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申请/专利权人：东北大学
申请日：2023-12-25
公开（公告）日：2024-05-03
公开（公告）号：CN117970237A
主分类号：G01S5/02
分类号：G01S5/02;G01S5/08;G01S5/10;G01S17/86;G01C21/00;G01C21/16;H04W64/00
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开
摘要：本发明属于深地定位技术领域，公开了一种薄矿脉环境下基于UWB‑AOA的多机器人协同定位方法。通过UWB模块测量监测机器人与其他所述掘进机器人之间的距离和方向角，作为相对位置信息；通过所述监测机器人的Lidar模块和IMU模块持续获取所述监测机器人当前周围环境的点云信息和监测机器人的姿态角和线速度；根据预设在监测机器人上的建图与定位算法确定监测机器人当前的预测坐标和运动航向。通过将机器人的UWB模块作为定位基站，间接获取机器人的相对位置信息，根据预设在机器人上的预测定位算法，使机器人间可以准确的进行协同定位。
主权项：1.一种薄矿脉环境下基于UWB-AOA的多机器人协同定位方法，其特征在于，所述薄矿脉环境下基于UWB-AOA的多机器人协同定位方法基于多机器人协同操作实现；所述机器人包括掘进机器人与监测机器人；所述监测机器人包括超宽带技术模块、激光雷达模块Lidar和惯性传感器模块IMU；所述掘进机器人包括超宽带技术模块；所述监测机器人的Lidar模块和IMU模块持续获取监测机器人当前周围环境信息和运动状态信息；所述周围环境信息包括周围环境的点云信息；所述运动状态信息包括监测机器人的姿态角和线速度；所述监测机器人的超宽带技术模块作为定位基站；所述掘进机器人的超宽带技术模块作为定位标签；根据定位基站和定位标签测量监测机器人与其他掘进机器人之间的距离和方向角，作为相对位置信息；监测机器人上预设建图与定位算法，根据建图与定位算法、周围环境信息和运动状态信息，获得监测机器人当前的估计位置；所述估计位置包括监测机器人当前的预测坐标和运动航向；根据监测机器人同其中一个掘进机器人的相对位置信息以及监测机器人当前的估计位置，确定掘进机器人的当前位置信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种薄矿脉环境下基于UWB-AOA的多机器人协同定位方法
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