申请/专利权人：湖南大学

申请日：2023-08-16

公开（公告）日：2023-12-01

公开（公告）号：CN116753963B

主分类号：G01C21/20

分类号：G01C21/20;G01C21/00;G01C22/00;G01S5/02;H04W4/029;H04W4/33;H04W64/00;G06F17/12;G06F17/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.01#授权;2023.10.03#实质审查的生效;2023.09.15#公开

摘要：本发明公开了一种基于信赖域算法的室内移动机器人定位方法，包括：在初始化阶段，先通过多组里程计数据和UWB测距值构建最小二乘优化问题及对应的误差函数；再通过图优化的方法求解最小二乘优化问题，得出移动机器人当前时刻在全局坐标系下的最优坐标，作为后续跟踪步骤的初值；在跟踪阶段，通过里程计增量数据和最优坐标对UWB的测距值进行卡尔曼滤波预处理，获取最优距离值；结合最优距离值通过信赖域算法求解移动机器人的最优坐标，实现对机器人的持续鲁棒跟踪。通过图优化的方法求解移动机器人的初始全局坐标，提高了定位系统的初值精度，通过卡尔曼滤波和信赖域算法，提高了移动机器人在全局坐标下定位的精度，提高了定位系统的可用性。

主权项：1.一种基于信赖域算法的室内移动机器人定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100：通过多组里程计数据和UWB测距值构建最小二乘优化问题及对应的误差函数；S200：通过图优化的方法求解所述最小二乘优化问题，得出移动机器人当前时刻在全局坐标系下的最优坐标，并将所述最优坐标作为后续跟踪步骤的初值；S300：通过里程计增量数据和所述最优坐标对所述UWB测距值进行卡尔曼滤波预处理，获取最优距离值；S400：结合所述最优距离值通过信赖域算法求解所述移动机器人的最优坐标，实现对所述移动机器人的持续鲁棒跟踪；S100包括：S110：定义全局坐标系的原点为基站位置，里程计坐标系原点为移动机器人上电位置；S120：每当获取一个UWB测距值时，输出一次里程计数据；S130：假设所述里程计坐标系与所述全局坐标系重合，在所述移动机器人上电时，通过人为的方式获取所述移动机器人在所述全局坐标系下的头部朝向；S140：使所述移动机器人在室内环境下随机运动一定距离，判断是否存在三个不共线的里程计坐标，若存在，将之间的所有里程计坐标作为状态变量，将之间的所有UWB测距值作为观测变量；S150：假设所述基站在所述里程计坐标系下的坐标为，该坐标即为待优化变量；S160：所述状态变量到所述基站的距离与所述观测变量之间的差定义为误差函数： ；存在一个最优解可满足所述误差函数最小，因此构建最小二乘优化问题： ；其中表示最优解，满足误差函数的平方和最小；S200包括：S210：将所述待优化变量作为顶点，UWB的测距值作为一元边，并使用Levenberg-Marquardt方法进行求解，得到所述基站在所述里程计坐标系下的坐标值；S220：将所述基站在所述里程计坐标系下的坐标值通过坐标变换公式得到所述移动机器人在全局坐标系下的位置： ；其中为所述移动机器人在所述全局坐标系下的最优坐标；S230：将当前时刻的最优坐标作为跟踪步骤的初值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南大学 一种基于信赖域算法的室内移动机器人定位方法

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