综合卡尔曼滤波的多传感器协同室外定位研究.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月南京工程学院学报(自然科学版)().:./.投稿网址:/.综合卡尔曼滤波的多传感器协同室外定位研究汪 涛黄家才汤文俊高芳征(南京工程学院工业中心、创新创业学院 江苏 南京)摘 要:为了拓展移动机器人应用场景、满足室外定位的高精度需求提出一种基于综合卡尔曼滤波的协同室外定位算法可解决室外复杂环境下独立传感器失灵、机器人实时定位漂移的问题.首先构建 和超宽频非线性定位系统模型测试不同滤波算法对该模型的预测效果分析对比解算速度和均方根误差从而确定适合定位系统的最优算法然后针对 信号受环境遮挡导致丢失或失准的情况构建超宽频和惯性测量单元非线性定位补偿系统利用基于误差的卡尔曼滤波算
2、法预测机器人位置姿态通过融合两种非线性系统下估计得到的不同状态向量确定机器人室外真实位置姿态进一步提高机器人室外定位精度保证定位系统的稳定性.试验验证表明本文算法室外定位误差小于 在 信号微弱的环境下能实时估计目标位置姿态大幅度降低障碍物干扰的影响准确预测机器人位置.关键词:协同定位多传感器融合综合卡尔曼滤波状态估计中图分类号:收稿日期:修回日期:基金项目:国家自然科学基金面上项目()江苏省重点研发计划课题()江苏省自然科学基金面上项目()作者简介:汪涛硕士研究生研究方向为机器视觉及自动化.:.引文格式:汪涛黄家才汤文俊等.综合卡尔曼滤波的多传感器协同室外定位研究.南京工程学院学报(自然科学版
3、)():./.南京工程学院学报(自然科学版)年 月 .随着机器人技术的飞速发展机器人的应用场景逐渐由室内向室外拓展其自主性、智能性不断提高.精准的室外定位研究是机器人室外安全作业的重要保障.现在主流的室外定位传感器包括全球定位系统()、相机、激光雷达等.国内外研究人员通过借助传感器的环境感知能力在提升室外定位精度方面取得了不少成果.文献基于多光源检测以及高帧频的 遥感红外相机介绍一种信号调制技术使其在极端晴朗的条件下能够准确探测到红外信标而实现定位文献针对单目直接法难以构建低纹理区地图问题将惯导数据融入到图像跟踪过程搭建视觉惯性跟踪模型提出双投影匹配算法实现稠密点云地图的构建从而进行室外定位.
4、为了提高定位精度上述方法在室外定位过程中系统需处理大量数据以获得完整的地图信息对硬件性能的要求较高.不依赖于复杂的算法可以直接输出目标姿态信息对控制器硬件性能的要求较低被广泛应用于自动驾驶技术.民用 误差较大(高达米级)卫星信号受限于搜星数的条件受外界影响严重致使单纯的 数据作为室外定位主要手段不能满足实际应用需求.为了解决上述问题人们开始探索使用其他传感器来弥补 的缺陷.文献针对 信号易受干扰的情况融合惯性导航系统()数据构建紧耦合定位系统降低环境因素的影响文献在可测量影像的基础上融合 和惯性测量单元()数据解决了车辆导航系统卫星信号失锁的问题.但上述算法中所使用的辅助传感器本身具有一定的局
5、限性 本身极易受到地球磁场的影响导致数据失真并且只能提供角度数据的配准 误差会随时间增加逐渐增大最终导致数据漂移无法对 数据进行长时间的稳定校正.不同 于 传 统 连 续 波 的 通 信 方 式 超 宽 频()无载波通信技术使用周期为纳秒级的脉冲传输数据.由于其穿透能力和抗干扰能力强 无载波通信技术逐渐被应用于定位领域一般定位精度在 以内.作为测距手段时非视距信号()是影响信号测量准确性的主要原因之一.为了弥补该误差文献提出一种室内定位滤波器借助 提供的先验信息抑制 的观测误差从而提高定位精度.受限于 的使用范围机器人室外作业活动范围具有局限性.面对复杂的室外情况单个传感器的适用场景受到了一定
