[发明专利]移动机器人处于动态环境中的定位方法

权利要求书

1.一种移动机器人处于动态环境中的定位方法，其特征在于，包括与移动机器人固定连接的惯性测量单元、里程计单元和激光雷达单元，其步骤如下：

分别采集惯性测量单元和里程计单元测量得到的第一感知数据和第二感知数据并进行初步处理，将处理后的所述第一感知数据和第二感知数据进行融合处理得到综合感知数据，根据综合感知数据求取得到第一位姿信息；

采集所述激光雷达单元测量得到的第三感知数据，并将所述第三感知数据与原始地图进行匹配定位；

判断所述第三感知数据是否有效，在所述第三感知数据有效的情况下，求取第二位姿信息；

将所述第一位姿信息和所述第二位姿信息进行融合处理得到所述移动机器人第三位姿信息。

2.根据权利要求1所述的移动机器人处于动态环境中的定位方法，其特征在于，所述第一感知数据包括加速度，第一角速度和方位角，所述第二感知数据包括线速度和第二角速度。

3.根据权利要求2所述的移动机器人处于动态环境中的定位方法，其特征在于，所述惯性测量单元包括加速度计和陀螺仪，其中，

在所述惯性测量单元在进行数据测量前，先将加速度计静止，判断当前的重力加速度是否等于测量过程中测得的加速度数值的二范数，在重力加速度等于加速度数值的二范数情况下，再利用校准加速度计的相关数据来校准陀螺仪。

4.根据权利要求2所述的移动机器人处于动态环境中的定位方法，其特征在于，所述里程计单元测量得到第二感知数据的处理过程包括：

在所述里程计单元采样周期内，所述里程计单元对所述移动机器人的车轮相对地面移动距离与车轮方向角的变化量进行测量，并根据所述相对地面移动距离与车轮方向角的变化量计算线速度和第二角速度。

5.根据权利要求1所述的移动机器人处于动态环境中的定位方法，其特征在于，所述判断所述第三感知数据是否有效，进一步包括：

获取所述移动机器人当前检测时所处的原始地图中的坐标位置数据和所述激光雷达单元实际测量的坐标位置数据；

根据当前检测时所处的原始地图中的坐标位置数据和所述激光雷达单元实际测量的坐标位置数据求取测量测量质量数据；

在测量质量数据小于预设阈值时，则重新获取测量得到第三感知数据；

在测量质量数据大于等于预设阈值时，采用当前测量得到的第三感知数据。

6.根据权利要求3所述的移动机器人处于动态环境中的定位方法，其特征在于，所述激光雷达单元采用rf2o方法进行测量得到第三感知数据。

7.根据权利要求5所述的移动机器人处于动态环境中的定位方法，其特征在于，所述所述第一感知数据和第二感知数据进行融合处理、所述第一位姿信息和所述第二位姿信息进行融合处理均是采用卡尔曼滤波方法和扩展卡尔曼滤波方法。