[发明专利]基于UGO Fusion的移动机器人定位方法

说明书

本发明公开了基于UGO Fusion的移动机器人定位方法。为方便起见以下简称该算法为UGO Fusion定位算法。该算法基于扩展卡尔曼滤波(Extend Kalman Filter,EKF)。解决了单一定位算法精度不高，单一UWB定位算法无法准确的估计机器人朝向问题。该算法包括室内超宽带定位系统搭建模块、基于飞行时间测距模块、三边定位模块、移动机器人建立模型模块、超宽带、陀螺仪、里程计数据融合模块。物理实验结果表明，应用本发明提出的UGO Fusion定位算法有效提高了移动机器人的定位精度，同时得到移动机器人准确的偏航角。可为移动机器人的自主导航提供精确的位姿。

技术领域

本发明属于移动机器人定位方法，可以为教学实验中的移动机器人提供精确的位置信息，验证各种导航方法的正确性。

背景技术

最近几年，随着人工智能火热迅猛地发展，机器人再一次受到前所未有的关注，移动机器人自主导航问题受到众多高校，研究所的研究。而其中移动机器人的定位是机器人自主导航非常关键的一步。

移动机器人要完成自主导航，首先需要知晓其自身处于环境中的位置，然后才能完成地图构建或路径规划等后续工作，定位是移动机器人的一项最基础的能力。目前移动机器人定位方式按照机器人所使用传感器和定位技术的不同可以分为惯性导航定位、地图匹配定位和基于信标的定位方式。单一的定位方法会存在某方面的不足，比如惯性导航定位需要给定初始的位置和姿态，在机器人的移动过程中会产生累计误差；而地图匹配定位方式适用于静态环境，对于动态环境的定位容错率低；大多数基于信标的定位精度低，抗多径能力差，基本无法满足室内移动机器人对于定位精度的要求。

为了解决单一定位方式定位精度低等问题本发明提出了融合UWB，陀螺仪，里程计多传感器信息的室内移动机器人定位方法。实验结果表明，应用本发明提出的UGO Fusion定位方法有效提高了移动机器人的定位精度。可以为移动机器人的自主导航提供准确的位置信息。

发明内容

本发明基于超宽带(UWB)，陀螺仪(Gyroscope)，里程计(Odometer)多传感器的信息进行融合的思想提出室内移动机器人基于UGO Fusion的定位方法。UGO Fusion定位方法第一步采用英国DeacWave公司低成本的DWM1000测距模块为超宽带无线收发模块搭建室内定位系统。第二步基于飞行时间算法测定定位系统中基站与标签间的距离。第三步基于上一步测定的距离利用三边定位算法解算机器人位置。第四步根据给定的机器人运动模型建立运动方程观测方程。第五步基于扩展卡尔曼滤波算法对超宽带，里程计，陀螺仪传感器数据进行融合，得到机器人的准确位姿。为了验证UGO Fusion方法进行机器人位姿估计的可靠性，设置了两种固定轨迹：真实轨迹1和真实轨迹2，真实轨迹1为方形轨迹(SquareTrajectory，ST)，真实轨迹2为“S”型轨迹(“S”type Trajectory，STT)。该方法对超宽带(UWB)，陀螺仪(Gyroscope)，里程计(Odometer)多传感器的信息进行融合。解决了单一UWB定位历史数据离散，无法准确的估计机器人朝向问题。实验结果表明，应用本发明提出的UGO定位方法有效提高了移动机器人的定位精度，同时解决了移动机器人获取可靠偏航角难的问题。基于该方法搭建的定位系统可以作为移动机器人导航的定位系统。

本发明采用的技术方案为基于UGO Fusion的移动机器人定位方法，该方法具体包括以下步骤：