激光发射器相连接的光电码盘的角度α通过无线模块发送给移动机器人,并激发一段超声脉冲。当移动机器人上的无线模块接收到数据时,激发中央处理模块的外部中断XINT13,在该中断服务程序中记录时间t1。超声接收模块接收到超声波后会激发中央处理模块的外部中断XINT2,并记录时间t2。由于电磁波在空气中传输为光速,其传输时间可忽略不计,同时在基站中从无线发射到超声波发射的延迟时间t0是固定的,所以超声波在空气中的传输时间为tf=t2-t1-t0。超声波在空气中的传输速度为340m/s,那么移动机器人到基站之间的距离drb就可以算出,移动机器人的坐标为:
x=drbcos(α);y=drbsin(α);
设定前述航位推测定位系统在第k时刻计算出来的移动机器人位置标示为(xd(k),yd(k)),超声激光定位系统计算出来的坐标表示为(xa,ya),则两个系统的位置数据通过下式进行融合:
x(k)=xd(k)+kx(xa-xd(k));y(k)=yd(k)+ky(ya-yd(k));
其中kx、ky表示误差增益,取值在0.5-1.0,优选为0.6;然后使(xd(k),yd(k))=(x(k),y(k)),消除航位推测定位系统中的累积误差。
参照图3,移动机器人上的激光发射器发出扫描激光,当扫描到基站时,基站通过无线模块告知移动机器人;此时移动机器人读取扫描激光的角度β(由光电码盘31测得),并通过下式计算机器人在基站坐标系中的角度α:
α=arctan(y(k)/x(k));
其中(x(k),y(k))为当前计算出的移动机器人的位置坐标,那么通过激光定位测得的移动机器人的朝向角θl为:
θl=π-(β-α);
设定第k时刻通过航位推测定位系统中MEMS数字陀螺仪测得的移动机器人朝向角为θg(k),将其与θl融合而就可得到移动机器人朝向的最优估计:
θ=θg(k)+kθlg(k));
其中误差增益kθ=0.8,然后使θd(k)=θ,从而消除MEMS数字陀螺仪角度测量中的累积误差。在数据融合过程中,误差增益选择越大,超声激光定位系统的数据对航位推测定位系统的数据的校正作用就越大,但是超声激光定位系统本身存在误差,所以根据各自的数据统计选取合适的误差增益,以获取位置和朝向的最优估计。
从上述内容可以理解:超声激光定位系统是通过基站与移动机器人相互交换信息来实现的,参照图8,基站上的激光接收阵列在接收到来自移动机器人的扫描激光时,通过无线模块发送一个确认信号,表示移动机器人已经扫描到基站。外部中断INT0用来对码盘脉冲进行计数,即电机换向控制。码盘每产生一个脉冲会引发中断INT0,程序先判断激光扫描的方向,再将脉冲数加1或者减1。当脉冲数大于上限值或小于下限值时,控制电机换向,从而实现激光的来回扫描。外部中断INT1为码盘的Z相校正信号,码盘旋转一圈Z相只有一个脉冲,该信号用来校正码盘脉冲计数中产生的误差。外部中断INT2连接到无线模块的地址匹配AM引脚,当中断产生时,说明基站的无线模块接收到了数据,如果数据位0x88,说明移动机器人被基站扫描到,此时基站将码盘脉冲数发送给移动机器人,并激发超声波脉冲。
本实用新型通过超声波、激光等传感器相互探测,然后通过统计、滤波等算法进行信息融合,由此得到移动机器人的绝对位置。这种系统作为一个全新的核心控制单元,不仅能精确实施定位,加快机器人对外界的响应,还避免了复杂的推理,定位系统的实时性与适用性大幅提高,普遍适用于各种智能移动机器人的开发,如管道清洁机器人、割草机器人、高层建筑抹灰机器人、地下管道检修机器人、地面抛光机器人、擦玻璃机器人、宇宙机器人等。
下面通过几组实验来验证本实用新型定位系统的准确性与精度:
参照图10,第一步超声波测距准确性的实验。它是激光超声定位系统定位准确性的关键。移动机器人被安置在距离基站不同远近的4个位置:240CM,1200CM,2100CM和3000CM。实验中当距离基站大于35米时,超声波信号太弱以至于移动机器人上的超声波接收阵列无法接收到。每个距离点均测试40次。实验中测得每个点各自的平均误差分别是:2.9CM,3.0CM,5.4CM和8.3CM。当距离基站小于等于10米时,绝对误差通常稳定在10CM以内。当机器人距离基站较远时误差就会渐渐变大,在距离基站20米左右时,误差基本保持在10CM。在30米的范围内,测量误差在10CM是可以接受。偶然测量时得到大于15CM的绝对误差将会应用卡尔曼滤波策略过滤。
