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基于里程计/LiDAR/GNSS的室内外连续定位方法研究
被引量：
6
1
作者
钱伟
陈析
+1 位作者
陈鑫
孙丙宇
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期523-529,共7页
传统自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)多以单一工作环境(室内)定位导航为主。针对AGV在室内外连续定位过程中,由于光照变化、遮挡等因素引起的定位丢失或不可靠的问题,提出一种基于里程计、激光雷达(LiDAR)和全球导航卫星系统(...
传统自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)多以单一工作环境(室内)定位导航为主。针对AGV在室内外连续定位过程中,由于光照变化、遮挡等因素引起的定位丢失或不可靠的问题,提出一种基于里程计、激光雷达(LiDAR)和全球导航卫星系统(GNSS)的室内外连续定位方法。在室内环境下,采用扩展卡尔曼滤波算法对里程计和LiDAR进行融合定位。通过LiADR获取测量方程可有效抑制里程计长时累计更新误差,从而提高系统的鲁棒性。在室外环境下,采用里程计、GNSS进行融合定位,在遮挡导致GNSS信号弱的情况下,里程计数据可有效修正GNSS数据偏差,从而提高定位稳定性。同时,为解决因定位信号源切换导致的AGV连续定位精度、稳定性降低的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼的多模型连续定位滤波方法,利用GNSS和LiDAR协方差、水平精度因子等进行动态计算以估计AGV定位信号源,最终实现AGV的自适应信号源平滑切换,提高室内外连续定位的精确度和鲁棒性。实验结果表明,AGV定位轨迹最大绝对真值误差(MATE)在0.5 m以内,平均绝对真值误差(AATE)在0.122 m以内。
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关键词
自动导引车
室内外连续定位
多传感器融合
扩展卡尔曼滤波
LiDAR/GNSS
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职称材料
室内外混合环境下基于IMM-EKF的AGV连续定位方法研究
被引量：
3
2
作者
钱伟
陈析
+3 位作者
任雪林
孙丙宇
罗强
王海宝
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第7期61-65,共5页
针对室内外混合环境下自动导引车(AGV)连续定位中存在多模型不匹配竞争、定位精度差的问题,提出一种基于交互式多模型—扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)的AGV室内外连续定位算法。针对AGV连续定位存在定位精度差的问题,提出采用平行扩展卡尔曼...
针对室内外混合环境下自动导引车(AGV)连续定位中存在多模型不匹配竞争、定位精度差的问题,提出一种基于交互式多模型—扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)的AGV室内外连续定位算法。针对AGV连续定位存在定位精度差的问题,提出采用平行扩展卡尔曼滤波器分别实现激光雷达(LiDAR)/里程计(ODOM)、全球导航卫星系统(GNSS)/ODOM的融合滤波定位。针对AGV连续定位存在多模型不匹配竞争问题,提出通过模型的似然概率分别计算LiDAR和GNSS模型概率,并根据模型概率对定位结果进行加权融合,从而计算AGV的最优位姿估计。AGV连续定位实验结果表明:本文提出融合LiDAR/GNSS/ODOM的IMM-EKF连续定位滤波算法,极大地提高了室内外连续定位精度、并有效抑制模型间的不匹配竞争关系,实现AGV的实时全局精准定位。
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关键词
自动导引车
室内外连续定位
交互式多模型
多传感器融合
扩展卡尔曼滤波
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职称材料
题名
基于里程计/LiDAR/GNSS的室内外连续定位方法研究
被引量：
6
1
作者
钱伟
陈析
陈鑫
孙丙宇
机构
重庆三峡学院机械工程学院
中国科学院合肥物质科学研究院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期523-529,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61773360)
2019年重庆市人工智能+智慧农业学科群开放基金项目(ZNNYKFA201901)。
文摘
传统自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)多以单一工作环境(室内)定位导航为主。针对AGV在室内外连续定位过程中,由于光照变化、遮挡等因素引起的定位丢失或不可靠的问题,提出一种基于里程计、激光雷达(LiDAR)和全球导航卫星系统(GNSS)的室内外连续定位方法。在室内环境下,采用扩展卡尔曼滤波算法对里程计和LiDAR进行融合定位。通过LiADR获取测量方程可有效抑制里程计长时累计更新误差,从而提高系统的鲁棒性。在室外环境下,采用里程计、GNSS进行融合定位,在遮挡导致GNSS信号弱的情况下,里程计数据可有效修正GNSS数据偏差,从而提高定位稳定性。同时,为解决因定位信号源切换导致的AGV连续定位精度、稳定性降低的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼的多模型连续定位滤波方法,利用GNSS和LiDAR协方差、水平精度因子等进行动态计算以估计AGV定位信号源,最终实现AGV的自适应信号源平滑切换,提高室内外连续定位的精确度和鲁棒性。实验结果表明,AGV定位轨迹最大绝对真值误差(MATE)在0.5 m以内,平均绝对真值误差(AATE)在0.122 m以内。
关键词
自动导引车
室内外连续定位
多传感器融合
扩展卡尔曼滤波
LiDAR/GNSS
Keywords
automatic guided vehicle
indoor and outdoor continuous positioning
multi-sensor fusion
extended Kalman filter
LiDAR/GNSS
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
室内外混合环境下基于IMM-EKF的AGV连续定位方法研究
被引量：
3
2
作者
钱伟
陈析
任雪林
孙丙宇
罗强
王海宝
机构
重庆三峡学院机械工程学院
中国科学院合肥物质科学研究院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第7期61-65,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61773360)
2019年重庆市人工智能+智慧农业学科群开放基金资助项目(ZNNYKFA201901)。
文摘
针对室内外混合环境下自动导引车(AGV)连续定位中存在多模型不匹配竞争、定位精度差的问题,提出一种基于交互式多模型—扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)的AGV室内外连续定位算法。针对AGV连续定位存在定位精度差的问题,提出采用平行扩展卡尔曼滤波器分别实现激光雷达(LiDAR)/里程计(ODOM)、全球导航卫星系统(GNSS)/ODOM的融合滤波定位。针对AGV连续定位存在多模型不匹配竞争问题,提出通过模型的似然概率分别计算LiDAR和GNSS模型概率,并根据模型概率对定位结果进行加权融合,从而计算AGV的最优位姿估计。AGV连续定位实验结果表明:本文提出融合LiDAR/GNSS/ODOM的IMM-EKF连续定位滤波算法,极大地提高了室内外连续定位精度、并有效抑制模型间的不匹配竞争关系,实现AGV的实时全局精准定位。
关键词
自动导引车
室内外连续定位
交互式多模型
多传感器融合
扩展卡尔曼滤波
Keywords
automatic guided vehicle(AGV)
indoor and outdoor continuous positioning
interactive multi-model(IMM)
multi-sensor fusion
extended Kalman filtering(EKF)
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于里程计/LiDAR/GNSS的室内外连续定位方法研究
钱伟
陈析
陈鑫
孙丙宇
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
室内外混合环境下基于IMM-EKF的AGV连续定位方法研究
钱伟
陈析
任雪林
孙丙宇
罗强
王海宝
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
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