[发明专利]用于生产车间移动机器人的多传感器融合定位方法

权利要求书

1.用于生产车间移动机器人的多传感器融合定位方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、建立模型，并根据实际需求建立移动机器人在生产车间内运动的数学描述；

步骤2、在生产车间存在各类干扰的环境中，移动机器人通过收集自身内部多种传感器的数据，使用动态加权的方法对多种传感器数据进行预处理，从而获得准确的自身运动状态的信息；

步骤3、基于上一步所获得的自身运动状态信息，将AMCL与UKF算法结合，使用激光雷达数据与地图进行匹配，从而获得机器人在整个生产车间地图内的位姿信息。

2.根据权利要求1所述的用于生产车间移动机器人的多传感器融合定位方法，其特征在于，所述步骤1具体按照以下步骤实施：

步骤1.1、建立移动机器人的三维坐标系关系，定义机体坐标系为O_RX_RY_R，世界坐标系为O_wX_wY_w，仅对X_w、Y_w轴运动进行描述，且移动机器人仅产生绕Z_w轴后角速度变化和X_w、Y_w轴线速度变化，因此，两坐标系变换关系简化为得到2个坐标系之间的转换关系为：

其中X_w,Y_w表示机器人在世界坐标系下的笛卡尔坐标；θ_w为世界坐标系下的航行角，表示机器人前进方向与世界坐标X_w的夹角；θ是机体坐标系与世界坐标系之间的夹角；X_R,Y_R是机体坐标系下的笛卡尔坐标；θ_w为机体坐标系下的航行角，表示机器人前进方向与机体初始方向X_R的夹角；

步骤1.2、设定机器人本体中心坐标O_R作为其运动中心，基于线速度和角速度的理想运动模型为：

其中v、w为线速度和角速度，v_r为右侧两轮的平均速度，v_l为左侧两轮的平均速度，d为机器人的左右轮距，将该模型公式转换到世界坐标系下为：

对该公式离散化后，得到了移动机器人状态方程为：

式中：X_t+1为机t+1时刻世界坐标系下的位姿，其中x_t+1、y_t+1为t+1时刻世界坐标系下的笛卡尔坐标，θ_t+1是t+1时刻世界坐标系下的航行角，相对应的x_t、y_t和θ_t分别是t刻世界坐标系下的笛卡尔坐标和航向角，Δt为采样周期。