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申请/专利权人：江苏科技大学
申请日：2023-09-14
公开（公告）日：2024-01-12
公开（公告）号：CN117392215A
主分类号：G06T7/73
分类号：G06T7/73;G06T5/80;G06T5/50;G06T7/223
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开
摘要：本发明公开了一种基于改进AMCL和PL‑ICP点云匹配的移动机器人位姿校正方法，包括：通过搭载在移动机器人上定位传感器获得里程计数据和IMU数据；采用UKF对里程计数据和IMU数据进行滤波融合，得到移动机器人的估计位姿；通过搭载在移动机器人上的2D激光雷达采集点云数据，根据TF变换将得到的激光点云数据从雷达坐标系转换至机器人坐标系；通过结合IMU和里程计的UKF融合模型来改进AMCL，得到修正后的移动机器人的全局初始位姿；采用PL‑ICP点云匹配对修正后的全局初始位姿进行校正，得到移动机器人的全局位姿。本发明利用UKF融合IMU和里程计数据，再利用PL‑ICP点云匹配算法对全局初始位姿进行校正，有效提高了移动机器人的全局定位位姿精度，降低了传感器误差的影响。
主权项：1.一种基于改进AMCL和PL-ICP点云匹配的移动机器人位姿校正方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：通过搭载在移动机器人上定位传感器获得里程计数据和IMU数据，根据里程计数据和IMU数据解算得到移动机器人的状态信息；S2：根据移动机器人的状态信息，采用UKF对里程计数据和IMU数据进行滤波融合，将移动机器人的运动模型作为UKF融合算法的预测值，将里程计数据和IMU数据作为UKF融合算法的观测值用来校正，实现IMU和里程计的融合，得到移动机器人的估计位姿；S3：通过搭载在移动机器人上的2D激光雷达采集点云数据，根据TF变换将得到的激光点云数据从雷达坐标系转换至机器人坐标系；S4：通过结合IMU和里程计的UKF融合模型来改进AMCL，通过改进后的AMCL进行位姿修正，得到修正后的移动机器人的全局初始位姿；S5：根据前一时刻点云帧和当前时刻点云帧在同一个激光雷达坐标系下的位姿变换关系，采用PL-ICP点云匹配对修正后的全局初始位姿进行校正，得到移动机器人的全局位姿。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏科技大学 一种基于改进AMCL和PL-ICP点云匹配的移动机器人位姿校正方法
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