[发明专利]一种复杂环境下智能体自主导航算法及系统

权利要求书

1.一种复杂环境下智能体自主导航系统的导航方法，自主导航系统包括：

卫星导航系统、惯性导航系统、视觉里程计模块和里程计模块；所述卫星导航系统、惯性导航系统、视觉里程计模块和里程计模块均与数据处理模块连接；所述数据处理模块与自主导航算法处理模块连接；

惯性导航系统包括与数据处理模块信号连接的加速度计和陀螺仪；

视觉里程计模块包括与数据处理模块信号连接的光敏传感器和视觉传感器；

还包括在信号干扰或屏蔽、光照过强或过弱时，用于实现避障与导航的预留模块；所述预留模块内置激光模块、雷达模块、主动红外模块或被动红外模块；

导航方法，包括以下步骤：

S1、输入视觉传感器的工作光强范围A，以及智能体的运动方式C，并根据智能体工作环境预设卫星导航模块工作范围值B；

S2、采集当前环境下的光强大小a、卫星定位数据b、位置信息c、图像信息、加速度和角速度，并将采集到的当前环境下的数据进行预处理；

S3、根据当前环境采集到的光强大小a、卫星定位数据b和位置信息c，分别判断视觉传感器、卫星导航模块和里程计模块是否处于正常工作状态，并将处于正常工作状态的导航系统两两相融合；

S4、分别计算得到惯性导航系统、卫星导航系统、视觉里程计和里程计的位置、速度信息，根据卡尔曼滤波和无偏估计算法构建位置、速度误差模型，并基于多传感器数据融合算法分别对视觉里程计与惯性导航系统、视觉里程计与里程计、卫星导航系统与惯性导航系统、卫星导航系统与里程计四种进行数据融合处理；

S5、根据开源数据和专家决策系统构建类脑知识库，并基于类脑知识库中先验知识判断出定位精度最高的组合导航方案。

2.根据权利要求1所述的复杂环境下智能体自主导航系统的导航方法，其特征在于，所述步骤S3中判断视觉传感器、卫星导航模块和里程计模块是否处于正常工作状态的方法为：

判断光强大小a是否在视觉传感器可正常工作的光强范围值A内，若在则输出第一条件判断值为1，否则输出0；判断卫星定位数据b是否在预设卫星导航模块工作范围值B内，若在则输出第二条件判断值为1，否则输出0；判断里程计模块是否能采集位置信息c，若能则输出第三条件判断值为1，否则输出0。

3.根据权利要求1所述的复杂环境下智能体自主导航系统的导航方法，其特征在于，所述步骤S3中处于正常工作状态的导航系统两两相融合的方法为：

S3.1、若输出条件判断值为111，则组合导航方案为视觉里程计与惯性导航系统相融合、视觉里程计与里程计相融合、卫星导航系统与惯性导航系统相融合和卫星导航系统与里程计相融合；

S3.2、若输出条件判断值为110，则组合导航方案为视觉里程计与惯性导航系统相融合和卫星导航系统与惯性导航系统相融合；

S3.3、若输出条件判断值为101，则组合导航方案为视觉里程计与惯性导航系统相融合和视觉里程计与里程计相融合；

S3.4、若输出条件判断值为100，则组合导航方案为视觉里程计与惯性导航系统相融合；

S3.5、若输出条件判断值为011，则组合导航方案为卫星导航系统与惯性导航系统相融合和卫星导航系统与里程计相融合；

S3.6、若输出条件判断值为010代表，则组合导航方案为卫星导航系统与惯性导航系统相融合；

S3.7、若输出条件判断值为001，则不满足使用组合导航条件，使用里程计或惯性导航系统单独导航；

S3.8、若输出条件判断值为000，则不满足使用组合导航条件，惯性导航系统单独导航。

4.根据权利要求1所述的复杂环境下智能体自主导航系统的导航方法，其特征在于，所述步骤S4的具体步骤包括：

S4.1、分别计算得到惯性导航系统、卫星导航系统、视觉里程计和里程计的位置信息、速度信息；

S4.2、通过卡尔曼滤波和无偏估计算法构建位置、速度误差模型，利用步骤S4.1中所得的智能体位置、速度信息，根据多传感器数据融合算法分别对视觉里程计与惯性导航系统、视觉里程计与里程计、卫星导航系统与惯性导航系统、卫星导航系统与里程计四种组合导航方式进行数据融合处理，并利用量测值对状态估计进行修正。