【摘 要】
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自主定位是腿足机器人的核心功能,与轮式机器人不同的是腿足机器人由腿部关节驱动实现机器人运动,其特殊的运动形式使得定位信息获取有一定的挑战性,包括腿足里程计的计算、机器人晃动情况下的位姿估计、大规模室外场景下的精确定位等。为了实现腿足机器人的自主定位,本文在现有机器人定位方法的基础上设计了 一种多传感器融合定位方法,主要对如何利用机器人本体传感器结合外部观测信息实现机器人定位问题进行研究,并进行相关
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自主定位是腿足机器人的核心功能,与轮式机器人不同的是腿足机器人由腿部关节驱动实现机器人运动,其特殊的运动形式使得定位信息获取有一定的挑战性,包括腿足里程计的计算、机器人晃动情况下的位姿估计、大规模室外场景下的精确定位等。为了实现腿足机器人的自主定位,本文在现有机器人定位方法的基础上设计了 一种多传感器融合定位方法,主要对如何利用机器人本体传感器结合外部观测信息实现机器人定位问题进行研究,并进行相关实验。本文的主要研究成果如下:（1）针对腿足机器人运动里程推算问题,设计了一种基于机器人运动学模型的腿足里程计。首先分析四足机器人的结构,并建立机器人运动学模型;然后采用扩展卡尔曼滤波融合运动学信息和IMU测量信息实现腿足里程计定位算法,分析基于运动学的腿足里程计误差来源;最后通过实验验证了基于运动学和IMU的腿足里程估计可以粗略得到机器人里程估计信息。（2）实现了激光点云融合IMU的里程估计算法,为后续传感器融合提供激光里程信息。首先对激光点云做预处理,融合IMU去除点云运动畸变;然后在迭代最近点算法的基础上采用了基于点线和点面距离的位姿匹配算法实现激光位姿的初步估计;最后通过点云和局部地图匹配实现激光里程的进一步优化。（3）针对机器人多传感器融合定位问题,设计了一套基于图优化的传感器融合框架,实现了各传感器信息的有效利用和机器人定位精度的提升。首先对机器人定位问题建模,设计传感器融合定位框架;然后对传感器信息进行了时间和空间同步;然后基于腿足里程计融合激光里程信息初步实现机器人里程计位姿优化;最后在腿足-雷达里程计基础上融合GNSS定位和闭环检测最终实现机器人更加精确的定位。与单纯的里程计定位相比,融合激光里程信息的腿足-雷达里程计平均定位误差为4.94米,将定位精度提高53.7%;多传感器融合定位平均定位误差为1.06米,将定位精度提高78.5%,实验结果表明多传感器融合定位算法可以大幅度提高腿足机器人定位精度。
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