[发明专利]一种在高动态环境下的工业移动机器人定位方法

说明书

本发明公开了一种在高动态环境下的工业移动机器人定位方法，包括：分别采集轮式编码器、惯性测量单元和激光扫描单元的感知数据，并进行速度估计，求得速度估计对应的协方差矩阵；采用扩展卡尔曼滤波器对轮式编码器、惯性测量单元和激光扫描单元的速度估计和协方差矩阵进行融合，得到精准的融合后速度估计；对工业移动机器人进行航迹推演，并将融合后速度估计转换成第一位姿估计；采集光束似然场算法将激光扫描单元的感知数据与地图匹配定位；求得任一时刻激光扫描单元采集的激光地图的追踪激光观测质量，并进行环境变化检验；得到第二位姿估计；采用扩展卡尔曼滤波器对第一位姿估计和第二位姿估计进行融合，得到精准的第三位姿估计。

技术领域

本发明涉及高动态环境下定位技术领域，尤其是一种在高动态环境下的工业移动机器人定位方法。

背景技术

工业移动机器人在加工车间、仓库等工厂等高动态环境工作时，其必须在准确知悉自身的实时位姿(位置与朝向)的基础之上，才能展开移动、搬运、码垛等进一步任务。故机器人定位算法，是实现机器人自动化作业的核心技术之一。

目前，现有技术中根据工厂作业的环境特征，工业移动机器人通常采用二维平面定位技术，即只考虑横向、纵向两个维度的位置和朝向，忽略在第三维-竖向的相关信息。同时，二维平面定位技术基本以使用二维激光雷达为主。

通常的方法是激光匹配定位包括以下步骤：a首先建立一张工厂的栅格占用形式地图；b机器人运行时，把从激光雷达获取的扫描数据与该地图做匹配对比；c依据匹配结果，得出机器人在地图中的位姿，即工厂工作空间的位姿(地图与工厂等价)。但是，其存在以下缺陷：

常规定位技术仅能应用在静态环境，即环境中的物体大致保持在原位置不改变。而在工厂环境中，原材料、半成品、产品货物的堆放位置时刻随加工工序而转移，再考虑到行人、工位、加工单元布局的改变等等因素，场景变化率基本在50％以上，甚至可达80％+。这些场景的变化并不能时刻反映到先前所建立的地图(先验地图)中。这个时候，映射真实环境的激光扫描数据无法与地图进行匹配或错误匹配，就会出现定位丢失，进而产生严重的安全事故。

另外，在动态环境中人为部署路标，如张贴二维码、安装激光反光板。这样，即便是在高动态环境，机器人也能通过识别这些人工路标，准确判断自身位姿。但人工路标的添设会涉及改造工作环境，路标维护，其损失柔性；由此可见，传统的定位已经无法满足动态环境下的定位要求。

在专利申请号为“201410175726.9”、专利名称为“动态环境下的移动机器人可靠定位方法”的中国发明专利，其虽然可以实现动态环境下的定位，但是，其是基于ZigBee无线传感器节点组成的网络系统，因此，必须提前预先部署的无线传感器网络，在传感器网络的基础上才能进行定位。那么，就存在投入成本高的问题，并且布设的节点必须足够的多。不仅如此，现有技术中也有采用附加部署其他定位设备的方式，其同样存在设备投入成本高的问题，例如专利申请号为“201310469003.5”、专利名称为“一种室内移动机器人定位方法”的中国发明专利，其基于单超声波、编码器、电子罗盘，并且将超声波接收模块安装在天花板上。

因此，急需要提出一种逻辑简单、投入成本低廉、定位准确的高动态环境下的工业移动机器人定位方法。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的在于提供一种在高动态环境下的工业移动机器人定位方法，本发明采用的技术方案如下：

一种在高动态环境下的工业移动机器人定位方法，所述工业移动机器人上安装有轮式编码器、惯性测量单元和激光扫描单元，包括以下步骤：

分别采集轮式编码器、惯性测量单元和激光扫描单元的感知数据，并进行速度估计，求得速度估计对应的协方差矩阵；

采用扩展卡尔曼滤波器对轮式编码器、惯性测量单元和激光扫描单元的速度估计和协方差矩阵进行融合，得到精准的融合后速度估计；