参照图11,第二步是评估激光超声定位系统的精度。移动机器人在工作环境中的一系列指定点上停留,然后根据激光定位传感器和超声波测距传感器的数据信息计算出此时机器人的位置。由于基站的激光定位传感器存在角度误差,导致实验点的结果呈两组集中分布的趋势。一个有1000个脉冲分辨率的编码器和激光定位传感器连接在一起,当一组脉冲信号中一个脉冲出错就会导致0.36度的角度测量出现误差。由此可知高分辨率的编码器将有助于提高定位精度。随着机器人与基站间的距离变大,角度引起的位置误差也会变大。此外,每组点的误差还与超声波测距技术有关。从图11中可以看出激光超声定位系统在距离基站30米的范围内可以有效工作。
参照图12,该组实验评估了航位推测定位系统和超声激光定位系统融合后移动机器人的性能。卡尔曼滤波的误差在kx=ky=0.6和kθ=0.8时无法计算获得。在室外草坪中,首先手动驾驶移动机器人沿着草坪上24米×24米方形的白色胶带标记的路径行走一遍,白色胶带标记仅用来帮助操作人员带领移动机器人在准确的理想路径上行驶。在此过程中,机器人每行驶60CM都会计算所在的位置并将数据自动存储,再通过串行口发送到计算机。从图12中可以发现计算得出的位置正好与机器人实际的行走轨迹大致相符,误差较小。
参照图13,让移动机器人沿着24米×24米的正方形已经预编程的路径自动导航本身,移动机器人的软件程序在返回点一直保持运行,且机器人在测量结束后,继续保持自动导航,这样可以有效测试移动机器人长时间运行时连续定位的能力。实验执行20次,每次耗时2.5分钟,顺时针和逆时针方向均测试。虽然由图12可知,移动机器人与基站的距离不断变大会引起误差的增大,但是当机器人接近于基站位置时,激光超声定位系统的准确度也较高,因此返回点位置误差非常小。实验证明超声激光定位系统可以有效补偿航位推测定位系统中的累积误差。移动机器人可以在距离基站30米远的范围内连续长时间工作。而草坪边界可以存储在机器人中,一方面避免越界,另一方面可以让机器人在系统有效范围内的任何位置初始化本身。
上述实施例中所涉及的实验数据、公式只为能更清楚的解释说明本实用新型的定位原理,并不对本实用新型的实施范围构成限制,通过上述技术内容,本领域技术人员完全可以在不脱离本实用新型精神范围的前提下进行多种修改及变换,但只要不脱离本实用新型精神的修改及变换均应属于本实用新型所附权利要求所定义的范围。

Claims (10)

1.一种移动机器人定位系统,其特征在于:包括基站(1);
安装于移动机器人(2)上的航位推测定位系统,所述航位推测定位系统包括用于获取移动机器人(2)角度信息的角速度传感器和用于获取移动机器人(2)行走距离信息的位移传感器;融合角度信息与行走距离信息后获得移动机器人(2)在航位推测定位系统中的位置坐标;
超声激光定位系统,所述超声激光定位系统包括安装在基站(1)上的超声激光发射装置、安装在移动机器人(2)上的超声激光接收装置以及信息处理系统,通过超声激光发射装置与超声激光接收装置之间的信息交换获得移动机器人(2)在超声激光定位系统中的位置坐标;
数据融合单元,所述数据融合单元用于航位推测定位系统中角度信息与行走距离信息的融合以及航位推测定位系统与超声激光定位系统中两个位置坐标的融合;通过数据融合单元实现超声激光定位系统对航位推测定位系统中累积误差的消除。
2.根据权利要求1所述的一种移动机器人定位系统,其特征在于:所述角速度传感器为MEMS数字陀螺仪,所述位移传感器为增量编码码盘。
3.根据权利要求2所述的一种移动机器人定位系统,其特征在于:所述超声激光发射装置包括带有光电码盘(31)的激光发射器(3)、对应安装在激光发射器(3)上的超声波发射器(4)、驱动激光发射器(3)与超声波发射器(4)同步旋转的驱动装置;超声激光接收装置包括由若干环形分布的激光接收器组成的激光接收阵列(5)、由若干超声波接收器组成且与激光接收阵列(5)对应安装的超声波接收阵列(6)。
