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机器人室内运动轨迹修正控制算法 总被引：1，自引：1，他引：0
移动机器人在室内的应用提升了人们的工作效率和生活品质,但针对移动机器人室内运动轨迹漂移误差,产业界一直没有较好的解决办法。为了在室内环境下实现机器人运动轨迹的高精度控制,本文结合基于LiDAR搭建的SLAM （simultaneous localization and mapping）功能模块,提出了一种机器人室内测图运动轨迹PID反馈修正控制方法,利用机器人的运动姿态、位置及设计轨迹的偏差设计了闭环模式的轨迹修正控制算法,显著提高了机器人室内作业的轨迹精度。针对机器人室内运动的几种典型轨迹,通过大量的机器人室内测图运动轨迹测试,进一步优化算法中的机器人运动控制参数,有效地减小了移动机器人室内运动轨迹的偏移。相对于依靠里程计定位的机器人室内运动控制系统,修正算法充分利用了激光雷达的定位定姿信息,满足了室内测图需求,得到了具备高可靠性和高稳定性的机器人室内精确运动控制方案。 相似文献
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针对室内机器人移动导航定位存在的问题,该文研究了基于Kinect传感器的定位算法。该方法应用Kinect传感器采集了移动机器人运动过程中连续帧的彩色和深度信息;通过尺度不变特征变换算法匹配连续场景图像中的特征点对,经随机抽样一致性算法剔除点集中的误匹配点;利用Kinect的深度信息将可用点集的二维坐标转换到相机坐标系下的三维坐标;并使用绝对定向算法计算机器人在相邻位置上的姿态信息和平移量,从而提高了机器人的移动参数的计算精度。通过实验验证了该方法的可行性,且能够满足实时要求,可以同时进行定位与地图创建。 相似文献
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针对GNSS接收机在室内环境中面临的强烈的信号衰减、非视距传播和互相关效应的问题,提出了一种基于粗时段导航和RAIM算法解决A-GNSS室内定位问题的方法,并利用BDS数据验证了该方法的可靠性。结果表明,粗时段导航算法能够提供连续可靠的定位结果,应用于微弱信号环境;基于组合FDE的RAIM算法能够增加定位结果可用率,解决室内卫星信号存在的非视距传播和互相关效应的问题。基于粗时段导航与RAIM算法的A-GNSS定位技术能够应用于室内定位,仿真定位结果水平方向RMS在10 m以内。 相似文献
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激光SLAM移动机器人室内定位研究 总被引：3，自引：1，他引：2
针对目前室内移动导航定位精度低和累积误差大的问题,提出了一种激光雷达（LiDAR）和惯性测量单元（IMU）相融合的导航定位系统。首先,该方法是从LiDAR扫描测量中提取环境特征和构建地图,然后,由IMU采集的姿态信息通过卡尔曼滤波,补偿由于LiDAR扫描引起的位置和姿态输出的误差,以提高机器人移动的定位精度。试验结果表明,该方法可以提高室内移动机器人定位和构建地图的精度和稳健性。 相似文献
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随着社会、经济的不断发展进步,室内导航定位越来越重要,其导航定位精度、准确性倍受业界关注,而路径规划是该研究方向的重要组成部分。针对传统的基于节点的拓扑模型无法较好解决室内空间"路网"的模糊性问题,该文分析了室内外导航定位的差异,并对传统路径规划算法的局限性进行了分析,提出将基于Delaunay三角剖分导航网格的A*算法应用于室内导航路径规划中。通过算例验证了该方法的有效性,具有较好的实用价值。 相似文献
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室内导航网络是室内位置服务的基础,传统人工测绘或基于CAD半自动提取等方法时效性较差。室内移动对象众包轨迹数据的出现为室内导航网络构建提供了一种新的解决方案。提出一种室内导航网络众包构建方法。首先提取出用于构建室内导航网络的廊道区域轨迹点;其次通过轨迹点生长融合聚类算法将廊道轨迹点转化为聚类点;最后通过聚类点连接生成室内导航网络。以某商城一楼2 d的移动对象轨迹数据进行了实验。结果表明,本文方法提取的室内导航网络准确度较高,能够为室内空间结构快速变化检测和更新提供支持。 相似文献
