[发明专利]单舵轮无人车的导航方法、装置和单舵轮无人车

权利要求书

1.一种单舵轮无人车的导航方法，其特征在于，所述单舵轮无人车上设置轮速传感器和激光雷达，所述导航方法包括：

通过所述轮速传感器获取当前预估周期的舵角测量值和轮向速度测量值并根据所述当前预估周期的舵角测量值和轮向速度测量值计算所述单舵轮无人车在下一预估周期所对应的下一预估速度；

通过所述激光雷达获取所述单舵轮无人车在下一观测周期所对应的位姿测量数据，所述位姿测量数据包括对应的位置测量数据；其中，每个观测周期包括至少两个对应的预估周期，在下一预估周期开始后的某一时刻，激光雷达的新的观测数据输出，此时开始下一观测周期；

根据当前预估速度和所述下一预估速度对所述位置测量数据进行卡尔曼滤波处理，得到下一观测周期所对应的位置滤波结果；

根据所述位置滤波结果、所述位置测量数据和预设比例系数计算得到轮向速度偏差，所述预设比例系数根据所述轮速传感器的输出噪声确定；

根据轮向速度偏差对下一预估周期对应的轮向速度测量值进行修正以得到轮向速度输出值作为导航数据进行输出。

2.根据权利要求1所述的导航方法，其特征在于，所述根据当前预估速度和所述下一预估速度对所述位置测量数据进行卡尔曼滤波处理，得到下一观测周期所对应的位置滤波结果的步骤包括：

根据当前预估速度和所述下一预估速度确定当前观测周期所对应的速度增加率；

将所述速度增加率作为卡尔曼滤波的输入控制量以对所述位置测量数据进行所述卡尔曼滤波处理，得到下一观测周期所对应的位置滤波结果。

3.根据权利要求2所述的导航方法，其特征在于，所述根据所述当前预估速度和所述下一预估速度确定当前观测周期所对应的速度增加率的步骤包括：

根据所述下一预估速度与所述当前预估速度之间的速度差值计算得到所述当前预估周期对应的速度增加量；

根据所述当前预估周期对应的速度增加量和当前观测周期计算确定当前观测周期所对应的速度增加率。

4.根据权利要求2所述的导航方法，其特征在于，所述卡尔曼滤波为四阶卡尔曼滤波，所述将所述速度增加率作为卡尔曼滤波的输入控制量以对所述位置测量数据进行所述卡尔曼滤波处理，得到下一观测周期所对应的位置滤波结果中对应的计算公式为：

其中，Φ表示状态转移矩阵，b表示输入转换矩阵，x(k)表示在所述当前预估周期k时刻的位置测量数据所对应的后验状态估计值，x(k+1|k)表示在所述下一预估周期k+1时刻的位置测量数据所对应的先验状态估计值，x(k+1)表示在所述下一预估周期k+1时刻的所述位置滤波结果，u表示所述速度增加率，P(k)表示所述x(k)的后验估计协方差，P(k+1|k)表示所述x(k+1|k)的先验估计协方差，P(k+1)表示所述x(k+1)的后验估计协方差，Q表示过程激励噪声协方差，H表示状态变量到测量的转换矩阵，τ表示噪声驱动矩阵，K表示卡尔曼滤波增益，R表示测量噪声协方差，Z表示所述位置测量数据；

其中，P初始值为单位矩阵I，

Q∈(0,1)，

τ＝[0 0 dt dt]^T，dt表示单个预估周期。

5.根据权利要求4所述的导航方法，其特征在于，所述过程激励噪声协方差Q的取值为0.8。

6.根据权利要求1所述的导航方法，其特征在于，所述根据所述当前预估周期的舵角测量值和轮向速度测量值计算所述单舵轮无人车在下一预估周期所对应的下一预估速度所对应的计算公式采用以下公式：

其中，V_w表示当前预估周期内的轮向速度测量值，V_x表示下一预估速度的水平分量，V_y表示下一预估速度的竖直分量，β表示当前预估周期内的舵角测量值，θ_k+1表示下一预估航向角，θ_k表示当前预估航向角，ω表示当前航向角速度，L为所述单舵轮无人车的车身长度，t_k表示当前观测时刻，t_k+1表示下一观测时刻，dt表示单个预估周期。