[發(fā)明專利]用于機器人區(qū)域定位的多傳感器數據融合方法及系統(tǒng)

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• 申請日: 2020-11-10
• 公開（公告）號: CN112446422A
• 公開（公告）日: 2021-03-05
• 發(fā)明（設計）人: 張雁鵬;金長新;高明
• 申請（專利權）人: 濟南浪潮高新科技投資發(fā)展有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G01C21/00
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司 37100
• 代理人: 孫園園

本發(fā)明公開了用于機器人區(qū)域定位的多傳感器數據融合方法及系統(tǒng)，屬于機器人自動控制領域和自動駕駛汽車控制系統(tǒng)領域，本發(fā)明要解決的技術問題為如何實現傳感器數據濾波，同時完成多種傳感器的數據融合，確保輸出較單一傳感器數據更為精確的位姿結果數據，采用的技術方案為：該方法是通過多種可選的傳感器，實現多種傳感器數據的接入和采集，以擴展卡爾曼濾波為基礎，對數據進行融合計算，擬合得到機器人位姿數據；具體如下：傳感器數據預處理；擴展卡爾曼濾波數據融合。本發(fā)明還公開了一種用于機器人區(qū)域定位的多傳感器數據融合系統(tǒng)。

技術領域

本發(fā)明涉及機器人自動控制領域和自動駕駛汽車控制系統(tǒng)領域，具體地說是一種用于機器人區(qū)域定位的多傳感器數據融合方法及系統(tǒng)。

背景技術

機器人自主導航逐步替代傳統(tǒng)單一尋跡、固定路線運動的方式，成為了機器人移動控制中的一大主要控制方式。該控制方式主要依賴于SLAM技術，即建圖與定位技術。這兩項技術也是現今常用的自主導航、路徑規(guī)劃算法的兩大基礎。更精確的定位，意味著路徑規(guī)劃結果具有更準確、更加優(yōu)化的提升空間。因此，優(yōu)秀的定位算法是機器人穩(wěn)定、精確運行的重要基礎之一。

故如何實現傳感器數據濾波，同時完成多種傳感器的數據融合，確保輸出較單一傳感器數據更為精確的位姿結果數據是目前亟待解決的問題。

發(fā)明內容

本發(fā)明的技術任務是提供一種用于機器人區(qū)域定位的多傳感器數據融合方法及系統(tǒng)，來解決如何實現傳感器數據濾波，同時完成多種傳感器的數據融合，確保輸出較單一傳感器數據更為精確的位姿結果數據的問題。

本發(fā)明的技術任務是按以下方式實現的，一種用于機器人區(qū)域定位的多傳感器數據融合方法，該方法是通過多種可選的傳感器，實現多種傳感器數據的接入和采集，以擴展卡爾曼濾波為基礎，對數據進行融合計算，擬合得到機器人位姿數據；具體如下：

傳感器數據預處理；

擴展卡爾曼濾波數據融合。

作為優(yōu)選，傳感器數據預處理具體如下：

坐標系轉換：將傳感器采集到的原始數據統(tǒng)一轉換為以機器人核心坐標系為參考坐標系的數據；機器人核心坐標系以機器人質心為原點；

數據格式統(tǒng)一：根據不同傳感器類型分別處理，將數據類型統(tǒng)一為位姿數據，即空間位置坐標加四元數表示的姿態(tài)數據結構類型，并根據位置和姿態(tài)數據轉換得到的位姿矩陣。

更優(yōu)地，所述傳感器類型包括視覺里程計傳感器(VO)、慣性測量單元(IMU)、衛(wèi)星定位系統(tǒng)(GPS)、輪式或編碼器里程計(Odometer)及激光里程計(Laser-Odom)。

更優(yōu)地，擴展卡爾曼濾波數據融合具體如下：

通過統(tǒng)一傳感器數據結構，按順序將多種傳感器數據送入同一擴展卡爾曼濾波器；

利用不同傳感器數據更新同一觀測矩陣、控制矩陣和協(xié)方差矩陣，并最終輸出位姿數據及其協(xié)方差矩陣。

作為優(yōu)選，所述擴展卡爾曼濾波器是針對非線性系統(tǒng)，通過線性化方法將非線性系統(tǒng)近似為線性系統(tǒng)，從而使用卡爾曼濾波方法完成濾波的擴展卡爾曼濾波器；

卡爾曼濾波方法是利用狀態(tài)方程和觀測構建的自回歸濾波器。

一種用于機器人區(qū)域定位的多傳感器數據融合系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括，

數據預處理單元，用于通過多種可選的傳感器，實現多種傳感器數據的接入和采集，對不同傳感器數據進行數據預處理；

數據融合模塊，用于以擴展卡爾曼濾波為基礎，對數據進行融合計算，擬合得到機器人位姿數據。

作為優(yōu)選，所述數據預處理單元包括，