4.根据权利要求3所述的一种移动机器人定位系统,其特征在于:激光接收阵列(5)中至少有八个激光接收器,超声波接收阵列(6)中至少有八个超声波接收器,每个激光接收器与超声波接收器对应一个信号接收方向。
5.根据权利要求1或2或3所述的一种移动机器人定位系统,其特征在于:所述信息处理系统包括由激光、超声波信号触发外部中断的中央处理模块以及用于交换信息的无线模块。
6.根据权利要求3所述的一种移动机器人定位系统,其特征在于:所述移动机器人上安装带有光电码盘(31)的激光发射器(3),基站(1)上安装有激光接收阵列(5)。
7.根据权利要求1或2或3所述的一种移动机器人定位系统,其特征在于:所述超声激光定位系统还包括用于调节激光发射频率的激光发射电路和用于提升超声波发射功率的超声波发射电路。
8.根据权利要求7所述的一种移动机器人定位系统,其特征在于:所述超声激光定位系统还包括二级信号放大电路与鉴相电路。
9.根据权利要求3所述的一种移动机器人定位系统,其特征在于:所述数据融合单元为卡尔曼滤波器,通过卡尔曼滤波策略将超声激光定位系统的位置坐标与航位推测定位系统获得的位置坐标进行融合。
10.根据权利要求9所述的一种移动机器人定位系统,其特征在于:航位推测定位系统中移动机器人的位置坐标通过如下公式获得:
x ( k ) = x ( k - 1 ) + Δx
≈ x ( k - 1 ) + Δs · cos ( θ ( k - 1 ) + Δθ 2 )
= x ( k - 1 ) + Δs · cos ( θ ( k - 1 ) + ( θ ( k - 1 ) + Δθ ) 2 ) ;
= x ( k - 1 ) + Δs · cos ( θ ( k - 1 ) + θ ( k ) 2 )
y ( k ) = y ( k - 1 ) + Δy
≈ y ( k - 1 ) + Δs · sin ( θ ( k - 1 ) + Δθ 2 )
= y ( k - 1 ) + Δs · sin ( θ ( k - 1 ) + ( θ ( k - 1 ) + Δθ ) 2 ) ;
= y ( k - 1 ) + Δs · sin ( θ ( k - 1 ) + θ ( k ) 2 )
其中的Δx,Δy,Δθ分别表示移动机器人在一个循环周期内从(x(k-1),y(k-1),θ(k-1))点到(x(k),y(k),θ(k))点时横坐标x、纵坐标y与角度θ的增加量;Δs表示移动机器人从(x(k-1),y(k-1),θ(k-1))点到(x(k),y(k),θ(k))点所走过的路径长度;
超声激光定位系统中移动机器人的位置坐标通过如下公式获得:
x=drb cos(α);y=drb sin(α);其中drb表示移动机器人到基站(1)之间的距离;α表示基站(1)上光电码盘测得的角度数据;
将上述航位推测定位系统在第k时刻计算出来的移动机器人位置坐标设为(xd(k),yd(k)),超声激光定位系统计算出来的位置坐标设为(xa,ya),则两个系统的位置坐标通过下式进行融合:
x(k)=xd(k)+kx(xa-xd(k));y(k)=yd(k)+ky(ya-yd(k));
其中kx、ky表示误差增益,取值在0.5-1.0;然后使(xd(k),yd(k))=(x(k),y(k)),消除航位推测定位系统中的累积误差。
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Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102121827A (zh) * 2010-11-29 2011-07-13 浙江亚特电器有限公司 一种移动机器人定位系统及其定位方法
CN103913748A (zh) * 2014-03-06 2014-07-09 武汉理工大学 一种基于多传感器的汽车感知系统及感知方法
WO2014135113A1 (zh) * 2013-03-08 2014-09-12 科沃斯机器人科技(苏州)有限公司 自移动机器人激光引导行走作业系统及其控制方法
WO2015096806A1 (zh) * 2013-12-29 2015-07-02 刘进 智能机姿态测定、全景影像生成及目标识别方法
