一种智能制造传感器数据空间校准方法及装置与流程

本公开涉及传感器网络技术领域，特别涉及一种智能制造传感器数据空间校准方法及装置。

背景技术：

在多种不同的传感器进行数据采集工作协同工作的环境中，往往是多个不同类型的传感器采集到的不同类型的数据，在分布式多传感器系统中，各种工业传感器例如光栅尺位移传感器、陀螺仪传感器、角度传感器、角速度传感器、gps传感器、位置传感器、超声波测距离传感器、旋转扭矩传感器、感应同步器、加速度传感器等，都有自己的数据采集系统，难以处理和进行融合，目标的采集和数据处理不是在同一个坐标系完成的。在这些传感器网络中，数据的采集有些传感器是在极坐标系下完成，而对数据的处理是在直角坐标系下完成的。因此就需要进行空间转换，将数据格式转换到同一个坐标系下并进行空间校准进行处理。

技术实现要素：

针对上述技术问题，本公开提供一种智能制造传感器数据空间校准方法及装置，在传感器的空间数据采集过程中，其中的两个传感器a和b，斜距和方位角偏差分别为：δra,δθa,δrb,δθb，ra,θa和rb,θb分别代表传感器a和b的斜距和方位角采集值，将采集点的空间数据进行坐标转换。

所述一种智能制造传感器数据空间校准方法具体包括以下步骤：

步骤1，传感器进行空间数据采集；

步骤2，将采集点的空间数据进行坐标转换；

步骤3，去除空间数据的数据噪声；

步骤4，将去除采集误差后的数据进行向量偏差校准；

步骤5，将空间数据进行空间校准。

进一步地，在步骤1中，所述传感器包括光栅尺位移传感器、陀螺仪传感器、角度传感器、角速度传感器、gps传感器、位置传感器、超声波测距离传感器、旋转扭矩传感器、感应同步器、加速度传感器,传感器采集的空间数据包括传感器采集的位置坐标、直线位移和角位移、速度。

进一步地，在步骤2中，将采集点的空间数据进行坐标转换的方法为，

采集点即传感器的空间位置，将传感器采集的空间数据，即位置坐标、直线位移坐标和角位移坐标，建立新坐标系原点相对于旧坐标系坐标为(a,b,c)，有一点p在新、旧坐标系中坐标分别为(x,y,z)和(x',y',z')，可以得出：

旋转变换不改变原点位置而只改变坐标轴的方向，x轴和y轴绕z轴旋转θ角得到ox'和oy'，即oxyz经逆时针旋转变为ox'y'z'，采集点p的位置在旧新坐标系中坐标分别为(x,y,z)和(x',y',z')，可以得出：

若是单独绕x轴和y轴旋转，分别得到以下空间转换公式：

在传感器数据的处理中，为了能让传感器采集的数据和处理数据很方便地转换，常用到直角坐标系和空间极坐标系的相互转换。

根据以下直角坐标系和极坐标系之间的转换关系，设直角坐标系中任意一个点p的位置坐标为(x,y,z)，在极坐标系中对应位置坐标为(r,φ,θ)，则直角坐标系和极坐标系之间的相互转换关系为：

(xa,ya)和(xb,yb)表示在全局坐标系上的采集值，(xsa,ysa)和(xsb,ysb)表示传感器在全局坐标系中的位置。

进一步地，在步骤2中，去除空间数据的数据噪声的方法为，

假定传感器采集噪声向量为：

和分别表示传感器a和b采集的空间数据的斜距和方位角的采集噪声，v服从高斯分布，即：

传感器采集的空间数据的基本方程为：

考虑采集的空间数据的采集噪声，则间数据的斜距和方位角的采集噪声为以下方程组：

其中ra',θa'和rb',θb'表示传感器采集的空间数据的值，δra,δθa和δrb,δθb表示传感器的采集误差。

进一步地，在步骤4中，将去除采集误差后的数据进行向量偏差校准的方法为，根据一阶泰勒级数展开，得到δra,δθa,δrb,δθb泰勒级数展开式为，

根据传感器数据采集的不同时刻，也就是说当采集的时间为k＝1,2,…n时，得到以下的向量偏差校准公式为：

在n个传感器采集数据之后，则有2n个方程，当n≥2时，就能解出4个空间坐标解。

进一步地，在步骤5中，将空间数据进行空间校准的方法为，线性化n个传感器采集的噪声向量v和偏差向量x，得到n次采集后的线性方程为校准式为：

z＝a(x+v)＝ax+av，

其中：

进一步，校准式简化为

则基于极大似然方法的传感器偏差向量x的估计为：

本发明还提供了一种智能制造传感器数据空间校准装置，所述装置包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下装置的单元中：

空间数据采集单元，用于传感器进行空间数据采集；

空间坐标转换单元，用于将采集点的空间数据进行坐标转换；

数据噪声去除单元，用于去除空间数据的数据噪声；

向量偏差校准单元，用于将去除采集误差后的数据进行向量偏差校准；

空间数据校准单元，用于将空间数据进行空间校准。

本公开的有益效果为：本公开提供一种智能制造传感器数据空间校准方法及装置，消除了空间偏差对与多传感器数据精度的影响，同步了采集空间数据并且消除了空间误差偏差，使采集的数据在空间的维度上进行了坐标轴上的统一，并且更加准确，使得采集的空间数据更加准确和完善，数据精度更高。

附图说明

通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本公开的上述以及其他特征将更加明显，本公开附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，在附图中：

