Siempre ha sido el método de posicionamiento del robot móvil el que se contacta directamente a través de las conferencias de Gao Bo visual slam 14. Por supuesto, esto es posicionamiento directo y construcción de mapas a través de la visión. Pero siempre he tenido dudas en mi corazón. No tengo una comprensión sistemática de los métodos de posicionamiento tradicionales, y como quiero estudiar el posicionamiento de la articulación monocular + IMU, quiero aprender y registrar los métodos de posicionamiento tradicionales.
El robot móvil se posiciona inicialmente en base al método de navegación a estima a través de sus propios sensores internos, y luego se desarrolla aún más para observar las características ambientales a través de varios sensores externos para calcular la posición del robot móvil en relación con todo el entorno. Hasta ahora, se ha formado un método de posicionamiento basado en la fusión de información de múltiples sensores.
Los métodos de posicionamiento de robots móviles existentes se dividen principalmente en tres tipos: métodos de posicionamiento relativo, métodos de posicionamiento absoluto y métodos de posicionamiento combinados.
Los métodos de posicionamiento de robots móviles existentes se dividen principalmente en tres tipos: métodos de posicionamiento relativo, métodos de posicionamiento absoluto y métodos de posicionamiento combinados.
posicionamiento relativo
El principio básico del método de posicionamiento relativo es calcular la distancia y el ángulo de dirección de la pose en cada momento en relación con la pose en el momento anterior en función de la información del sensor interno bajo la premisa de que el valor inicial de la pose del robot móvil se da, para realizar la pose. Este método también se conoce como el método de navegación a estima.
Los sensores internos comúnmente utilizados en los métodos de posicionamiento relativo incluyen principalmente odómetros, sensores de inercia e IMU. Por lo tanto, según los diferentes sensores, el método de posicionamiento relativo se puede dividir en el método de navegación a estima basado en el odómetro y el método de navegación a estima basado en el sensor inercial.
El sensor de inercia IMU generalmente contiene un acelerómetro de tres ejes y un giroscopio de tres ejes. Entre ellos, el acelerómetro se usa para generar la información de aceleración del objeto en la dirección de los tres ejes de coordenadas en el sistema de coordenadas de la portadora, y el giroscopio se usa para generar la información de velocidad angular de la portadora en la dirección de las tres coordenadas. ejes relativos al sistema de coordenadas de navegación.Los valores de velocidad angular y aceleración en el espacio tridimensional se resuelven para calcular la actitud correspondiente. La principal ventaja del método de posicionamiento basado en sensores inerciales es que puede realizar el posicionamiento de robots móviles sin depender de condiciones externas, y la precisión a corto plazo es relativamente buena. La desventaja es que habrá una deriva con el paso del tiempo, y el error constante relativamente pequeño se volverá infinitamente mayor después de integrarse. Se puede ver que el método de navegación a estima basado en sensores inerciales no puede cumplir con los requisitos de posicionamiento preciso a larga distancia de los robots móviles.
El método de posicionamiento a estima del odómetro se basa principalmente en la variación del pulso del codificador fotoeléctrico dentro del período de muestreo para calcular la distancia y el ángulo de dirección de la rueda que se mueve en relación con el suelo, a fin de calcular el cambio relativo del robot móvil. pose. Suponga que un robot está equipado con codificadores fotoeléctricos y otros equipos en sus ruedas o articulaciones de las piernas. Después de que avanza durante un período de tiempo, quiere saber la distancia aproximada de movimiento. Al medir el número de pulsos del codificador fotoeléctrico, el Se puede obtener el número de rotaciones de las ruedas. , si conoce la circunferencia de la rueda, puede calcular la distancia que se moverá el robot. Del mismo modo, el método de posicionamiento de navegación a estima del odómetro también tiene errores acumulativos, lo que no es adecuado para el posicionamiento de robots a larga distancia.
