CN104535061A - 一种基于多传感器数据融合的导航系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多传感器数据融合的导航系统，包括地图构建模块、定位模块、计程模块和路径规划模块；地图构建模块是结合建筑图、测量工作场地，通过环境建模软件，人工生成栅格地图；定位模块则通过激光扫描传感器测量出机器人与环境的相对位置，求出机器人与墙壁的距离，经过坐标变换得到机器人的全局坐标，实现定位功能；计程模块将计程数据和激光扫描测量数据融合形成导航数据流；将传感器所测数据经过融合算法对数据进行综合分析，通过地图构建、自助定位、路径规划实现导航任务。本发明具有较为全面的信息获取渠道，通过其独特的信息处理方法，有效的避免了信息的冗余和矛盾，明显提升实时性和准确率。

Description

一种基于多传感器数据融合的导航系统

技术领域

本发明涉及机器人导航技术领域，具体是一种基于多传感器数据融合的导航系统。

背景技术

近年来随着传感器等技术的进步，智能机器人系统开始应用在服务行业中，开辟了机器人自主服务的新领域，在移动机器人导航控制理论和方法研究中,确定性环境的导航控制方法已经取得了大量的研究和应用成果。对未知环境中的导航控制也开展了一些研究,并提出了若干方法,但是尚未形成统一和完善的体系结构,还有许多关键理论和技术问题有待解决与完善。这些问题包括环境的建模、定位、导航控制器的学习与优化、故障诊断以及路径规划等。未知环境中的移动机器人只具有较少的先验知识,其导航控制方法涉及环境认知、优化策略、知识表示与获取等多项关键问题。对移动机器人在未知环境中导航理论和方法的研究,将推动认知科学、模式识别、非线性控制等前沿学科的研究,带动航天、海洋、军事、建筑、交通、工业和服务业等领域移动机器人导航控制系统的研究开发,为无人勘探车、无人排险车和无人运输车等用于航天、军事、深海作业和核工业领域的移动机器人系统的应用奠定理论和技术基础。

在机器人系统中，自主导航是一项核心技术，是机器人研究领域的重点和难点问题。在导航过程中，常常面临无法预先知道、不可预测或动态变化的环境。移动机器人感知环境的手段通常是不完备的，传感器给出的数据是不完全、不连续、不可靠的。因此，就需要我们根据具体情况的不同研究出相应的应对策略，以适应不同的场景需求。

多传感器数据融合技术形成于上世纪80年代，目前已成为研究的热点。它不同于一般信号处理，也不同于单个或多个传感器的监测和测量，而是对基于多个传感器测量结果基础上的更高层次的综合决策过程。它可以把分布在不同位置的多个同类或不同类传感器所提供的局部数据资源加以综合，采用计算机技术对其进行分析，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，降低其不确实性，获得被测对象的一致性解释与描述，从而提高系统决策、规划、反应的快速性和正确性，使系统获得更充分的信息。

有鉴于传感器技术的微型化、智能化程度提高，在信息获取基础上，多种功能进一步集成以致于融合，这是必然的趋势。本导航系统融合了多传感器数据融合技术等前沿学科理论，研究成果将指导发明一种适用航天、军事、深海作业和核工业领域等应用领域的新型导航系统。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多传感器数据融合的导航系统，它配备了多种传感器，通过特殊的地图构建、自助定位、路径规划来实现导航任务；提高了信息获取的有效性以及系统决策的实时性和正确性,以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于多传感器数据融合的导航系统，包括四大功能模块：地图构建模块、定位模块、计程模块和路径规划模块；地图构建模块是结合建筑图、测量工作场地，通过环境建模软件，人工生成栅格地图的方式来描述；定位模块则通过激光扫描传感器测量出机器人与环境的相对位置，通过直线拟合求出机器人与墙壁的距离，然后经过坐标变换得到机器人的全局坐标，实现定位功能；计程模块采用常用的里程计，将计程数据和激光扫描测量数据融合形成导航数据流；路径规划模块则采用了基于地图的全局路径规划，将配备的激光扫描传感器与超声测距传感器所测数据经过融合算法对数据进行综合分析，通过地图构建、自助定位、路径规划来实现导航任务。

作为本发明进一步的方案：激光扫描传感器与超声测距传感器所测数据都具有不同的优先级，当数据被获取以后，利用融合算法对数据进行优先级的划分，利用优先级的高低进行数据融合。

作为本发明进一步的方案：超声测距传感器安装在机器人底盘前部，作为避障和绕障行走测量单元。

作为本发明进一步的方案：激光扫描传感器安装在机器人顶部；作为精确定位和避障测量单元。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明具有较为全面的信息获取渠道，通过其独特的信息处理方法，有效的避免了信息的冗余和矛盾，使得导航系统在实时性和准确率方面有明显提升。

