《電子技術(shù)應(yīng)用》
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IEKF濾波在移動(dòng)機(jī)器人定位中的應(yīng)用
來(lái)源:電子技術(shù)應(yīng)用2013年第2期
強(qiáng)敏利,, 張萬(wàn)緒
西北大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 陜西 西安 710127
摘要: 針對(duì)EKF中觀測(cè)噪聲方差估計(jì)不準(zhǔn)確導(dǎo)致濾波器性能下降甚至發(fā)散的問(wèn)題,,提出了基于環(huán)境特征的迭代擴(kuò)展卡爾曼濾波(IEKF)融合算法,。該算法融合了里程計(jì)采集的機(jī)器人內(nèi)部數(shù)據(jù)和激光雷達(dá)傳感器采集的外部環(huán)境特征,在測(cè)量更新階段多次迭代狀態(tài)估計(jì)值并對(duì)機(jī)器人的位姿進(jìn)行修正,,減少了非線性誤差,,提高了定位精度。
中圖分類號(hào): TP242
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
文章編號(hào): 0258-7998(2013)02-0074-04
Application of iterated extended Kalman filtering in mobile robot localization
Qiang Minli,, Zhang Wanxu
College of Information Science and Technology, Northwest University, Xi′an 710127,,China
Abstract: To address the problem of performance degradation and even divergence of EKF caused by poor estimates of the observation noise,an iterated extended Kalman filter fusion algorithm based environment characteristic is proposed. This algorithm combined with the robot internal data collected by odometer and external environment characteristic collected by laser radar sensor. In the measurement of update stage, the state estimation is iterated many times to correct the robot position, and the nonlinear error is reduced and localization accuracy is improved.
Key words : self-localization; mobile robot; Kalman filtering; information fusion

    隨著電子技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展及機(jī)器人定位精度的不斷提高,,智能移動(dòng)機(jī)器人的應(yīng)用越來(lái)越廣泛?,F(xiàn)已廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)、??仗剿?、軍事、家庭和一些服務(wù)行業(yè),。

     精確的定位是移動(dòng)機(jī)器人安全,、有效地完成任務(wù)的關(guān)鍵和前提[1]。現(xiàn)有的大多數(shù)定位方法是通過(guò)機(jī)器自身攜帶的傳感器實(shí)時(shí)感知自身所處環(huán)境的位置和周圍信息,并不斷修正自身狀態(tài),,然后在有障礙物的環(huán)境中有效地完成任務(wù),。
    卡爾曼濾波[2]是由一系列遞歸數(shù)學(xué)公式描述的。它們提供了一種高效可計(jì)算的方法來(lái)估計(jì)過(guò)程的狀態(tài),,并使估計(jì)均方誤差最小,,應(yīng)用廣泛且功能強(qiáng)大。但如果模型或系統(tǒng)噪聲特性估計(jì)與實(shí)際不符,,則會(huì)降低濾波器的精度甚至導(dǎo)致濾波器發(fā)散,。為了解決此問(wèn)題,本文結(jié)合外部環(huán)境特征信息并在測(cè)量更新階段多次迭代濾波估計(jì)值,,減小定位誤差,,提高系統(tǒng)穩(wěn)定性。
1 系統(tǒng)模型
    本文的研究對(duì)象是一種三輪智能移動(dòng)機(jī)器人,,該機(jī)器人的其中一輪為萬(wàn)向輪,,另外兩輪為驅(qū)動(dòng)輪。兩個(gè)驅(qū)動(dòng)輪上裝有光電碼盤(pán),。利用驅(qū)動(dòng)輪的碼盤(pán)數(shù)據(jù),,可以計(jì)算機(jī)器人的動(dòng)態(tài)位置信息。機(jī)器人的正前方裝有激光雷達(dá)測(cè)距傳感器,,可以采集已知環(huán)境中的路標(biāo)信息,。準(zhǔn)確的系統(tǒng)模型直接影響著機(jī)器人的定位精度。因此,,本文首先根據(jù)機(jī)器人信息建立了坐標(biāo)系統(tǒng)模型,、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型和傳感器觀測(cè)模型。


1.3 觀測(cè)模型
    根據(jù)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型估計(jì)的位姿,,只是實(shí)際位姿的一個(gè)粗略的估計(jì),,由于輪子打滑等原因存在一定誤差,而且隨著機(jī)器人移動(dòng)時(shí)間的增加,,誤差將越來(lái)越大,,最終移動(dòng)機(jī)器人將偏離自己的軌跡,。為了修正誤差,,移動(dòng)機(jī)器人需要利用激光雷達(dá)傳感器,對(duì)路標(biāo)進(jìn)行觀測(cè),,修正自身的位姿,。
    本文利用激光雷達(dá)測(cè)距傳感器的觀測(cè)信息來(lái)修正機(jī)器人自身的位置。機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中,,利用測(cè)距傳感器掃描周圍環(huán)境,,獲得的觀測(cè)量z(k)是周圍環(huán)境路標(biāo)相對(duì)于傳感器的距離和方向,然后根據(jù)先驗(yàn)的地圖信息確定自身的實(shí)際位置。在定位問(wèn)題的狀態(tài)空間描述中可以表示為:



 

 


    眾所周知,,迭代次數(shù)越多,,計(jì)算量越大,時(shí)間越長(zhǎng),。因此,,實(shí)際機(jī)器人定位中,針對(duì)實(shí)際硬件條件,,可以選取合適的迭代次數(shù)提高算法的定位精度,,增強(qiáng)算法的收斂穩(wěn)定性。
    由兩次實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,,IEKF算法估計(jì)的路標(biāo)特征和機(jī)器人路徑與實(shí)際基本相符,。從實(shí)驗(yàn)所得的誤差數(shù)據(jù)可以看出,相對(duì)于機(jī)器人自身的空間大小,,誤差在可接受的范圍之內(nèi),,表明該定位系統(tǒng)定位精度較高,具有較高的可靠性,。
    本文針對(duì)機(jī)器人定位精度問(wèn)題,,在傳統(tǒng)卡爾曼濾波的基礎(chǔ)上,提出一種迭代擴(kuò)展卡爾曼濾波算法,。該算法相對(duì)于傳統(tǒng)卡爾曼濾波算法,,在狀態(tài)更新階段采用多次迭代更新,減少了系統(tǒng)線性化時(shí)所帶來(lái)的誤差,,并將該算法與多傳感器信息融合技術(shù)結(jié)合應(yīng)用于有路標(biāo)的機(jī)器人定位,。模型簡(jiǎn)單、存儲(chǔ)量小,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法在保證實(shí)時(shí)性的同時(shí)較大地提高了定位精度,,能夠滿足機(jī)器人高精度及可靠性等方面的要求。
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