專利名稱：一種ins輔助的室內移動機器人無線定位方法
技術領域：
本發明涉及一種INS輔助的室內移動機器人無線定位方法，屬于機器人無線定位技術領域。
背景技術：
近年來，隨著計算機技術、信息技術、通訊技術、微電子技術和機器人技術的飛速發展，移動機器人技術的研究與應用取得了長足的進步，使其在許多場合被寄予了替代人類自動執行某些日常性與危險性任務的厚望，如物流倉儲的搬運機器人，惡劣工作環境的生產機器人等。機器人的導航與定位作為實現機器人智能化和完全自主化的關鍵技術，逐漸成為目前該領域的研究熱點。然而，在外界無線電信號微弱、電磁干擾強烈等一系列復雜室內環境中，對智能移動機器人導航信息獲取的準確性、實時性及魯棒性有很大的影響。如何將室內環境下獲取的有限信息進行有效的融合以滿足智能移動機器人高導航精度的要求，消除外界環境的影響，具有重要的科學理論意義和實際應用價值。與面向室外的移動機器人相比，在室內環境下，由于受到多路徑傳播干擾的影響，對于移動機器人的定位與研究仍舊處于起步階段。近年來，無線傳感器網絡(WirelessSensors Network, WSN)以其低成本、低功耗和低系統復雜度的特點在短距離局部定位領域表現出很大的潛力，伴隨著智能化城市建設步伐的不斷邁進以及全國范圍內無線網絡的普及和使用，許多學者開始將WSN應用于面向室內環境下的智能移動機器人的導航。目前無線定位技術主要是通過測量未知節點和已知節點之間的一個或幾個無線信道物理參數來完成，例如，S.J.Kim等人利用二維超聲波定位實現了室內移動機器人的自定位算法，N.Patwari 等米用測量 TOA (Time Of Arrival)和 RSS (Received Signal Strength)相結合的方式來預估節點之間的相對位置。Alsindi等研究基于TOA室內多徑環境的超寬帶無線定位模型和算法。IEEE 802.11無線網絡(WiFi)由于目前廣泛應用于室內網絡通信部署，很多學者研究利用其通信參數實現室內定位，但由于其定位精度在米級，對于實現高精度室內定位還有很多工作要做。在無線定位傳感器的選擇上，由于超聲波傳感具有低功耗、低成本、高精度等特點，相對于激光測距傳感、視覺傳感等更得到室內機器人定位和導航研究領域專家學者的認可，如，Minami等采用分布式定位方案，利用基于TOA的多點超聲波測距實現定位。Μ.M.Saad等最近提出一種無需參考節點(射頻信號和定時參考)的室內超聲波定位方案，采用AOA (Angle of Arrival)和T0F(Time of Flight)混合的方式實現高精度信標定位。與傳統的定位方式相比，除了具有低成本、低功耗和低系統復雜度的特點之外，WSN還能夠自主完成網絡的組建，更加適合室內移動機器人的定位。但由于WSN采用的通信技術通常為短距離無線通信技術(如ZigBee、WiFi等)，因此若想完成長距離、大范圍的室內目標跟蹤定位，需要大量的網絡節點共同完成，這必將引入網絡組織結構優化設計、多節點多簇網絡協同通信與定位等一系列問題。微慣性導航系統(MEMS inertial navigation system, MINS)具有全自主、運動信息全面、短時、高精度的優點，雖然可以實現自主導航，但誤差隨時間積累，長航時運行條件下將導致導航精度嚴重下降。
發明內容
為了解決上述問題，本發明提出了一種INS輔助的室內移動機器人無線定位方法，提高了 INS定位的精度，同時在減少WSN網絡規模的基礎上擴大了室內機器人定位的范圍。本發明為解決其技術問題采用如下技術方案:
一種INS輔助的室內移動機器人無線定位方法，包括下列步驟:
(1)將機器人導航過程分為培訓階段和預估階段兩部分，將有WSN信號的導航過程稱為培訓階段，而只有INS信號的區域稱之為預估階段；
(2)在培訓階段，是在本地相對坐標系中將INS、WSN進行集成，通過擴展卡爾曼濾波對得到的同步導航數據在導航計算機中進行數據融合，將每個時刻通過INS測量得到的東向和北向的位置、通過測速計測量得到的速度和每一時刻WSN各自測量的未知節點與參考節點之間的距離輸入到擴展卡爾曼濾波器中進行濾波，最后得到每個時刻東向和北向兩個方向的位置和速度預估；
(3)擴展卡爾曼濾波器的系統方程以INS每一時刻東向和北向兩個方向的位置和速度作為狀態變量，以每一時刻WSN各自測量的未知節點與參考節點之間的距離，測速計測量得到的速度作為觀測量，INS中的加速度計測量得到的每個時刻東向和北向的加速度信息作為系統的擾動輸入，系統方程如式(I)所示:
權利要求
1.一種INS輔助的室內移動機器人無線定位方法，其特征在于，包括下列步驟: (1)將機器人的導航過程分為培訓階段和預估階段兩部分，將有WSN信號的導航過程稱為培訓階段，而只有INS信號的區域稱之為預估階段； (2)在培訓階段，是在本地相對坐標系中將INS、WSN進行集成，通過擴展卡爾曼濾波對得到的同步導航數據在導航計算機中進行數據融合，將每個時刻通過INS測量得到的東向和北向的位置、通過測速計測量得到的速度和每一時刻WSN各自測量的未知節點與參考節點之間的距離輸入到擴展卡爾曼濾波器中進行濾波，最后得到每個時刻東向和北向兩個方向的位置和速度預估； (3)擴展卡爾曼濾波器的系統方程以INS每一時刻東向和北向兩個方向的位置和速度作為狀態變量，以每一時刻WSN各自測量的未知節點與參考節點之間的距離，測速計測量得到的速度作為觀測量，INS中的加速度計測量得到的每個時刻東向和北向的加速度信息作為系統的擾動輸入，系統方程如式(I)所示:
全文摘要
本發明公開了一種INS輔助的室內移動機器人無線定位方法，屬于機器人無線定位技術領域。該定位方法分為培訓階段和預估階段兩部分。培訓階段是在本地相對坐標系中將INS(慣性導航系統)、WSN(無線傳感器網絡)進行集成。通過擴展卡爾曼濾波對得到的同步導航數據進行數據融合，得到持續穩定的導航信息。預估階段是將INS測量得到的位置和速度信息輸入培訓階段通過神經網絡培訓的INS誤差模型進行誤差補償，以得到最優的導航信息。本發明的方法提高了INS定位的精度，同時在減少WSN網絡規模的基礎上擴大了室內機器人定位的范圍。
文檔編號G01C21/20GK103148855SQ201310060409
公開日2013年6月12日 申請日期2013年2月27日 優先權日2013年2月27日
發明者陳熙源, 李慶華, 徐元, 高金鵬, 申沖 申請人:東南大學