[发明专利]一种移动机器人航向角估计方法有效
申请号: | 201710415515.1 | 申请日: | 2017-06-06 |
公开(公告)号: | CN107218917B | 公开(公告)日: | 2018-10-12 |
发明(设计)人: | 吕文君;李泽瑄 | 申请(专利权)人: | 安徽天路航空科技股份有限公司 |
主分类号: | G01C1/00 | 分类号: | G01C1/00 |
代理公司: | 北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙) 11357 | 代理人: | 杜彬 |
地址: | 235100 安徽省淮北*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 移动 机器人 航向 估计 方法 | ||
1.一种移动机器人航向角估计方法,其特征在于包含以下步骤:
(1)利用陀螺仪检测移动机器人的航向角速度,利用磁力计检测移动机器人的航向角;
(2)利用状态增广法建立如下的航向角状态空间模型:
其中,θt为航向角,bG,t为陀螺仪漂移误差,为增广航向角向量,T为采样间隔,为系统转移矩阵,为输入矩阵,为陀螺仪检测的航向角速度,为系统噪声矩阵,nG,t为陀螺仪内在噪声,wG,t为陀螺仪漂移噪声,为增广系统噪声向量,θM,t为磁力计检测的航向角,为观测矩阵,vM,t为磁力计内在噪声,εM,t为铁磁物质引起的突变噪声,下标t表示该变量位于第t个采样点,噪声nG,t、wG,t与vM,t都为高斯白噪声;
(3)利用抗差自校正卡尔曼滤波进行数据融合以获取航向角的最优估计,步骤如下:
(3.1)状态预测估计:使用上一时刻的最优估计来预测下一状态:
其中,是在采样点t-1时的最优估计,是预测估计,相应的预测估计误差协方差其中Pt-1是最优估计误差协方差,是方差的估计;
(3.2)粗大误差识别:磁力计读数被认定为粗大误差,如果满足以下条件:
其中,为新息序列,是vM,t方差的估计;
(3.3)状态最优估计:如果θM,t不是粗大误差,则卡尔曼增益Kt为:
因此可得到最优估计:
其相应的最优估计误差协方差为如果θM,t是粗大误差,则:
Kt=[0 0]′,
(3.4)噪声方差估计:计算三种相关函数与如下:
其中,N为窗口长度系数,与分别为对应到与的最新的N个可用磁力计读数的采样点序号,为二次后向差分磁力计读数序列,然后可以得到噪声方差估计
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