[发明专利]一种移动机器人导航方法与装置有效
申请号: | 201910370245.6 | 申请日: | 2019-05-06 |
公开(公告)号: | CN110160527B | 公开(公告)日: | 2020-08-28 |
发明(设计)人: | 宇晓龙;黄逸飞;解广州 | 申请(专利权)人: | 安徽红蝠智能科技有限公司 |
主分类号: | G01C21/20 | 分类号: | G01C21/20;G01C17/32 |
代理公司: | 合肥方舟知识产权代理事务所(普通合伙) 34158 | 代理人: | 刘跃 |
地址: | 230000 安徽省合肥市高新区习友路333*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | 本发明公开了一种移动机器人导航方法,包括:初始化、时间自增、读取传感器数据、位姿与滑动系数估计与计算左右轮期望旋转速度。同时公开了一种移动机器人导航装置,包括定位系统、电子罗盘、里程计与计算机,定位系统、电子罗盘、里程计电信连接计算机,计算机用于执行本发明公开的移动机器人导航方法。与已有的公开的技术方案相比,本发明考虑到了不同地面类型的打滑特性,能够同时估计出机器人的位姿与滑动系数,进而可以在导航算法种考虑打滑效应,在优化路径的过程中综合考虑运动时间与能耗,提升电池供电机器人的运行时间。 | ||
搜索关键词: | 一种 移动 机器人 导航 方法 装置 | ||
【主权项】:
1.一种移动机器人导航方法,其特征在于,包括以下步骤:S101:初始化,令时间t=1,设定采样时间间隔T、机器人宽度B,确定t时刻的状态最优估计值
其中
分别表示t时刻的机器人的东向坐标的最优估计值、北向坐标的最优估计值、方向的最优估计值、左滑动比的最优估计值、右滑动比的最优估计值和侧滑因子的最优估计值,设定过程噪声和观测噪声的方差Q和R,设定t时刻的状态最优估计误差协方差
为6维方阵;令t时刻的最佳导航点
为机器人初始坐标;S102:令t自增1;S103:从定位系统读取t时刻的机器人位置数据,从电子罗盘读取t时刻的机器人方向数据,得到t时刻的观测向量
其中
表示t时刻的机器人东向坐标检测值,
表示t时刻的机器人北向坐标检测值,
表示t时刻的机器人方向检测值;从里程计读取t时刻的机器人左右轮的旋转速度数据
其中
表示机器人左轮旋转速度检测值,
表示机器人右轮旋转速度检测值;S104:利用yt和wt估计t时刻的机器人的位姿
与滑动系数
如下:S1041:状态预测估计,得到t时刻的状态预测估计值
其中
分别表示t时刻的机器人的东向坐标的预测估计值、北向坐标的预测估计值、方向的预测估计值、左滑动比的预测估计值、右滑动比的预测估计值、侧滑因子的预测估计值,可由状态转移方程
推出,状态转移方程具体如下:![]()
![]()
![]()
并且计算状态预测估计误差协方差,如下:
其中,F为
相对于
的雅可比矩阵,
为t时刻的状态最优估计误差协方差,
为6维方阵,Q表示过程噪声的方差,F′表示F的转置;S1042:计算观测新息
与新息协方差
其中
计算新息协方差估计值
其中,Nw为
估计的滑窗宽度,计算衰减因子γ,如下:
其中,α为一个大于1的实数,R表示观测噪声的方差,H′表示H的转置;S1043:调整
令
并重新计算新息协方差
S1044:进行状态最优估计,得到t时刻的状态最优估计值
如下:![]()
其中,
并且计算状态最优估计误差协方差
其中I6表示6维单位阵;S105:根据步骤S104获取的t时刻的机器人的位姿与滑动系数,计算t+1时刻的左、右轮期望旋转速度
与
如下:首先,随机生成一组t+1时刻的左、右轮可能旋转速度的集合![]()
与
每个集合有L个元素,其中,
表示随机生成的t+1时刻的左轮可能旋转速度,![]()
表示随机生成的t+1时刻的右轮可能旋转速度,然后将
与
中的速度对
带入到
f为状态转移方程,得到对应的位置预测值
记坐标点
计算每个Ot+1,i对应的目标函数Ji,目标函数Ji=Ji,1+Ji,2
其中,k1、k2分别为旋转阻力能耗系数和前进阻力能耗系数,![]()
其中,OT表示终点的坐标,
与ε(Ot+1,i,OT)分别表示Ot+1,i与
的欧式距离、Ot+1,i与OT的欧式距离;找出Ji取最小时的Ot+1,i,即为t+1时刻的最佳导航点![]()
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