posicionamiento absoluto
El posicionamiento absoluto se refiere a determinar la información de pose de un robot móvil en un marco de referencia global. Por ejemplo, el posicionamiento basado en balizas, el posicionamiento basado en métodos de coincidencia de mapas y el posicionamiento basado en GPS pertenecen todos a la categoría de métodos de posicionamiento absolutos. Entre ellos, el método de posicionamiento basado en GPS es un método de posicionamiento relativamente común para robots móviles. Dado que el método de posicionamiento absoluto no depende del tiempo y la pose inicial, no solo no tiene el problema del error acumulativo, sino que también tiene las características de alta precisión y gran confiabilidad. Al mismo tiempo, el posicionamiento ultrasónico, el posicionamiento láser y el posicionamiento visual son todos posicionamientos absolutos, como pseudolitos, gps One, Wi-Fi, etiquetas de radiofrecuencia (RFID), Bluetooth (Bluetooth, BT), banda ultra ancha (banda ultra ancha). , UWB), posicionamiento geomagnético, infrarrojo, posicionamiento de seguimiento de luz, posicionamiento de visión por computadora, etc., también pertenecen al alcance del posicionamiento absoluto.
Posicionamiento combinado
El método de posicionamiento relativo puede deducir iterativamente la pose del robot en cada momento de acuerdo con el modelo cinemático del robot móvil, no depende de la información del entorno externo y tiene una mejor precisión a corto plazo. Sin embargo, este tipo de método de posicionamiento tiene inevitablemente el problema de la acumulación de errores, aunque el método de posicionamiento absoluto tiene las ventajas de una alta precisión y alta confiabilidad, este tipo de método también tiene sus propias limitaciones, por ejemplo, el método de posicionamiento basado en balizas de navegación. solo es aplicable a En el entorno de las balizas de navegación, el método en sí tiene limitaciones relativamente grandes, los métodos de posicionamiento basados en GPS dependen de la disponibilidad y la calidad de la señal de las señales satelitales. En el entorno de la carretera urbana, debido a la oclusión de los edificios, el efecto de trayectos múltiples causado por el reflejo de la señal y la oclusión de los árboles a ambos lados de la carretera, la precisión del posicionamiento también se verá muy afectada. Para realizar las ventajas complementarias de los dos métodos de posicionamiento anteriores, se forma un método de posicionamiento combinado basado en la combinación de información de posicionamiento relativo e información de posicionamiento absoluto basado en navegación a estima.
Según la base matemática de los diferentes métodos de posicionamiento, los métodos de posicionamiento de robots móviles se pueden dividir en métodos de posicionamiento basados en la teoría del filtro bayesiano, métodos de posicionamiento basados en la teoría difusa y métodos de posicionamiento basados en la teoría cualitativa gris. Entre ellos, el método de posicionamiento basado en la teoría de ondas bayesianas de Qiao incluye principalmente el posicionamiento basado en KF y su algoritmo mejorado y el posicionamiento basado en la teoría de Markov, el método de ubicación basado en el filtro de Kalman y el método de ubicación basado en la red neuronal difusa.
Para superar la influencia de los errores de modelado del odómetro y el deslizamiento aleatorio de las ruedas, se proponen varios métodos de posicionamiento basados en probabilidad y estadísticas para diversas incertidumbres en el proceso de modelado del sistema y medición del sensor.
Uno es el método de posicionamiento basado en la estimación del filtro. Al linealizar las ecuaciones del sistema, el filtrado de Kalman y sus variantes se utilizan para filtrar y estimar la posición del robot, como: Filtro de Kalman extendido (EKF), Filtro de Kalman (KF), Filtro de Kalman sin perfume (UKF) Métodos de posicionamiento.
El otro es el método de localización basado en la inferencia bayesiana. Utilice cuadrículas y partículas para describir el espacio de posición del robot y calcule recursivamente la distribución de probabilidad en el espacio de estado, como los métodos de posicionamiento de localización de Markov (MKV), localización de Monte Carlo (MCL).
Al combinar los métodos de posicionamiento relativo y absoluto, el método más simple es realizar un promedio ponderado de diferentes datos de sensores, lo que tiene poca confiabilidad y grandes limitaciones. Los métodos basados en estadísticas incluyen el filtro de Kalman, el método de Markov y el método de Monte Carlo.
Más tarde, tendré tiempo para estudiar estos tres métodos de fusión y luego comprenderé mejor la esencia de los métodos de posicionamiento tradicionales.