[发明专利]AGV小车的定位方法及定位系统

说明书

本发明提供一种AGV小车的定位方法，包括如下步骤：系统启动、前端采集、数据同步、姿态解算、数据融合、判定AGV小车速度、零速修正。本发明还提供一种AGV小车的定位系统。本发明解决了AGV的高精度定位问题；采用视觉与惯性导航融合的方式来对惯性导航和视觉的误差进行互相修正，来提高定位的精度，采用零速修正的方式来对累计误差进行消除，达到高精度定位的目的。

技术领域

本发明属于定位系统技术领域，涉及一种AGV小车的定位方法及定位系统。

背景技术

AGV小车在室内进行自主导航、智能搬运，需要准确的位置信息和障碍物的信息。为了解决这个问题，现有的方案包括有：磁条导航、二维码导航、视觉导航、惯性导航等。磁条导航、二维码导航的主要缺点为：容易被碾压或者腐蚀而被损坏，不容易维护；视觉导航：在室内光线较暗，变化较大，导致采集的图像数据质量较差，影响导航；惯性导航：采用航迹推演的方式进行姿态解算，具有较大累计误差。

(1)磁条、二维码类导航方案：在室内空间当中，特别是机器人、AGV小车运动的过程当中，容易将磁条和二维码进行碾压，导致损坏从而导致无法进行导航，这就要求这里定位方式具有较好的维护，从而带来较高的维护成本。并且磁条导航还需要要求小车在磁条上进行运动，对运动进行了限制，不利于完全自主式的导航方式。

(2)传统的视觉惯导融合的方案：这种方案对场景具有一定的要求，需要曾在闭环情况下定位精度才会得到提升，在没有闭环信息的情况下，无法进行全局后端优化，无法消除累计误差，使得精度下降。

(3)传统的视觉导航方案：视觉导航在室内环境下，容易受到环境的影响，如：光线、粉尘等，在光线不稳定下，所找到的特征点和特征点数将会不一样，导致整个导航系统的鲁棒性降低；而且视觉导航比较依赖于闭环修正，需要在一个有闭环的环境下进行导航，因此对场景具有一定的限制。

(4)传统惯性导航中的零速修正方案:惯性导航的不足在于容易发散，不适合应用于长时间的导航，累计误差较大，加入零速修正后的惯性导航，虽能够在一定程度上起到消除累计误差的作用，但仍然曾在停车较频繁，停车时间较长的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种AGV小车的定位方法，解决了AGV的高精度定位问题；采用视觉与惯性导航融合的方式来对惯性导航和视觉的误差进行互相修正，来提高定位的精度，采用零速修正的方式来对累计误差进行消除，达到高精度定位的目的。

本发明的技术方案为：

本发明提供一种AGV小车的定位方法，包括如下步骤：

(1)系统启动；

(2)前端采集：工业相机采集图像数据，IMU采集数据信息，并将图形数据和IMU数据输入导航计算机；

(3)数据同步：在图像数据传输进导航计算机后，通过一个标志位，将图像信息传输给IMU，将图像数据与IMU数据进行同步；

(4)姿态解算；视觉姿态解算和IMU姿态计算；

(6)数据融合：将IMU姿态解算后的结果作为运动量，构建运动方程，将视觉解算出来的姿态信息作为观测量，来构建观测方程，构建Kalman滤波方程，进行数据融合，得到最优结果；

(7)判定AGV小车速度：根据判定方法，判定AGV小车处于绝对零速的时候，进入步骤(8)；反之，得到导航相关的定位信息，导航结束；

(8)零速修正：构建速度误差方程，运用Kalman滤波，对姿态信息进行修正，并将修正后的状态进行零速更新，达到消除累计误差的目的，导航结束。

优选的，所述步骤(2)中，工业相机将采集的图像数据通过USB端口传输进入导航计算机，IMU通过串口，并运用串口转换成USB端口，将IMU数据传输进入导航计算机；