基于毫米波雷达和惯性传感器的安全机器人的融合定位系统
Rui Zheng1, Geng Sun1, Fang Dong Li2
1College of Physics and Electronic Information, Anhui Normal University, Wuhu 241002, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|December 17, 2024
概括
毫米波 (MMW) 雷达与惯性定位相结合,可改善机器人在可见度差的情况下的导航. 这种融合系统提高了本地化准确性,使在具有挑战性的环境中稳定自主运行.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 传感器融合式传感器
- 导航系统 导航系统
背景情况:
- 视觉和激光定位在雾/灰尘条件下是无效的.
- 自主机器人需要强大的本地化安全操作.
- 毫米波 (MMW) 雷达为在恶劣环境中定位提供了可行的替代方案.
研究的目的:
- 开发一个有效的机器人定位系统,用于可见度差的环境.
- 使用MMW雷达提高机器人导航的准确性和稳定性.
- 整合MMW雷达与惯性定位以提高性能.
主要方法:
- 为稀疏点云提出了近似中心方法.
- 使用MMW雷达构建了一个机器人定位系统.
- 通过导出状态和测量方程,开发了一种运动模型.
- 实现了卡尔曼过算法用于传感器融合.
主要成果:
- 聚变局部化系统证明了增益矩阵的逐渐趋同.
- 随着过算法代,本地化错误减少了.
- 与单独使用MMW雷达相比,平均定位误差从11厘米减少到8厘米.
- 通过增强的定位精度实现了稳定的机器人操作.
结论:
- 拟议的MMW雷达和惯性定位融合系统显著提高了机器人导航的准确性.
- 这种综合的方法使得可靠的自主机器人在具有挑战性的低可见性条件下可靠地运行.
- 卡尔曼过算法有效地将传感器数据融合在一起,以实现精确的定位.
