基于惯性传感器和视觉里程计的机器人定位

针对机器人快速运动下,由运动模糊而导致视觉里程计定位估计精度下降的问题,结合惯性传感器和视觉里程计提出一种定位算法。该方法以扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)为框架,利用惯性传感器的航位推算构建EKF的过程模型,视觉里程计作为相对线速度和相对角速度传感器用来建模观测方程,同时考虑到机器人运动在平面上,在垂直方向和侧向方向不会产生跳动和滑动,利用这两个方向上瞬时速度为零的约束构建另外一个观测方程。提出的定位方法能够克服视觉定位和惯性定位的缺点,提高了定位精度。基于机器人实测数据进行实验,结果表明提出的算法优于单独采用惯性传感器和视觉里程计。