基于多传感器信息融合的双足机器人自主定位

摘要：

针对单目视觉SLAM应用于双足机器人过程中易出现跟踪失败和传统位姿传感器累积误差较大的问题,提出了一种融合三种传感器信息的机器人定位方法.首先获取机器人关节编码器数据,运用运动学求解输出位置信息,再由基于特征识别的SLAM系统估计机器人头部单目相机位姿,经过尺度恢复和坐标系校正后输出位置信息,同时获取惯性测量单元的偏航测量,最后通过扩展卡尔曼滤波算法融合三种信息,从而更加精确稳定地对机器人进行定位.以双足机器人NAO为研究平台,在室内进行多组实验对所提出的方法进行验证,结果表明融合所得结果与传统位姿传感器输出信息相比,均方根误差明显降低;相比单目视觉SLAM跟踪失效率至少降低88％.

关键词：双足机器人、单目视觉、扩展卡尔曼滤波、多信息融合

所属期刊栏目：26

分类号：U666.1(船舶工程)

资助基金：国家重点研发计划项目2017YFB1401200;国家自然科学基金项目61473112;一省一校专项经费支持

在线出版日期：2018-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：629-634