龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：南京理工大学
申请日：2024-01-17
公开（公告）日：2024-05-10
公开（公告）号：CN118010014A
主分类号：G01C21/16
分类号：G01C21/16;G01S17/86;G01S7/48;G01S7/497;G01C25/00;G06V10/75;G06V20/64
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：本发明公开了一种基于子图匹配的复杂管道环境多源异构信息融合定位方法。针对相似管道环境下的点云退化问题，使用扩展卡尔曼滤波方法利用预处理后的异构传感器信息构建机器人运动系统方程、测量方程，迭代更新卡尔曼增益并输出准确的局部先验位姿估计。针对传统定位算法累计误差随时间线性增长的问题，利用惯性测量单元数据对前置机械式激光雷达点云进行平面投影并构建子图，使用子图匹配思想紧耦合先验位姿与子图的局部约束因素从而估计机器人在滑动窗口内相邻数据帧间的运动增量，最终最小化所有因素残差以获得管道巡检机器人状态的最大后验估计。通过相应实验，验证了所提出定位方法的准确性与有效性，该方法能够有效减少管道巡检机器人在复杂狭窄管道环境下的定位误差，达到了厘米级的定位精度。
主权项：1.一种基于子图匹配的复杂管道环境多源异构信息融合定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，建立管道巡检机器人系统动力学模型；步骤2，将管道巡检机器人放置于复杂管道环境中采集异构传感器数据，所述传感器包括编码器、惯性测量单元即IMU、侧面固态激光雷达和前置机械式激光雷达；步骤3，对采集到的异构传感器数据进行预处理，获取管道巡检机器人及其周边环境的测量信息；步骤4，根据编码器数据构建管道巡检机器人运动系统方程，初始化管道巡检机器人位姿状态与协方差；步骤5，根据IMU和侧面固态激光雷达数据构建并更新测量方程，基于扩展卡尔曼滤波即EKF方法计算卡尔曼增益并迭代更新，获得管道巡检机器人的先验位姿估计；步骤6，利用IMU数据对前置机械式激光雷达点云进行平面投影并构建子图；步骤7，使用子图匹配思想紧耦合先验位姿与子图的局部约束来估计管道巡检机器人在滑动窗口内相邻数据帧间的运动增量，并最小化所有因素残差以求解管道巡检机器人状态的最大后验估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于子图匹配的复杂管道环境多源异构信息融合定位方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号