申请/专利权人：广东工业大学

申请日：2020-07-30

公开（公告）日：2020-11-24

公开（公告）号：CN111982114A

主分类号：G01C21/20(20060101)

分类号：G01C21/20(20060101);G01C21/00(20060101);G01C21/16(20060101);G01S17/89(20200101);G01S17/931(20200101);G01S17/86(20200101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.05.13#授权;2020.12.11#实质审查的生效;2020.11.24#公开

摘要：本发明公开了一种采用IMU数据融合估计三维位姿的救援机器人，所述机器人包括移动平台，在移动平台上搭载有图像采集模块、距离信息采集模块、数据处理模块、运动控制模块和远程控制模块，其中：所述图像采集模块用于采集机器人所处环境中的图像信息，以搜寻待救援者；所述距离信息采集模块用于通过惯性测量单元获取IMU数据，并通过激光雷达获取激光点云数据；所述远程控制模块用于接收工控机端发送的控制指令；所述运动控制模块用于生成当前的环境地图，并将待救援者的位置在环境地图上标注出来；根据所述的控制指令，使机器人通过路径规划和避障算法到达目标点；所述数据处理模块用于对IMU数据和激光点云数据进行融合，以估计机器人的三维位姿。

主权项：1.一种采用IMU数据融合估计三维位姿的救援机器人，其特征在于，所述机器人包括移动平台，在移动平台上搭载有图像采集模块、距离信息采集模块、数据处理模块、运动控制模块和远程控制模块，其中：所述图像采集模块用于采集机器人所处环境中的图像信息，以搜寻待救援者；所述距离信息采集模块用于通过惯性测量单元获取IMU数据，并通过激光雷达获取激光点云数据；所述远程控制模块用于接收工控机端发送的控制指令；所述运动控制模块用于生成当前的环境地图，并将待救援者的位置在环境地图上标注出来；根据所述的控制指令，使机器人通过路径规划和避障算法到达目标点；其中，所述当前的环境地图的具体生成过程为：对前后采集到的激光点云数据进行扫描匹配，通过局部地图对机器人的位姿进行估计，将局部环境地图融合为全局环境地图；当激光点云数据和现有环境地图对齐时，与所有先前的激光点云数据隐式地执行匹配；对于激光点云数据和已经生成环境地图之间的最优匹配，首先要估计出机器人的位姿ξ＝x,y,ψ，其中x、y是机器人在水平面上的坐标，ψ是偏航角，使得下式取最小值： 其中，Siξ是位姿ξ的函数，表示激光点云数据在环境地图上的坐标Si＝si,x,si,y，n表示激光点云数据的数量；MSiξ是Siξ的函数，表示Siξ坐标处地图的占用值；然后得到激光点Siξ的估计值： 上式中，px,py表示前一时刻激光点云数据在环境地图上的坐标；给定位姿ξ的一些初始估计，并且已知： 其中Δξ是ξ的误差量，求MSiξ+Δξ的一阶泰勒展开式可使得Δξ误差趋于最小值： 其中，为矢量微分算符；上式在相对于Δξ的偏导数为0时取最小值，即： 通过上式求得Δξ： 其中，由此得到Δξ的最小值，即得到机器人位姿ξ的最佳估计值；所述数据处理模块用于对IMU数据和激光点云数据进行融合，以估计机器人的三维位姿，包括：通过IMU数据得到机器人当前的翻滚角和俯仰角θ，然后通过航迹推算估计机器人高度z，通过方差加权平均算法融合航迹推算，以更新机器人当前高度z；基于这一系列数据的融合和计算，最终可以实时估计机器人在三维空间中的位姿

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东工业大学 一种采用IMU数据融合估计三维位姿的救援机器人

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