基于环境评价的IMU与CSM融合定位算法

作者：柳长安; 蔡子强; 孙长浩

来源：华中科技大学学报(自然科学版)科技大学, 2018, 46(12): 117-132.

DOI：10.13245/j.hust.181221

• 移动机器人
• 环境评价函数
• 惯性测量单元
• 相关性扫描匹配
• 定位

提出了一种基于环境评价的惯性测量单元(IMU)与相关性扫描匹配(CSM)融合定位算法.通过IMU估计机器人的初始位姿,根据当前激光扫描数据构建环境评价函数,将环境评价函数的输出与环境差异度阈值进行比较,实时更新CSM定位结果的置信度,通过置信度动态选择机器人位姿更新策略,解决了CSM在环境差异度较小的情况下易发生误匹配的问题.实验结果表明:所提方法的平移绝对误差及旋转绝对误差分别是CSM定位方法的10.1%和9.4%,是IMU辅助CSM定位方法的85.1%和93.3%,且计算效率相对CSM定位方法和IMU辅助CSM定位方法分别提高了12.6%和33.4%,从而验证了该方法环境适应性更强,且精度和效率更高.

• 单位
  华北电力大学