[发明专利]基于多传感器信息融合的机器人编队构造方法及系统

权利要求书

1.一种基于多传感器信息融合的机器人编队构造系统，其特征在于，包括：里程计部件、陀螺仪部件、全局自定位部件、激光雷达部件、障碍检测部件、主机器人部件、双目摄像机部件；

所述里程计部件与全局自定位部件相连；

所述陀螺仪部件与全局自定位部件相连；

所述激光雷达部件与全局自定位部件相连；

所述激光雷达部件与障碍检测部件相连；

所述障碍检测部件与主机器人部件相连；

所述全局自定位部件与主机器人部件相连。

2.根据权利要求1所述的基于多传感器信息融合的机器人编队构造系统，其特征在于，还包括：双目摄像机部件；

所述双目摄像机部件与主机器人部件相连。

3.根据权利要求1所述的基于多传感器信息融合的机器人编队构造系统，其特征在于，还包括：从机器人部件；

所述从机器人部件与障碍检测部件相连。

4.根据权利要求1所述的基于多传感器信息融合的机器人编队构造方法，其特征在于，采用权利要求1-3任一项所述的基于多传感器信息融合的机器人编队构造系统，包括：

步骤S1：根据位置数据采集控制信息，获取位置数据采集结果信息；

步骤S2：根据角度数据采集结果信息，获取角度数据采集结果信息；

步骤S3：根据障碍物数据采集结果信息，获取障碍物数据采集结果信息；

步骤S4：根据位置数据采集结果信息、角度数据采集结果信息、障碍物数据采集结果信息，获取数据融合结果信息；

步骤S5：根据数据融合结果信息，获取全局自定位信息。

5.根据权利要求1所述的基于多传感器信息融合的机器人编队构造方法，其特征在于，还包括：

步骤S7：根据角度数据采集结果信息，采用陀螺仪，获取角度数据采集结果信息；

步骤S8：根据位置数据采集结果信息，采用里程计，获取位置数据采集结果信息；

步骤S9：根据角度数据采集结果信息、位置数据采集结果信息，采用无迹卡尔曼滤波算法，获取预测位姿结果信息。

6.根据权利要求5所述的基于多传感器信息融合的机器人编队构造方法，其特征在于，还包括：

步骤S10：根据激光雷达数据采集控制信息，获取激光雷达数据采集结果信息；

根据激光雷达数据采集结果信息、预测位姿结果信息，获取位姿校正结果信息。

7.根据权利要求4所述的基于多传感器信息融合的机器人编队构造方法，其特征在于，还包括：

步骤S11：根据障碍物数据采集结果信息，进行环境建模，获取环境建模结果信息。

8.根据权利要求7所述的基于多传感器信息融合的机器人编队构造方法，其特征在于，还包括：

步骤S12：根据环境建模结果信息，获取障碍物识别结果信息。

9.根据权利要求8所述的基于多传感器信息融合的机器人编队构造方法，其特征在于，还包括：

步骤S13：根据障碍物识别结果信息，获取避障控制信息。