[发明专利]一种基于MEMS IMU的低成本里程计设计方法

说明书

本发明公开了一种基于MEMS IMU的低成本里程计设计方法，包括如下步骤：步骤1：将IMU安装在车轮侧面，使IMU随着车轮转动，测量车轮相对于惯性系的非引力加速度和角速度；步骤2：针对安装在车轮上的IMU，同时考虑车辆的运动约束，建立IMU的输出模型；步骤3：以车轮旋转角度、角速度、角加速度为状态量，基于状态之间的约束关系建立卡尔曼滤波的系统模型，基于IMU的输出模型建立观测模型；步骤4：基于人工神经网络的速度、里程计算与参数的更新，本发明具有成本低、结果准确等优点，弥补了传统里程计的不足，极具应用潜力。

技术领域

本发明属于导航领域，尤其是一种基于MEMS IMU的里程计设计方法

背景技术

随着世界范围内交通运输的快速发展，实现可靠准确的车辆定位在各种车辆导航和与安全相关的应用如路线导航、自动驾驶、智能交通等方面越来越重要。基于全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)的组合导航系统已经广泛的应用于车辆提供精确的位置与速度信息，但是在GPS断开期间，INS的误差会迅速的累计导致发散，尤其是在车辆应用中，受商业成本的限制，往往使用误差更大的MEMS级惯性测量单元(IMU)，这将导致误差更快的发散。

近年来许多学者对在GPS信号断开期间INS误差发散问题进行了研究，引入辅助传感器如汽车里程计对导航误差进行修正。汽车里程计可以提供绝对速度信息，可以减少加速度计数据的二次积分带来的位置误差，然而由于不同车辆的里程计数据标准和连接标准不同而难以利用。

此外，在机器人技术中，轮式机器人由于可移动性、稳定性强、效率高的特点备受关注，目前已实现在仓储物流、智能导购、自助服务、自动巡检等方面广泛商用，由于其轮子相对较小，往往使用编码器等昂贵的传感器设计里程计以进行辅助导航，这大大增加了轮式机器人的成本。

发明内容

本发明要解决的问题是：为弥补现有的车辆和轮式机器人中里程计的不足，本发明提出了一种新型的基于MEMS IMU的低成本里程计设计方法。

本发明采用将三轴MEMS IMU安装在车辆或轮式机器人的轮子侧面，当轮子旋转时，加速度计输出会有规律的变化，比如重力加速度在加速度计敏感轴上的投影会以频率为旋转角速度的正弦波形式变化，本发明对加速度计输出和车轮旋转角速度的关系建模以提取车轮旋转角速度信息。同时发明也使用陀螺仪对角速度信息进行修正：当车轮转速过快而加速度计采样率低时，根据采样定律加速度计将无法计算真实的转速，陀螺仪输出角速度是“绝对”的，可以弥补加速度计采样率的不足，同时由于MEMS级陀螺仪常常有较大的误差，由加速度计导出的角速度可以也可以减少陀螺仪带来的转速误差。本发明使用扩展卡尔曼滤波器对加速度计和陀螺仪的数据融合，弥补各自的不足来获得更加准确的车轮旋转角度、角速度。再结合车辆里程与车轮旋转角度的关系计算车辆或轮式机器人行驶的里程与速度。

本发明的技术方案为：一种基于MEMS IMU的低成本里程计设计方法，包括如下步骤：

步骤1：将IMU安装在车轮侧面，使IMU随着车轮转动，测量车轮相对于惯性系的非引力加速度和角速度；

步骤2：针对安装在车轮上的IMU，同时考虑车辆的运动约束，建立IMU的输出模型；

步骤3：以车轮旋转角度、角速度、角加速度为状态量，基于状态之间的约束关系建立卡尔曼滤波的系统模型，基于IMU的输出模型建立观测模型；

步骤4：基于人工神经网络的速度、里程计算与参数的更新。

进一步的，所述步骤1具体包括：