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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所

摘要：本发明公开了一种基于滤波的多源融合机器人室内绝对定位方法，属于机器人定位导航技术领域。传统的视觉与IMU融合的解决方案通常仅仅估计机器人相对于局部坐标系的位姿，且位姿估计结果产生随时间的漂移。本发明加入伪卫星传感器，能够获取到机器人相对于卫星导航坐标系的绝对坐标位置，然后与视觉传感器、IMU传感器模块在扩展卡尔曼滤波框架下进行松耦合融合，修正视觉与IMU随时间的累积误差，获得鲁棒的机器人绝对位姿估计结果。本发明实现了机器人在室内外坐标基准的统一，以及机器人在室内外的无缝定位，从而提高了机器人定位导航系统的完整性和稳定性。

主权项：1.一种基于滤波的多源融合机器人室内绝对定位方法，其特征在于，包括以下步骤：①在实验场地中选取一个已知点作为机器人运动的初始位置，并在实验场地中布设伪卫星基站发射卫星导航电文；②在机器人平台上安装伪卫星传感器、视觉传感器和惯性传感器，并分别进行标定；安装后启动伪卫星传感器、视觉传感器和惯性传感器，控制机器人从初始位置开始运动；③机器人运动过程中，利用处理器接收来自伪卫星传感器、视觉传感器和惯性传感器传回的观测数据，并对观测数据进行解析；④利用解析后的数据进行扩展卡尔曼滤波，最终估计出机器人的融合位姿；其中，步骤④中的扩展卡尔曼滤波具体包括以下步骤：a建立机器人运动状态方程：xk＝fxk-1+wk-1其中，xk是机器人在k时刻的运动状态，xk-1是机器人在k-1时刻的运动状态，f是k-1时刻机器人运动状态到k时刻运动状态的非线性转换函数，wk-1是过程噪声，符合正态分布；b建立机器人的测量方程：Zk＝hxk+vk其中，表示惯性传感器在k时刻的测量值，himuxk表示将机器人运动状态映射到惯性传感器测量空间的测量模型，表示惯性传感器正态分布的测量噪声，表示视觉传感器在k时刻的测量值，hvisxk表示将机器人运动状态映射到视觉传感器测量空间的测量模型，表示视觉传感器正态分布的测量噪声，表示伪卫星传感器在k时刻的测量值，hpslxk表示将机器人运动状态映射到伪卫星传感器测量空间的测量模型，是伪卫星传感器正态分布的测量噪声；c执行机器人的状态及协方差预测： 其中，是k时刻预测的机器人运动状态，是k时刻预测的估计误差协方差，Pk-1是k-1时刻的估计误差协方差，fxk-1是k-1时刻机器人运动状态到k时刻运动状态的非线性转换函数，估计误差协方差通过F进行投影，Q为过程噪声协方差，F为f的雅可比矩阵；d执行机器人运动状态的校正： 其中，K表示卡尔曼增益，H为观测矩阵，R为测量协方差矩阵，是步骤c预测的估计误差协方差，Z是k时刻机器人惯性传感器、视觉传感器和伪卫星传感器的观测值，是步骤c预测的机器人运动状态，Pk是校正过后的机器人运动状态协方差矩阵，xk是最终校正过后的机器人运动状态。

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