轮式里程计与陀螺仪信息融合的无人车定向定位方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112050809A(43)申请公布日2020.12.08(21)申请号202011068292.4(22)申请日2020.10.08(71)申请人吉林大学地址130012吉林省长春市人民大街5988号(72)发明人马彦白明郭则宣李成(74)专利代理机构吉林长春新纪元专利代理有限责任公司22100代理人白冬冬(51)Int.Cl.G01C21/16(2006.01)G01C21/34(2006.01)G05D1/02(2020.01)权利要求书7页说明书18页附图8页(54)发明名称轮式里程计与陀螺仪信息融合的无人车定向定位方法(57)摘要一种轮式里程计与陀螺仪信息融合的无人车定向定位方法，属于车辆控制技术领域。本发明的目的是根据轮式里程计与陀螺仪不同的噪声特性，设计用于轮式里程计与陀螺仪信息融合的轮式里程计与陀螺仪信息融合的无人车定向定位方法。本发明分为：传感器安装方式；运动学模型建立；传感器误差与噪声分析；传感器方差在线估计与里程计异常值检测情况下的用于轮式里程计与陀螺仪信息融合的改进卡尔曼滤波方法。本发明通过对传感器噪声分析，设计传感器噪声特性在线实时估计方法，可自适应的估计不同环境下的里程计与陀螺仪的噪声特性，提高了轮式里程计与陀螺仪的精度和适用场景。CN112050809ACN112050809A权利要求书1/7页1.一种轮式里程计与陀螺仪信息融合的无人车定向定位方法，其特征在于：其步骤是：步骤一、建立无人车运动学模型无人车本体坐标为Xb-Yb，导航坐标系为X-Y，选用自由坐标系,在本体坐标系上得到定义与为无人车在本体坐标系下的横向速度与前进速度，W为无人车宽度，Vr与Vl分别为里程计所测得的右后车轮和左后车轮的速度，为转向速度；对应的几何关系其中，和为无人车在导航坐标系下的移动速度，为偏航角速度，θ为偏航角；根据式(1)、(2)和(3)，可得连续时间运动学模型分别定义左右车轮的纵向滑动系数其中，Vr与Vl分别为里程计所测得的右后车轮和左后车轮的速度，vr与vl分别为右后车轮和左后车轮的实际速度；因为无人车关于Yb轴对称，则有2CN112050809A权利要求书2/7页对式(12)进行变换，则有其中，α为摩擦系数，即则可得到考虑滑移情况的无人车运动学模型步骤二、建立精确的无人车离散时间下的运动学模型：采用几何法求解无人车离散时间下的运动学模型；ΔSl与ΔSr分别为左轮与右轮移动距离，ΔS为两轮旋转中心连线的几何中心的移动距离，R为回转中心半径，Δθ为无人车航向角变化，ΔSl，ΔSr，ΔS均为极小移动距离，Δθ为极小角度ΔSl＝RΔθ(19)ΔSr＝(R+W)Δθ(20)ΔS＝(R+W/2)Δθ(21)则有在ΔS为极小移动距离时，可约等于Δd，则有ΔX＝ΔScos(θ+Δθ/2)，ΔY＝ΔSsin(θ+Δθ/2)；综上可得可知ΔSl＝VlT,ΔSr＝VrT，其中T表示采样间隔，则无人车航迹解算模型为3CN112050809A权利要求书3/7页步骤三、传感器数学模型增量式光电编码器数学模型如下Sod,t＝St+nod,t(26)其中，Sod,t为采样t时刻增量式光电编码器读数；St为采样t时刻真实值；nod,t为增量式光电编码器误差，服从均匀分布；N为编码器分辨率，进行离散化，则里程计速度其中，Vt为真实速度，服从三角分布，上限为2π/NT,下限为-2π/NT；将其近似为正态分布，即对于陀螺仪采用Allan方差法建立误差模型，可知陀螺仪的两种误差为速率随机游走Ωgy,t和角度随机游走ngy,t，两种误差分别为慢变噪声和快变噪声，则有其中，表示在采样点t处的陀螺仪测量得到的无人车偏航角速度，为无人车真实偏航角速度，Ωgy,t为采样点t处的速率随机游走误差，ngy,t为采样点t处的角度随机游走误差，ngy,t用高斯白噪声描述，其中Qz为量化方差系数，Ωgy,t当前状态与上一时刻状态相关，用一阶马尔可夫随机过程描述，则有Ωgy,t＝Ωgy,t-1+ζgy,t-1(30)其中，ζgy,t-1～N(0,Qζ)为高斯白噪声，Qζ为量化方差系数；步骤四、轮式里程计与陀螺仪信息融合估算方法根据上述，得到系统模型与观测模型为4CN112050809A权利要求书4/7页Ωgy,t＝Ωgy,t-1+ζgy,t-1(36)其中，θt为无人车实际航向角，为无人车实际航向角速度，α为前文所述的摩擦系数，W为无人车宽度，Vr,t与Vl,t为右后、左后两轮实际速度，Vr,e,t与Vl,e,t为右后、左后两轮的里程计测量得到的速度，为根据里程计测量得到的无人车航向角速度，为前文所述增量式光电编码器误差，Ωgy,t为采样点t处的陀螺仪速率随机游走误差，ngy,t为采样点t处的陀螺