[发明专利]一种基于惯性导航的移动机器人位移计算算法

说明书

本发明涉及一种基于惯性导航的移动机器人位移计算算法，首先通过移动机器人上的惯性测量单元的三轴加速度计读取三轴加速度；接着对三轴加速度采用防脉冲干扰平均滤波法滤除由于硬件不稳定产生的跳变数据；然后对三轴加速度采用取波峰‑波谷算法获取三轴加速度波峰‑波谷值；接着对三轴加速度的波峰‑波谷采用最小二乘法获取最佳线性拟合函数，并对拟合函数积分计算出位移；然后对位移计算算法进行修正，并用修正的位移计算算法来计算防脉冲干扰平均滤波法滤波后的位移；最后对两次位移进行融合消除误差。本发明大大消除了惯性导航加速度计计算位移的误差，实现了单靠加速度计就能精确位移计算，提高了基于惯性导航的移动机器人室内定位的精度。

技术领域

本发明涉及机器人定位领域，特别是一种基于惯性导航的移动机器人位移计算算法。

背景技术

目前用于移动机器人的基于GPS的室外定位系统已相当成熟，但在大型室内建筑由于卫星讯号接收不良，室内定位系统成为应用厂商竞相投入的技术。目前室内定位技术主要以Wi-Fi、蓝牙和惯性导航为主，但Wi-Fi和蓝牙需布建大量的网路系统，建置成本较高，且精度亦受室内障碍物影响，而采用惯性导航的移动机器人室内定位不仅建置成本较低，也可大幅提升精度。

惯性导航是指利用多种传感器组成多轴惯性测量单元(IMU，InertialMeasurement Unit)，传感器主要包括三轴加速度计、三轴陀螺仪、三轴磁力计。惯性导航用于移动机器人室内定位一般会与其他定位传感器进行融合，单靠惯性导航的室内定位累积误差大，尤其单靠加速度计进行积分计算位移在移动机器人定位技术中还未能实现。误差产生的主要原因是加速度计较为敏感，加速度计具有较为严重的漂移现象，产生的加速度会随着轻微抖动而起伏变化，由此二次积分得出的位移由于时间累积误差不断变大。

目前惯性导航室内定位已成功应用于步行控制的室内定位，采用步长控制计算相对位移，如此产生的加速度由于步行中抬放腿呈有规律的起伏变化，而移动机器人基于平面保持水平运动其加速度呈无规律变化，所以移动机器人平台的位移计算未见较好成果。且目前对移动机器人惯性导航的三轴加速度数据的处理更多采用基本数字滤波算法、Kalman滤波算法、时域滤波算法等，这些算法较好实现了对加速度初始数据的消抖和平滑，但是仍不能解决二次积分后位移累积误差不断变大问题。

基于上述基于惯性导航的移动机器人加速度计算位移累积误差不断变大问题，本发明提出一种既能较好处理加速度计数据不稳定问题又能较好通过加速度计算位移的算法。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种基于惯性导航的移动机器人位移计算算法，既能较好处理加速度计数据不稳定的问题又能较好通过加速度计算位移。

本发明采用以下方案实现：一种基于惯性导航的移动机器人位移计算算法，具体包括以下步骤：

步骤S1：读取移动机器人的三轴加速度a(a_x,a_y,a_z)；

步骤S2：对三轴加速度采用防脉冲干扰平均滤波法进行滤波，用以滤除由于硬件不稳定产生的跳变数据；

步骤S3：对步骤S2滤波后的数据采用取波峰-波谷算法获取三轴加速度的波峰-波谷值；

步骤S4：对步骤S3中获得的三轴加速度的波峰-波谷值采用最小二乘法获取最佳线性拟合函数，并对拟合函数积分计算出位移；

步骤S5：对位移计算算法进行修正，并用修正的位移计算算法来计算防脉冲干扰平均滤波法滤波后的位移；

步骤S6：对两次位移进行融合消除误差计算最终位移。

进一步地，所述步骤S1具体为：通过Linux系统主控板采用IIC通信方式读取移动机器人上的惯性测量单元的三轴加速度计的三轴加速度a(a_x,a_y,a_z)。