[发明专利]一种轨检机器人的定位方法及装置

权利要求书

1.一种轨检机器人的定位方法，其特征在于，包括：

通过霍尔元件编码器获取轨检机器人的第一行驶距离，并将所述第一行驶距离输入第一局部卡尔曼滤波器得到第一局部最优估计值；

通过惯性传感器获取轨检机器人的第二行驶距离，并将所述第二行驶距离输入第二局部卡尔曼滤波器得到第二局部最优估计值；

将第一局部最优估计值和第二局部最优估计值输入主卡尔曼滤波器进行定位融合，得到全局最优距离估计值；

通过相机拍摄铁路道床上的条形码，对条形码进行分析得到位置信息，并根据位置信息对所述全局最优距离估计值进行更新；

其中，所述对条形码进行分析得到位置信息包括：

通过坐标转换关系，获得轨检机器人当前的里程信息，经过所述条形码内的路标信息的更新与路标组匹配，确定轨检机器人所在的位置信息；在连续识别多个条形码后，对所述条形码内的路标信息进行有序性检测，确定所述路标信息的可靠性。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过霍尔元件编码器获取轨检机器人的第一行驶距离，并将所述第一行驶距离输入第一局部卡尔曼滤波器得到第一局部最优估计值之前，还包括：

建立状态方程、霍尔元件编码器的观测方程、以及惯性传感器的观测方程。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将第一局部最优估计值和第二局部最优估计值输入主卡尔曼滤波器进行定位融合，得到全局最优距离估计值，包括：

根据第一局部最优估计值、第二局部最优估计值、第一局部卡尔曼滤波器的信息权值和第二局部卡尔曼滤波器的信息权值计算出全局最优距离估计值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据第一局部最优估计值、第二局部最优估计值、第一局部卡尔曼滤波器的信息权值和第二局部卡尔曼滤波器的信息权值计算出全局最优距离估计值之后，还包括：

将全局最优距离估计值反馈给第一局部卡尔曼滤波器和第二局部卡尔曼滤波器，重置第一局部卡尔曼滤波器和第二局部卡尔曼滤波器的参数，并分配新的信息权值给第一局部卡尔曼滤波器和第二局部卡尔曼滤波器。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分配新的信息权值给第一局部卡尔曼滤波器和第二局部卡尔曼滤波器，包括：

按照信息权值守恒原理给第一局部卡尔曼滤波器和第二局部卡尔曼滤波器分配新的信息权值。

6.一种轨检机器人的定位装置，其特征在于，包括：

第一距离获取模块，用于通过霍尔元件编码器获取轨检机器人的第一行驶距离，并将所述第一行驶距离输入第一局部卡尔曼滤波器得到第一局部最优估计值；

第二距离获取模块，通过惯性传感器获取轨检机器人的第二行驶距离，并将所述第二行驶距离输入第二局部卡尔曼滤波器得到第二局部最优估计值；

融合计算模块，用于将第一局部最优估计值和第二局部最优估计值输入主卡尔曼滤波器进行定位融合，得到全局最优距离估计值；

分析更新模块，用于通过相机拍摄铁路道床上的条形码，对条形码进行分析得到位置信息，并根据位置信息对所述全局最优距离估计值进行更新；

其中，所述分析更新模块包括：

匹配更新单元，用于通过坐标转换关系，获得轨检机器人当前的里程信息，经过所述条形码内的路标信息的更新与路标组匹配，确定轨检机器人所在的位置信息；

有序性检测单元，用于在连续识别多个条形码后，对所述条形码内的路标信息进行有序性检测，确定所述路标信息的可靠性。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

信息权值分配模块，用于根据信息权值守恒原理分配信息权值给第一局部卡尔曼滤波器和第二局部卡尔曼滤波器。

8.一种终端，其特征在于，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-5任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-5任一项所述的方法。