申请/专利权人：江苏高科石化股份有限公司

申请日：2020-04-30

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN111765889B

主分类号：G01C21/20

分类号：G01C21/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2020.10.30#实质审查的生效;2020.10.13#公开

摘要：本发明公开了一种生产车间移动机器人基于多胞‑椭球双滤波的位姿定位方法。该方法的实现包括以下步骤：首先建立生产车间里的移动机器人位姿定位线性化模型，根据系统模型得到其输入输出序列；利用集员辨识中全对称多胞体法和椭球法对系统参数进行双重辨识，首先，利用椭球进行第一次辨识，同时根据全对称多胞体迭代公式得到该时刻体积最小全对称多胞体；然后更新全对称多胞体使其包含变化后的参数；对更新后的全对称多胞体进行奇异值分解降维，得到降维后的包含参数可行集的全对称多胞体，最后将降维后全对称多胞体离散成约束条件第二次更新椭球得到系统参数值。通过奇异值分解使得全对称多胞体的维数不会一直增加，并始终维持在初始给定的维数，使得计算复杂度减小，通过两次更新椭球在降低辨识保守性的同时提高了辨识精度。

主权项：1.一种生产车间移动机器人基于多胞-椭球双滤波的位姿定位方法，包括以下步骤：Step1：将移动机器人的运动学模型离散化成一个离散连续模型其中，φk为观测向量，θ为位姿定位参数，ek表示系统有界噪声；Step2：在给定未知但有界噪声和外加激励信号下，根据移动机器人的运动学模型获得观测向量φk和输出序列yk，并通过观测向量φk和输出序列yk得到第k步参数可行集的约束条件；Step3：根据k步约束条件和k-1步椭球得到第一次椭球辨识最小迹椭球；Step4：根据k步约束条件和k-1步全对称多胞体得到第k步体积最小全对称多胞体；Step5：考虑系统参数的变化，将Step4中的得到的全对称多胞体扩展；Step6：对扩展后全对称多胞体进行奇异值分解降维，得到降维后的全对称多胞体；其特征在于：Step7：将降维后全对称多胞体离散成约束条件，进行第二次椭球辨识得到最小迹椭球并将其中心值作为第k步位姿估计值。

全文数据：

权利要求：

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