[发明专利]基于概率膜计算的煤矿井下无人直升机SLAM

说明书

本发明涉及无人机监测技术领域，具体涉及基于概率膜计算的煤矿井下无人直升机SLAM。本发明在分析得出LiDAR、MU和深度相机传感器数学模型的基础上，设计了概率膜系统模型和膜算法，并对建立的模型和算法进行了验证，通过理论分析并与实验相结合，将本发明提出的方法与单一、两种和三种传感器融合的建图方法进行比较，验证了概率膜计算在建图效果上具备很好的性能。

技术领域

本发明涉及无人机监测技术领域，具体涉及基于概率膜计算的煤矿井下无人直升机SLAM。

背景技术

在未知环境下，无人机可以对自身位置和姿态进行估计，是能够有效完成任务的关键技术。当无人机在低空，低速行驶时，使用全球定位系统(Global PositioningSystem，GPS)和惯性导航系统(Inertial Navigation System，INS)等方法可以获得飞行所需的位置、速度等信息，满足在城市中的飞行需求。但是GPS和INS存在使用的局限性，GPS的误差范围为3-10米，而且在室内环境和高山、峡谷等恶劣环境下由于信号弱导致无法正常工作，尤其是近年来无人机发展迅速在开采领域也取得了一定成就，尤其是露天矿场和地下掘进巷道，无人机具有速度快、精度高等优点，可以在复杂环境下快速完成数据采集，地形勘探，但是由于矿场环境复杂，传统的定位装置精度难以保证，因此设计一种多数据融合，可利用无人机自带的传感器进行定位和飞行姿态调整的方法就显得尤为重要。

发明内容

针对上述技术背景提到的不足，本发明的目的在于提供基于概率膜计算的煤矿井下无人直升机SLAM。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

基于概率膜计算的煤矿井下无人直升机SLAM，其主要包括传感器模型、基于概率稀疏扩展SLAM、概率膜计算SLAM，所述传感器模型是在分析各传感器工作原理的基础上，给出相应传感器数学模型；其次，设计膜内概率膜算法，构建概率膜系统，基于稀疏滤波实现概率SLAM地图构建。

进一步的，所述传感器模型包括惯性测量单元、激光雷达、深度相机，惯性测量单元由三个线性、正交的加速度计和陀螺仪构成，可测量正交坐标轴下的角速率和加速度；激光雷达作为利用激光脉冲实现位置测量的传感器，通过控制激光束反射角度来描述方位角及俯仰角，深度相机可测量像素的深度。

进一步的，所述基于概率稀疏扩展SLAM，具体扩展方法如下：

当无人直升机不清楚自身位置，无法获取环境地图，所有的数据集中于测量数据和控制数据，从概率学角度，SLAM问题被划分为全SLAM和在线SLAM，在全SLAM中，除了直升机位姿，还需要计算路径和后验地图，时间t时刻的概率可表达为：

p(x_1～t,m|y_1～t,u_1～t) (13)

在线SLAM，考虑即时位姿和地图后验，时间上的概率表达为：

p(x_t,m|y_1～t,u_1～t) (14)

式(13)和式(14)中，x_t表示t时刻直升机位姿，m表示地图，y_1～t,u_1～t为测量和控制数据，其分别表示的模型如图4所示，

在实际应用过程中，对全SLAM的过去状态积分可实现在线SLAM，积分呈现连续状态，依次进行，如式(15)所示，