[发明专利]基于多传感器融合的移动机器人定位方法及传感器装置

说明书

本发明提供了一种基于多传感器融合的移动机器人定位方法及传感器装置，具体为使用轮式里程计、惯性导航单元IMU和激光SLAM组合的方式，通过多个不同的传感器收集目标信息数据并输出，然后利用融合算法将目标的各传感器数据进行合成，从而使机器人得到一个相对精确的位姿信息。

技术领域

本发明属于室内移动机器人定位技术领域，具体涉及一种基于多传感器融合的移动机器人定位方法及传感器装置。

背景技术

导航包括定位与路径规划，而定位是导航的前提。定位是指机器人通过读取传感器信息，与当前地图进行匹配，获取自身在地图中的位置。

在室外环境下的移动机器人可依靠全球定位系统GPS等技术获得精确、可靠的定位信息，基本上解决了室外定位问题。但是，在室内环境中 GPS信号会被削弱，导致定位不准确，因此，GPS技术不能用于室内移动机器人的定位。目前，大多数室内移动机器人的定位主要采用轮式里程计、惯性测量单元IMU、激光雷达等传感器。

轮式里程计依靠安装在电机上的光电编码器来获取机器人的相对定位信息，它不依赖其他外部传感器，但在机器人运行过程中会产生严重的误差累计。IMU会在机器人运动一段时间后出现定位漂移，最终导致定位失效，一般不用来进行位置估算，仅仅记录其姿态信息。激光雷达的定位精度较高，但在一些复杂环境中，尤其是激光信号受到遮挡，或者存在较多反光、透明物体时，可能导致激光扫描信息与地图匹配的失效。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种基于多传感器融合的移动机器人定位方法，包括以下步骤：

S1、通过轮式里程计、惯性导航单元IMU收集目标机器人数据信息；

S2、将步骤S1中收集的数据采用扩展卡尔曼滤波算法实现融合，获取位姿数据；

S3、通过slam导航定位模块构建实际环境二维栅格地图信息；

S4、通过激光雷达获取定位数据；

S5、通过AMCL算法将步骤S2中得到的位姿数据与定位数据、二维栅格地图信息进行融合；

S6、输出最终位姿数据。

较佳的，所述轮式里程计、惯性导航单元IMU、slam导航定位模块、激光雷达在工作之前需统一坐标系和时钟。

较佳的，所述轮式里程计、惯性导航单元IMU、slam导航定位模块、激光雷达在工作之前还需进行内外参标定。

一种用于移动机器人定位的传感器装置，包括轮式里程计、惯性导航单元IMU、激光雷达和slam导航定位模块，所述惯性导航单元IMU包括加速度计、陀螺仪和磁力计。

较佳的，所述轮式里程计包括两个光电编码器。

本发明的优点为：使用轮式里程计、惯性导航单元IMU、激光雷达、slam导航定位模块，通过多个不同的传感器收集目标信息数据并输出，然后利用融合算法将目标的各传感器数据进行合成，从而得到一个相对精确的位姿信息。

附图说明

图1为本发明移动机器人定位方法的数据融合流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

实施例1

一种基于多传感器融合的移动机器人定位方法，包括以下步骤：

S1、通过轮式里程计、惯性导航单元IMU收集目标机器人数据信息；

S2、利用扩展卡尔曼滤波算法融合轮式里程计位姿数据（）和IMU数据，经算法融合后得到位姿数据（）；

S3、通过slam导航定位模块构建实际环境二维栅格地图信息；

S4、通过激光雷达获取定位数据；

S5、位姿数据（）经AMCL算法融合激光雷达和2维栅格地图信息；