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AGV定位方法概述
AGV导航过程需要回答三个问题:“我在哪里?”“我要去哪儿?”和“我怎样到达那里?”。定位就是要回答第一个问题,确切的,AGV定位就是确定在其运动环境中的世界坐标系的坐标。
根据AGV定位可分为相对定位和绝对定位。
一、相对定位
AGV相对定位也叫作位置跟踪,假定机器人初始位置,采用相邻近时刻传感器信息对机器人位置进行跟踪估计。相对定位分为里程计法和惯性导航法
1、里程计法
在AGV车轮上装有光电编码器,通过对车轮转动记录实现位置跟踪。航位推算法是假定初始位置已知,根据以前的位置对当前位置估计更新。缺点是:航位推算是个累加过程,逐步累加的过程中,测量值以及计算值都会累积误差,定位精度下降,因此只适用于短时间或短距离位置跟踪。
2、惯性导航法
AGV从一个已知坐标出发,陀螺仪测得角加速度的值,加速度计获得线加速度,通过角加速度和线加速度进行二次积分分别得到角度和位置。
二、绝对定位
绝对定位又称为全局定位。完成AGV全局定位需要预先确定好环境模型或通过传感器直接向AGV提供外接位置信息,计算AGV在全局坐标系中的位置。
1、信标定位:利用人工路标或自然路标和三角原理进行定位。
2、地图匹配:利用传感器感知环境信息创建好地图,然后将当前地图与数据库中预先存储好的地图进行匹配,计算出AGV在全局坐标系中位置。
3、GPS:室外AGV导航定位
4、概率定位:基于概率地图的定位,用概率论来表示不确定性,将AGV方位表示为对所有可能的位置的概率分布。
4.1马尔科夫定位(Maekov Localization ML):AGV通常不知道他所处环境的确切位置,而是用一个概率密度函数表示AGV的位置。它持有一个可能在哪里的信任度并跟踪任意概率密度函数跟踪AGV的信任度状态。信任度是指AGV在整个位置空间的概率分布。信任度值的计算是马尔科夫定位的关键。地图的表示方法为栅格地图,AGV导航环境被划分为很多栅格,每个栅格在0~1之间,表示AGV在该栅格的信任度,所有栅格信任度之和为1.
4.2卡尔曼滤波定位:卡尔曼滤波定位算法是马尔科夫定位的特殊情况??ǘ瞬ú皇视糜谌魏蚊芏群?,而是使用高斯代表AGV信任度、运动模型和测量模型。高斯分布简单的由均值和协方差定义,在预测和测量阶段两个参数更新。然而这个假设限制了初始信任度以及高斯的选择。
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