一种基于VINS/FINS组合导航方法

袁 珊,万 游,孟佳杰,汪雨婷,钱伟行,古翠红

(南京师范大学南瑞电气与自动化学院,江苏 南京 210023)

近年来,随着智能型机器人技术的快速发展,自主式移动机器人在各行各业逐渐显现出自己的作用和优势. 按移动方式进行划分,机器人可分为双足步行机器人、轮式移动机器人和履带式移动机器人等. 与其他种类移动机器人相比,双足步行机器人与支撑点的接触是非连续的,是目前的研究热点之一[1]. 但是要想普及双足步行机器人仍有许多问题需要解决,环境感知与导航定位问题尤为重要.

同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)在机器人导航定位领域有着举足轻重的作用[2]. 视觉传感器以较高的分辨率和相对较快的速度感知丰富的外部环境信息,但也存在着对运动变化敏感等问题,而惯性传感器(inertial measurement unit,IMU)可以提供高频率的精确运动信息,弥补视觉跟踪运动模糊的问题[3]. 当前研究的视觉惯性导航系统(visual-inertial navigation system,VINS)多使用集成度高的低精度IMU,其加速度计和陀螺仪的零偏较大,器件误差会对组合导航系统的定位精度造成影响[4].

基于MEMS的足部惯性导航系统(foot inertial navigation system,FINS)因为其成本低,体积小,重量轻且功耗低的特点,已成为行人导航定位领域的研究热点[5]. 双足步行机器人的外表酷似人体的结构和形态[6],因此也多采用足部惯性导航方式,其主要思路是通过对微惯性导航系统进行零速修正或航位推算的方式实现导航定位. 通过对系统误差状态量的可观测性分析发现,微……