【摘 要】
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尾矿库排洪隧洞内环境复杂,现有探测机器人定位算法存在弱纹理室内场景定位失效的问题,难以适用于该类环境下探测机器人的精确定位和累计误差消除.针对上述问题,提出了一种适用于尾矿库排洪隧洞环境的探测机器人多传感器融合定位算法.该算法基于测程法和图论,利用ArUco码将排洪隧洞环境的远距离定位简化为多段短距离定位.首先利用UMBmark算法进行里程计标定,有效消除探测机器人轮径和轴径两类系统误差;然后利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合里程计和惯导模块(IMU)信息,利用测程法实现运动过程中探测机器人位置和姿态信
【机 构】
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中国计量大学 机电工程学院, 浙江 杭州 310018;国网浙江乐清市供电公司, 浙江 温州 311799
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尾矿库排洪隧洞内环境复杂,现有探测机器人定位算法存在弱纹理室内场景定位失效的问题,难以适用于该类环境下探测机器人的精确定位和累计误差消除.针对上述问题,提出了一种适用于尾矿库排洪隧洞环境的探测机器人多传感器融合定位算法.该算法基于测程法和图论,利用ArUco码将排洪隧洞环境的远距离定位简化为多段短距离定位.首先利用UMBmark算法进行里程计标定,有效消除探测机器人轮径和轴径两类系统误差;然后利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合里程计和惯导模块(IMU)信息,利用测程法实现运动过程中探测机器人位置和姿态信息计算;最后利用ArUco码作为路标并固定于隧洞内部,探测机器人携带标定后的相机对ArUco码信息进行识别与处理,利用各传感器量测值形成约束,结合图优化方法实现位姿优化,并根据ArUco码携带的信息消除累计误差,从而实现狭长空间弱纹理场景下探测机器人的远距离高精度定位.在尾矿库排洪隧洞实际场景中运行和关闭多传感器融合定位算法,分别进行10组行进40?m的重复定位实验,结果表明:多传感器融合定位算法具有较高的稳定性和精确性,能有效校正累计误差,实现探测机器人在排洪隧洞环境中的精确定位,行进20?m的平均定位误差为19.77?cm,40?m的平均定位误差为21.23?cm,且行进20?m校正后误差均值为4.2?mm.
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