[發明專利]一種機器人室內運動定位方法在審
| 申請號: | 201810558892.5 | 申請日: | 2018-06-01 |
| 公開(公告)號: | CN108896049A | 公開(公告)日: | 2018-11-27 |
| 發明(設計)人: | 譚鵬;鄭光勝;鄭侃;徐林;樊清濤;高維尼;譚博涵 | 申請(專利權)人: | 重慶銳納達自動化技術有限公司 |
| 主分類號: | G01C21/20 | 分類號: | G01C21/20 |
| 代理公司: | 重慶創新專利商標代理有限公司 50125 | 代理人: | 宮兆斌 |
| 地址: | 400039 重慶市九龍*** | 國省代碼: | 重慶;50 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 機器人 編碼器數據 采樣周期 累計運動 實時姿態 室內運動 自適應 路程 卡爾曼濾波算法 濾波器 當前機器人 自適應濾波 左右驅動輪 轉角 累計數據 濾波估計 濾波算法 模型誤差 數學模型 同步采集 質量運動 驅動輪 運動學 發散 差動 換算 濾波 雙輪 穩態 小車 采集 | ||
本發明公開了一種機器人室內運動定位方法,包括以下步驟:1)編碼器數據同步采集步驟,用于采集原始的左右兩驅動輪的轉角累計數據;2)編碼器數據換算步驟,根據雙輪差動小車的運動學數學模型,把左右驅動輪數據代入計算出累計運動路程和當前實時姿態角度;3)用上一采樣周期內獲得的累計運動路程和實時姿態角度,計算當前采樣周期內的位移增量;4)根據步驟3)中的位移增量,進行自適應αβ濾波算法(一種穩態下的卡爾曼濾波算法)計算,獲得下一時刻的機器人位移的估計坐標。本發明提供一種能夠完成自適應濾波的機器人行走定位方法,采用了自適應αβ濾波器來進行濾波估計從而降低模型誤差,抑制濾波發散,獲得當前機器人高質量運動坐標。
技術領域
本發明涉及自動控制化領域,特別是涉及一種機器人室內運動定位方法。
背景技術
機器人在運動過程中,需要時刻監控其運動的坐標,機器人通常采用差動雙輪驅動運動,電機軸上安裝有旋轉編碼器,會實時輸出兩個電機的實時轉角數據,采集該數據輸入到雙輪差動小車的運動學模型中,獲得雙輪小車的路徑數據和姿態角度信息,可以算出小車當前的世界坐標,但這組坐標會攜帶一定的系統噪聲、測量噪聲、隨機噪聲。現有技術中,尚無一種機器人室內運動定位方法,能夠消除各種噪聲,使在運動過程中,能夠實現室內定位的精確化。
因此本領域技術人員致力于開發一種機器人室內運動定位方法,能夠精確實現定位。
發明內容
有鑒于現有技術的上述缺陷,本發明所要解決的技術問題是提供一種機器人室內運動定位方法,能夠精確實現室內定位。
為實現上述目的,本發明提供了一種機器人室內運動定位方法,包括以下步驟:
1)編碼器數據同步采集步驟,用于采集原始的左右兩驅動輪的轉角累計數據;
2)編碼器數據換算步驟,根據雙輪差動小車的運動學數學模型,把左右驅動輪數據代入計算出累計運動路程和當前實時姿態角度;
3)用上一采樣周期內獲得的累計運動路程和實時姿態角度,計算當前采樣周期內的位移增量;
4)根據步驟3)中的位移增量,進行卡爾曼濾波計算或者自適應α、β濾波計算,獲得下一時刻的機器人位移的估計坐標。
較優的,本方法還包括以下步驟:
5)將步驟1)中的碼盤數據轉換計算,獲得距離增量Δs和偏航角Δθ,通過笛卡爾坐標轉換,得到觀測坐標;
6)計算取得觀測值;
7)將步驟5)中的觀測坐標與所述步驟4)中的估計坐標進行協方差等統計參數計算分析,得到當前時刻的濾波參數以及增益矩陣;
8)將步驟7)的結果結合狀態轉移方程,計算得到新的濾波后坐標。
較優的,所述步驟5)中,按照下列公式計算機器人的觀測坐標:
Δxk=Δsk·sin(θk(k))
Δyk=Δsk·cos(θk(k))
其中,(Δxk,Δyk)是機器人的觀測坐標。
較優的,所述步驟4)中,按照下列公式獲得下一時刻的機器人的預測位移:
其中,為下一時刻的機器人預測位移。
所述步驟6)中,由以下狀態轉移方程,根據上一時刻的濾波結果可以推出k+1時刻的觀測值:
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