復雜環境下的移動機器人定位算法設計

王寧佳 張占勝 李 峰 李嘯林

(沈陽化工大學信息工程學院，遼寧 沈陽 110142)

復雜環境下的移動機器人定位方法是機器人研究中的核心內容。一般來講，機器人的定位方式按照信息來源分為3種：第一種是依賴外部GPS等信息進行指引定位；第二種是靠自身配置的各類傳感器獲取環境信息進行定位；第三種是依靠慣性傳感器實現自主定位。其中，前兩種定位方式均需要外部信息源作為引導，而使用攝像機、激光雷達、超聲波、紅外線和微波雷達等傳感器定位時對機器人工作環境有一定的要求，不適宜復雜環境下移動機器人的定位。

本文研究的定位方法是一種完全自主的機器人定位方式，受環境因素干擾較少，因此可以適合移動機器人在復雜環境下較短時間內的高精度定位。

本文研究的定位方式，是已知初始位置信息，通過濾波、融合等方法，可以解算出定位系統中心在其坐標系中的位置姿態信息，簡單來說就是通過處理上一定位點的位置數據，比如說慣性測量單元誤差處理，然后計算相對位移以及姿態角，獲得當前定位點絕對位置數據。

1 慣性測量單元誤差處理

在復雜環境下的移動定位機器人算法研究中，慣性測量單元為定位系統測量角度的核心器件，其數據處理以及姿態解算是整個研究中的關鍵因素。

本文研究的機器人所采用的慣性測量單元為MPU6050，根據分析先對慣性測量單元MPU6050的加速計和陀螺儀分別采用12位置重力翻滾法和3位置法對其零偏輸出、標度因數和安裝誤差角進行標定。

圖1 誤差補償流程圖

然后對此類慣性測量單元產生的兩種誤差進行補償：由于隨機噪聲產生的角速度隨機漂移產生的隨機誤差；由于慣性測量單元的零點漂移會隨著溫度的改變而發生變化產生溫度漂移誤差，誤差補償流程圖如圖1所示。

對于溫度漂移誤差本文采用一元線性補償法進行補償。具體方法是將陀螺儀的零點漂移與溫度變化的關系抽象為一次函數。采用最小二乘法對所采到的溫度值與零點漂移值進行擬合。

由于隨機噪聲產生的角速度隨機漂移產生隨機誤差，我們使用卡爾曼濾波的方式進行補償，具體方式如圖2。

圖2 卡爾曼濾波原理圖

2 定位算法設計

由于前提是已知初始位置，所以定位的方式是，根據慣性測量單元原始數據以及上一定位點位置數據計算出運動控制器件目前定位點相對于上一定位點的相對位移以及姿態角，獲得移動機器人當前定位點絕對位置的相對位移誤差補償量。算法層面的結構如圖3所示。

將相對于移動機器人參考系的加速度數據轉換為相對地面的全局參考系加速度量，參考系如圖4所示。對于二維導航系統，N，E為地面參考系的兩軸，φ為移動機器人相對于N軸的順時針偏轉角度，通過將車體初始位置對準N軸，然后用從慣性測量單元中得到的歐拉角代替φ角進行接下來的運算。最后，根據計算獲得的相對位移誤差補償量，獲得移動機器人當前定位點絕對位置數據。

圖3 算法結構圖

圖4 坐標變換示意圖

3 結束語

隨著移動機器人研究的日益深入和不斷擴大，機器人的定位問題作為機器人性能的關鍵衡量指標也越發重要，機器人的定位是機器人得以自主運行和移動的基礎。本文研究的復雜環境下的移動定位機器人算法設計可以減少移動機器人室內定位算法的定位誤差值，并且為移動機器人在復雜地形下工作提供理論依據。