6、限制从而影响室外定位系统的定位精度和定位范围.为此本文提出一种基于综合卡尔曼滤波()的多传感器室外协同定位算法.首先构建基于 与 的非线性数据融合系统然后分析各种滤波器的性能并选出最优滤波算法考虑到 大范围信号丢失的情况构建基于 数据与 数据的非线性系统利用状态误差卡尔曼滤波()算法解算目标的位姿状态最后融合两种非线性状态观测系统的状态估计数据可大幅度提高室外复杂环境下的多传感器协同定位精度.技术框架本系统室外定位流程框架由数据解析层、滤波算法层和姿态估计层三部分组成.对、以及 三种传感器的解析为后续融合层提供数据第 卷第 期汪 涛等:综合卡尔曼滤波的多传感器协同室外定位研究基础.利用解析得到
7、的数据搭建非线性系统方程采用合适的滤波算法提高位姿解算的精确度.如图 所示数据解析层解析 输出的()报文获取目标的速度以及方位角信息 模块采用 的测距方法构建方程组通过 算法得到目标的位置信息.滤波算法层分析不同滤波算法框架下模型的解算速度和均方根误差()选取实时性和稳定性最优的算法.姿态估计层判断 信号受到的扰动大小选择合适的传感器定位组合当 数据出现连续失真(即当 和 非线性系统产生的卡尔曼增益超出限制)时及时切换组合算法实现室外协同定位.本系统硬件连接方式如图 所示.图 本文算法流程框架图图 本文系统硬件连接方式本文设计的室外定位系统除了移动机器人以及嵌入式处理器以外还需要连接、以及 传
8、感器模块.模块通过多路卫星通道解算出目标的位姿数据 模块依靠多个基站的数据解算出目标的定位信息 作为刚体嵌入目标可直接输出目标的运动数据.综合卡尔曼滤波算法由于室外单一传感器会受到复杂环境的各种影响本文设计滤波算法层在获取到各个传感器的数据后构建 和 的非线性数据融合系统弥补 定位误差大、定位范围局限的缺陷.本 文 基 于 传 统 扩 展 卡 尔 曼 滤 波()算法分析判别各种滤波器的优劣(滤波时间以及效果)选取一种相对符合实际应用场景的最优滤波器参与系统运算.为了解决在恶劣环境下 信号丢失问题本文设计一种基于 和 数据的非线性数据融合系统利用 算法求解滤波结果.在实际场景下通过对 数据质量的
9、判断选择性地添加该系统的结果作为实际定位数据.扩展卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法作为状态最优估计算法被广泛应用于传感器、机器人和自动驾驶技术该算法通过预测和更新两个步骤实现对状态信息的准确估计.假设以正东和正北方向为坐标轴正方向建立空间坐标系系统所受的噪声均为符合高斯分布的白噪声则令状态向量为 其中:、分别为目标在空间坐标系下的坐标、分别为目标在对应方向下的分速度.目标状态方程为:()()式中为 时刻下的状态 为状态转移矩阵 为 时刻下的状态 为噪声驱动矩阵 为观测噪声.假设其协方差矩阵 则令:.()南京工程学院学报(自然科学版)年 月式中 为采样周期为方便计算假设 .由位置与速度的关系可得:(
10、)构建状态方程后以解析 数据得到的速度 和方位角 信息及解算 数据得到的目标坐标数据构建观测方程假设观测向量为:()()式中:为观测向量 为状态向量 与 观 测 向 量 之 间 的 函 数 关 系()其中、分别为目标当前时刻在对应方向上的速度分量为观测噪声假设其满足高斯分布特征其协方差矩阵 .对构建的非线性系统方程采用 处理提高定位精度.滤波过程为:)预测过程构建状态和概率密度预测方程:()式中:为 时刻的先验状态估计 为 时刻的后验状态估计为 时刻先验误差的协方差矩阵(该矩阵表明预测质量的优劣)为 时刻后验误差的协方差矩阵.通过状态转移矩阵 和噪声驱动矩阵 对状态向量和误差协方差矩阵进行先验
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