[发明专利]一种考虑可变有色测量噪声的移动机器人定位方法及系统

说明书

本发明公开了一种考虑可变有色测量噪声的移动机器人定位方法及系统，包括：以移动机器人k时刻在东向和北向的位置和速度作为状态量，将UWB测量得到的移动机器人与UWB参考节点之间的距离作为系统观测量，构建滤波模型；在扩展有限脉冲响应滤波器的基础上，根据在离线阶段选择的不同局部滤波窗口，构建m个不同的考虑有色测量噪声的子滤波器；通过IMM方式对构建的子滤波器的输出进行融合，得到当前时刻的移动机器人最优的位置预估，实现移动机器人的定位。本发明构建不同的有色测量噪声下的子EFIR滤波器，通过交互多模型算法，将各子滤波器的输出进行融合，最终得到最优的UWB测量的移动机器人最优位置预估。

技术领域

本发明涉及复杂环境下组合定位技术领域，尤其涉及一种考虑可变有色测量噪声的移动机器人定位方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

移动机器人导航与定位作为家庭服务机器人为人类提供高质量服务的基础，目前面临很多挑战。特别是在室内环境下，建筑物室内布局、建筑材料、甚至空间尺寸都会对导航信号产生影响，严重影响定位精度。与此同时，面向室内环境的家庭服务机器人相对较小的平台也对导航仪器的体积、精度和成本提出了苛刻的要求。在室内环境下，如何利用所获取的有限信息消除室内复杂导航环境对服务机器人导航信息获取的准确性和实时性的影响，保证服务机器人在室内环境下导航精度的持续稳定，具有重要的科学理论意义和实际应用价值。

在现有的定位方式中，全球卫星导航系统(Global Navigation SatelliteSystem,GNSS)是最为常用的一种方式。虽然GNSS能够通过精度持续稳定的位置信息，但是其易受电磁干扰、遮挡等外界环境影响的缺点限制了其应用范围，特别是在室内、地下巷道等一些密闭的、环境复杂的场景，GNSS信号被严重遮挡，无法进行有效的工作。

近年来，UWB(Ultra Wideband)以其在复杂环境下定位精度高的特点在短距离局部定位领域表现出很大的潜力。学者们提出将基于UWB的目标跟踪应用于GNSS失效环境下的行人导航。这种方式虽然能够实现室内定位，但是由于室内环境复杂多变，UWB信号十分容易受到干扰而导致定位精度下降甚至失锁；与此同时，由于UWB采用的通信技术通常为短距离无线通信技术，因此若想完成大范围的室内目标跟踪定位，需要大量的网络节点共同完成，这必将引入网络组织结构优化设计、多节点多簇网络协同通信等一系列问题。因此现阶段基于UWB的目标跟踪在室内导航领域仍旧面临很多挑战，特别是在移动机器人转向的过程中，有色测量噪声(Colored Measurement Noise，CMN)会对移动机器人的位置预估精度造成影响，但是现有技术无法对有色测量噪声进行准确预测。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种考虑可变有色测量噪声的移动机器人定位方法及系统，对传统的扩展有限脉冲响应(EFIR)滤波器进行改进，以在离线阶段选择的不同有色噪声比例构建不同的有色测量噪声下的子EFIR(扩展有限脉冲响应)滤波器，并通过交互多模型(IMM)方法对构建的子EFIR滤波器的输出进行融合，最终得到当前时刻最优的移动机器人位置预估。

在一些实施方式中，采用如下技术方案：

一种考虑可变有色测量噪声的移动机器人定位方法，包括：

以移动机器人k时刻在东向和北向的位置和速度作为状态量，将UWB测量得到的移动机器人与UWB参考节点之间的距离作为系统观测量，构建滤波模型；

在扩展有限脉冲响应滤波器的基础上，根据在离线阶段选择的不同局部滤波窗口，构建m个不同的考虑有色测量噪声的子滤波器，m为设定值；

通过IMM方式对构建的子滤波器的输出进行融合，得到当前时刻的移动机器人最优的位置预估，实现移动机器人的定位。

作为进一步地改进，各子滤波器的状态方程具体为：