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精确且稳定的自主定位是移动机器人在室内环境下实现自主导航的前提,针对室内定位中视觉即时定位与地图构建(SLAM)存在的累计误差以及环境因素导致超宽带(UWB)定位精度下降的问题,提出一种基于SLAM/UWB的室内融合定位算法. 首先该算法以扩展卡尔曼滤波(EKF)为基础,将UWB的全局定位坐标和视觉SLAM位移增量进行融合,但考虑到测量噪声易受复杂环境影响,引入阈值检测和自适应测量噪声估计器,以抑制异常值和时变测量噪声对滤波器性能的影响,最后使用智能移动小车在不同的室内场地下进行实验. 实验表明:该算法优于单一的UWB或者视觉SLAM定位方式,并且在复杂室内环境下比传统EKF算法拥有更稳定的定位效果. 相似文献
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《测绘科学》2020,(1):4-10
针对相对于室外更为复杂的室内或者灾害环境中,全球导航定位系统(GNSS)信号受到严重影响导致定位精度下降甚至会无法定位的问题,该文充分利用了超宽带(UWB)极高的时间分辨率、优异的抗多径能力和非视距(NLOS)环境下较强的穿透力,从信号传播层面改进定位算法,通过经验值判断测量环境,在基准站与移动站之间不存在障碍物遮挡的情况下,通过UWB定位模型进行定位并通过卡尔曼距离滤波模型去除噪声;在基准站与移动站之间存在障碍物且在信号可以穿透障碍物的情况下,通过路径损耗模型实现对NLOS误差的粗略估计,在此基础上加入卡尔曼距离滤波模型做进一步估计,进而以此估计值对定位结果进行改正。基于室内环境下的实测实验结果表明:无论静态或者动态,在产生NLOS误差导致定位结果轨迹与实际参考轨迹差别较大的时候,该文定位算法会对定位结果有较好的改正,通过经验值判断的方法可实现复杂环境下较好的定位。 相似文献
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随着室内定位技术的不断发展,室内导航渐渐成为可能。但由于室内定位精度和稳定性较差,导致定位点漂移,导航引导错误,用户体验感差,无法满足室内精细导航需求。文中根据室内空间的特点,结合GIS空间分析与导航推测算法,设计出一种适合室内定位约束与优化算法,能在不影响定位效率的情况下很大程度上改善定位效果。经实际场地实验,效果良好。 相似文献
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针对超宽带(UWB)在室内定位过程中受非视距环境影响易出现粗差以及微机电系统(MEMS)惯性测量单元(IMU)定位误差随时间快速发散的问题,该文提出了采用自适应卡尔曼滤波的UWB/MEMS IMU组合的室内定位方法,并通过自主完好性监测算法对UWB测距异常值进行剔除,将零速修正算法加入到组合定位系统中,抑制在UWB数据中断情况下MEMS IMU误差的发散。实验结果表明,在UWB存在中断的复杂室内环境下,UWB/MEMS IMU组合定位的平面定位精度在0.2 m以内,自主完好性监测与零速修正能有效地提高组合定位系统的精度与稳定性。 相似文献
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随着近几年视觉SLAM的快速发展,为机器人、无人机、汽车等导航定位提供了更多选择。针对当前水下机器人定位技术存在的系统复杂、操作难度大等问题,本文提出了一种基于ORB-SLAM2算法的水下定位方案。利用单目相机作为传感器,构建了单目视觉SLAM水下机器人定位模型,完成像素坐标系到世界坐标系的转换,介绍了ORB-SLAM2算法定位涉及的关键技术。通过水下理想环境试验,对ORB-SLAM2算法在水下定位性能进行了综合评价,通过海洋环境试验证明ORB-SLAM2算法可以有效对水下机器人进行实时定位。 相似文献
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高精度定位与导航服务在移动机器人、无人机与自动驾驶等新兴领域中发挥着至关重要的作用。视觉/惯性/激光雷达组合算法相较于视觉/惯性组合算法,可同时利用环境的空间结构与纹理信息以实现更为鲁棒的位姿估计结果,然而其在大尺度场景下仍存在误差累计问题。为此提出了一种全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）精密单点定位（precise point positioning,PPP）/视觉/惯性/激光雷达紧组合算法。该算法首先通过4种传感器的联合初始化,实现了不同传感器空间基准的统一;然后,用双频无电离层组合后的GNSS伪距、相位观测值与视觉、惯性、激光雷达原始观测值共同构成误差因子;最后,通过基于关键帧与滑动窗口的因子图优化实现了全局位姿的精确、鲁棒估计。经车载实验验证,所提出的GNSS PPP/视觉/惯性/激光雷达紧组合算法通过4种传感器在原始观测值层面的组合,可以显著提升系统在复杂环境下的位姿估计的精度、连续性与可靠性,实现无缝导航。 相似文献
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