图1所示为本公开的一种智能制造传感器数据空间校准方法工作流程图；

图2所示为本公开的一种智能制造传感器数据空间校准装置模块架构图。

具体实施方式

以下将结合实施例和附图对本公开的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本公开的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

如图1所示为根据本公开的一种智能制造传感器数据空间校准方法及装置工作流程图，下面结合图1来阐述根据本公开的一种智能制造传感器数据空间校准方法。

本公开提出一种智能制造传感器数据空间校准方法，具体包括以下步骤：

在传感器的空间数据采集过程中，其中的两个传感器a和b，斜距和方位角偏差分别为：δra,δθa,δrb,δθb，ra,θa和rb,θb分别代表传感器a和b的斜距和方位角采集值，将采集点的空间数据进行坐标转换。

步骤1，传感器进行空间数据采集；

步骤2，将采集点的空间数据进行坐标转换；

步骤3，去除空间数据的数据噪声；

步骤4，将去除采集误差后的数据进行向量偏差校准；

步骤5，将空间数据进行空间校准。

进一步地，在步骤1中，所述传感器包括光栅尺位移传感器、陀螺仪传感器、角度传感器、角速度传感器、gps传感器、位置传感器、超声波测距离传感器、旋转扭矩传感器、感应同步器、加速度传感器,传感器采集的空间数据包括传感器采集的位置坐标、直线位移和角位移、速度。

进一步地，在步骤2中，将采集点的空间数据进行坐标转换的方法为，

采集点即传感器的空间位置，将传感器采集的空间数据，即位置坐标、直线位移坐标和角位移坐标，建立新坐标系原点相对于旧坐标系坐标为(a,b,c)，有一点p在新、旧坐标系中坐标分别为(x,y,z)和(x',y',z')，可以得出：

旋转变换不改变原点位置而只改变坐标轴的方向，x轴和y轴绕z轴旋转θ角得到ox'和oy'，即oxyz经逆时针旋转变为ox'y'z'，采集点p的位置在旧新坐标系中坐标分别为(x,y,z)和(x',y',z')，可以得出：

若是单独绕x轴和y轴旋转，分别得到以下空间转换公式：

在传感器数据的处理中，为了能让传感器采集的数据和处理数据很方便地转换，常用到直角坐标系和空间极坐标系的相互转换。

根据以下直角坐标系和极坐标系之间的转换关系，设直角坐标系中任意一个点p的位置坐标为(x,y,z)，在极坐标系中对应位置坐标为(r,φ,θ)，则直角坐标系和极坐标系之间的相互转换关系为：

(xa,ya)和(xb,yb)表示在全局坐标系上的采集值，(xsa,ysa)和(xsb,ysb)表示传感器在全局坐标系中的位置。

进一步地，在步骤2中，去除空间数据的数据噪声的方法为，

假定传感器采集噪声向量为：

和分别表示传感器a和b采集的空间数据的斜距和方位角的采集噪声，v服从高斯分布，即：

传感器采集的空间数据的基本方程为：

考虑采集的空间数据的采集噪声，则间数据的斜距和方位角的采集噪声为以下方程组：

其中ra',θa'和rb',θb'表示传感器采集的空间数据的值，δra,δθa和δrb,δθb表示传感器的采集误差。

进一步地，在步骤4中，将去除采集误差后的数据进行向量偏差校准的方法为，根据一阶泰勒级数展开，得到δra,δθa,δrb,δθb泰勒级数展开式为，

根据传感器数据采集的不同时刻，也就是说当采集的时间为k＝1,2,…n时，得到以下的向量偏差校准公式为：

在n个传感器采集数据之后，则有2n个方程，当n≥2时，就能解出4个空间坐标解。

进一步地，在步骤5中，将空间数据进行空间校准的方法为，线性化n个传感器采集的噪声向量v和偏差向量x，得到n次采集后的线性方程为校准式为：

z＝a(x+v)＝ax+av，

其中：

进一步，校准式简化为根据n次采集后的线性方程为校准式即可得到校准后的空间坐标数据。

其基于极大似然方法的传感器偏差向量x的估计为：

本公开的实施例提供的一种智能制造传感器数据空间校准装置，如图2所示为本公开的一种智能制造传感器数据空间校准装置图，该实施例的一种智能制造传感器数据空间校准装置包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种智能制造传感器数据空间校准装置实施例中的步骤。

所述装置包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下装置的单元中：

空间数据采集单元，用于传感器进行空间数据采集；

空间坐标转换单元，用于将采集点的空间数据进行坐标转换；

数据噪声去除单元，用于去除空间数据的数据噪声；

向量偏差校准单元，用于将去除采集误差后的数据进行向量偏差校准；

空间数据校准单元，用于将空间数据进行空间校准。

所述一种智能制造传感器数据空间校准装置可以运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备中。所述一种智能制造传感器数据空间校准装置可运行的装置可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述例子仅仅是一种智能制造传感器数据空间校准装置的示例，并不构成对一种智能制造传感器数据空间校准装置的限定，可以包括比例子更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述一种智能制造传感器数据空间校准装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。所称处理器可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种智能制造传感器数据空间校准装置运行装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种智能制造传感器数据空间校准装置可运行装置的各个部分。

所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种智能制造传感器数据空间校准装置的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

尽管本公开的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，而是应当将其视作是通过参考所附权利要求考虑到现有技术为这些权利要求提供广义的可能性解释，从而有效地涵盖本公开的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本公开进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本公开的非实质性改动仍可代表本公开的等效改动。