附图说明

图1为本发明的硬件结构图；

图2为本发明的地图构建模块结构图。

图3为本发明的定位模块结构图。

图4为本发明的定位系统算法流程图。

图5为本系统的路径规划控制系统框图。

图6为本系统所采用的数据融合算法结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

本发明的硬件结构如图1所示。利用传感器信号采集处理板将各传感器采集的数据进行处理，并结合环境感知应用程序API以及嵌入计算机的分析、处理完成导航定位，其中超声测距传感器作为避障和绕障行走测量单元，激光扫描传感器作为精确定位和避障测量单元。

如图2所示，结合建筑图、测量工作场地，通过环境建模软件模块，人工生成栅格标注地图。编写地图编辑软件，将建筑图输入计算机，对建筑图进行测量并在栅格图上标注出来。形成包含工作环境结构(如墙壁，固定家具)信息的栅格地图。该地图是路径规划系统的输入，同时也是导航定位系统的输入。

如图3所示，本系统以罗盘输入方向建立机器人坐标系与全局坐标系转换关系。激光扫描测量出机器人与环境的相对距离，通过直线拟合区分墙壁和一般障碍，求出机器人到墙壁的距离，通过机器人坐标变换，将机器人坐标距离转换全局坐标，该全局坐标对应栅格地图中的栅格从而实现机器人的定位，根据定位值和规划路径点序列的最小距离实现导航。

由于定位计算复杂、难以实现实时计算，为了加快导航速度，采用计程数据融合计算导航数据，如图4所示，定位点之间的路径定位计算采用计程算法。

图5所示为路径规划控制系统框图，在本系统中，超声测距传感器每20°安装一个共安装10个，覆盖约180°，主要是提供超声测距传感器角度和障碍距离数据，然后由workfollow路径控制系统实现避障和绕行功能。在其绕行过程中需导航定位，计程、栅格地图等所有单元的实时配合。

图6为采用的多传感器数据融合算法结构图。

避碰和精确定位的超声测距传感器的安装方式：

在机器人底盘前部安装一圈超声测距传感器作为避障和绕障行走测量单元。在超声测距传感器上方安装激光扫描传感器作为精确定位和避障测量单元，该激光扫描传感器安装位置必须充分考虑环境匹配相关性，如果工作环境不能满足环境匹配要求，则激光扫描传感器的精确定位作用将难以发挥，只能作避碰应用，建议安装位置为抓取物品高度。

用于导航的激光扫描传感器的安装方式：

用作导航的激光扫描传感器安装在机器人顶部。高度应尽可能高一些，应能够保证激光能够扫描到环境中的墙壁。本发明的导航方案基于栅格体地图路径规划的定位导航方式，因此采用结构化环境参数测量定位方式与整个路径控制系统紧密配合。激光扫描传感器安装的高一些有利于结构化环境参数测量。另外有与采用的底盘设计方案与计程测量系统匹配有困难为了保证在计程出现不可预知风险时能够实现机器人的导航和定位，采用结构化环境参数测量导航方案更为保险，基于上述两个原因本系统采用环境参数测量方案。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (4)

1.一种基于多传感器数据融合的导航系统，其特征在于，包括地图构建模块、定位模块、计程模块和路径规划模块；地图构建模块是结合建筑图、测量工作场地，通过环境建模软件，人工生成栅格地图；定位模块则通过激光扫描传感器测量出机器人与环境的相对位置，通过直线拟合求出机器人与墙壁的距离，然后经过坐标变换得到机器人的全局坐标，实现定位功能；计程模块采用常用的里程计，将计程数据和激光扫描测量数据融合形成导航数据流；路径规划模块则采用了基于地图的全局路径规划；将配备的激光扫描传感器与超声测距传感器所测数据经过融合算法对数据进行综合分析，通过地图构建、自助定位、路径规划来实现导航任务。

2.根据权利要求1所述的基于多传感器数据融合的导航系统，其特征在于，所述激光扫描传感器与超声测距传感器所测数据都具有不同的优先级，当数据被获取以后，利用融合算法对数据进行优先级的划分，利用优先级的高低进行数据融合。

3.根据权利要求1所述的基于多传感器数据融合的导航系统，其特征在于，所述超声测距传感器安装在机器人底盘前部，作为避障和绕障行走测量单元。

4.根据权利要求1所述的基于多传感器数据融合的导航系统，其特征在于，所述激光扫描传感器安装在机器人顶部，作为精确定位和避障测量单元。