CN107741599A (zh) * 2017-09-01 2018-02-27 兰州空间技术物理研究所 一种推力器离子束流中心线激光定位装置和方法
CN109240307A (zh) * 2018-10-12 2019-01-18 苏州优智达机器人有限公司 机器人精准定位系统
CN110389579A (zh) * 2018-04-20 2019-10-29 苏州宝时得电动工具有限公司 割草机的控制方法和装置
CN111983631A (zh) * 2020-08-17 2020-11-24 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种针对狭长密闭空间的蛇形电力巡检机器人定位系统
CN112388634A (zh) * 2020-10-30 2021-02-23 北京京东乾石科技有限公司 协同搬运系统
CN113110496A (zh) * 2021-05-08 2021-07-13 珠海市一微半导体有限公司 一种移动机器人的建图方法和系统
CN113758482A (zh) * 2020-06-05 2021-12-07 深圳澳谷智能科技有限公司 车辆导航定位方法、装置、基站、系统及可读存储介质

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102121827B (zh) * 2010-11-29 2013-12-18 浙江亚特电器有限公司 一种移动机器人定位系统及其定位方法
CN102121827A (zh) * 2010-11-29 2011-07-13 浙江亚特电器有限公司 一种移动机器人定位系统及其定位方法
WO2014135113A1 (zh) * 2013-03-08 2014-09-12 科沃斯机器人科技(苏州)有限公司 自移动机器人激光引导行走作业系统及其控制方法
WO2015096806A1 (zh) * 2013-12-29 2015-07-02 刘进 智能机姿态测定、全景影像生成及目标识别方法
CN103913748A (zh) * 2014-03-06 2014-07-09 武汉理工大学 一种基于多传感器的汽车感知系统及感知方法
CN107741599A (zh) * 2017-09-01 2018-02-27 兰州空间技术物理研究所 一种推力器离子束流中心线激光定位装置和方法
CN110389579A (zh) * 2018-04-20 2019-10-29 苏州宝时得电动工具有限公司 割草机的控制方法和装置
CN109240307A (zh) * 2018-10-12 2019-01-18 苏州优智达机器人有限公司 机器人精准定位系统
CN113758482A (zh) * 2020-06-05 2021-12-07 深圳澳谷智能科技有限公司 车辆导航定位方法、装置、基站、系统及可读存储介质
CN113758482B (zh) * 2020-06-05 2024-04-12 深圳澳谷智能科技有限公司 车辆导航定位方法、装置、基站、系统及可读存储介质
CN111983631A (zh) * 2020-08-17 2020-11-24 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种针对狭长密闭空间的蛇形电力巡检机器人定位系统
CN111983631B (zh) * 2020-08-17 2023-11-21 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种针对狭长密闭空间的蛇形电力巡检机器人定位系统
CN112388634A (zh) * 2020-10-30 2021-02-23 北京京东乾石科技有限公司 协同搬运系统
CN113110496A (zh) * 2021-05-08 2021-07-13 珠海市一微半导体有限公司 一种移动机器人的建图方法和系统
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