[发明专利]一种复杂环境下智能体自主导航算法及系统

说明书

本发明公开了一种复杂环境下智能体自主导航算法及系统，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。本发明通过采集智能体周围的环境参数，构建了四种组合导航方式，高于各种导航方式独立使用时的精度，并根据智能体所处环境参数选取一种精度最高稳定性最好的组合导航方式；同时，本发明在任何时刻都只有两种导航方式即一种组合导航方式进行工作，实现了资源的节省，提高了运算速度并且减少了电量的消耗。

技术领域

本发明属于自主导航的技术领域，具体涉及一种复杂环境下智能体自主导航算法及系统。

背景技术

随着智能驾驶、无人机、机器人技术快速发展，对位置信息的精度要求越来越高，将多种不同的导航方法进行优劣互补融合，设计用于民用、工业应用和军用的组合导航算法已经成为导航学科领域中富有挑战性的新方向。

目前，导航系统大多使用卫星导航系统或惯性导航系统(Inertial NavigationSystem，以下简称INS)或卫星导航系统与惯性导航系统(INS)相融合。卫星导航系统包括美国全球定位系统(GPS)、中国北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System，BDS)、俄罗斯格洛纳斯卫星导航系统(GLONASS)和欧洲伽利略卫星导航系统(Galileosatellite navigation system)。卫星导航系统在室外空旷环境拥有较高的定位精度，但是受制于信号强度，卫星定位信号很容易受到遮挡或干扰，导致卫星定位系统在森林、峡谷及室内环境定位不准确甚至无法定位，并且卫星导航系统耗电量大不适宜长时间使用。惯性导航系统(INS)是一种不依赖于外部信息、也不向外部辐射能量的自主式导航系统，但由于内部存在积分环节，长时间使用会产生较大的累计误差。导航误差是衡量一个导航系统好坏的主要评判标准，由于工作原理和工作环境的不同，每个导航系统有着不同的误差特性。

由于各种导航定位技术都有各自的优缺点以及最合适的使用场景，而实际使用环境比较复杂，单一的采用任何一种定位方式都很难实现高可靠性、高准确度和高精度的定位。但是可以将多种有互补特性的传感器进行组合，通过卡尔曼滤波将采集的数据进行信息融合，从而获得优于单独使用各个传感器的系统性能的定位导航结果。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术中的上述不足，提供一种复杂环境下智能体自主导航算法及系统，以解决或改善上述的问题。

为达到上述目的，本发明采取的技术方案是：

一种复杂环境下智能体自主导航算法及系统，其包括卫星导航系统、惯性导航系统、视觉里程计模块和里程计模块；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；数据处理模块与自主导航算法处理模块连接。

优选地，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。

优选地，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。

优选地，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；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。

一种复杂环境下智能体自主导航算法，包括：

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；