一种基于位置映射算法的多机器人协作定位方法

文档序号:6308730
一种基于位置映射算法的多机器人协作定位方法
【专利摘要】一种基于位置映射算法的多机器人协作定位方法,机器人编队中每个机器人至少完成:探测的步骤;机器人之间进行位置信息交换的步骤;利用位置映射算法机器人更新自身位置的步骤;机器人之间相互交换位置信息可以提高机器人定位的稳定性和快速性,机器人之间可以共享传感器信息和不同的传感器平台,所有机器人几乎都可以像装备高精度传感器的机,使得机器人能够完成更加复杂的任务。
【专利说明】一种基于位置映射算法的多机器人协作定位方法

【技术领域】
[0001] 本发明属于机器人定位【技术领域】,具体涉及一种基于位置映射算法的多机器人协 作定位方法。

【背景技术】
[0002] 随着机器人技术的发展,在一些面向应用的任务中,多机器人必须通过协作才能 完成,如:机器人足球赛,机器人战场协同作战,多机器人协同作业等。然而有效的定位又是 多机器人能进行有效协作的基础,在实际应用中一个机器人定位存在以下问题:单机器人 只能通过自身传感器对周围的局部环境进行相对的定位,而且其获得的测量信息的误差会 随着时间的推移变得越来越大;单机器人要实现精准定位,自身必须装备非常精确的传感 器,其价格也会相对较高从而造成成本的增加;另外单个机器人如果定位出现误差,其自身 不能很快的修正误差,造成误差累积导致定位失败。因此通过融合不同机器人的探测信息, 可以使得机器人在实际环境中的定位更加准确和获得信息更加全面。但是现存的多机器人 定位方法需要机器人之间同步的信息量很大,在机器人编队中机器人数量较多时,要实现 机器人协同定位不仅需要同步大量的数据而且增加了机器人自身的处理器的负担。另外现 有的多机器人协作定位技术多是单纯同步机器人间的几何关系,不仅需要传递的数据量大 而且不能快速的扩散到整个机器人编队。


【发明内容】

[0003] 针对现有技术存在的缺陷和不足,本发明提供一种基于位置映射算法的多机器人 协作定位方法。
[0004] 本发明的技术方案如下:
[0005] -种基于位置映射算法的多机器人协作定位方法,用于在多机器人构成的机器人 编队中多机器人间协作定位,每个机器人至少完成:探测的步骤;机器人之间进行位置信 息交换的步骤;利用位置映射算法机器人更新自身位置的步骤;
[0006] 所述探测的步骤中,机器人感知到信息

【权利要求】
1. 一种基于位置映射算法的多机器人协作定位方法,用于在多机器人构成的机器人编 队中多机器人间协作定位,其特征在于:每个机器人至少完成:探测的步骤;机器人之间进 行位置信息交换的步骤;利用位置映射算法机器人更新自身位置的步骤; 所述探测的步骤中,机器人感知到信息;=}<, Zf卜其中和Zf均代表的 是信息流并假设每一次测量都是独立的,< = 为环境测量信息; Zf 为机器人间的探测信息,表示机器人与其探测到的其它K个机器人 之间的几何关系信息,其中j = 1,2,…,K表示在机器人Ri探测到机器人&时,机器 人Ri获得的其与机器人&之间的几何关系信息; 所述机器人之间进行位置信息交换的步骤中,机器人Ri探测到其他K个机器人,那么 机器人Ri将向其他K个机器人传递其位置及探测信息,同时,机器人Ri还接收其他K个机 器人分别发送的它们各自的位置及探测信息,所述位置信息包括机器人对自身位置进行预 估的预估位置It和该预估位置的信度# :所述预估位置的信度指的是机器人对其位置预 估的确信度; 所述利用位置映射算法机器人更新自身位置的步骤中,机器人Ri根据自身的位置和探 测信息以及从其他K个机器人接收到的它们各自的位置和探测信息,机器人可以计算出其 自身有K个可能位置,即机器人计算出的可能位置与其接收到的其他机器人的预估位置之 间是一一映射的关系,表示为=/忙),其中表示与所接收的其他某一个机器人的预估 位置相对应的机器人的一个可能位置;机器人利用其计算出的K个可能位置,经过位置 映射算法,在重新采样后,实现更新自身位置;所述位置映射算法,即在粒子滤波方法中,用 这K个可能位置依次替换采样的加权的样本中拥有最小权值的样本,这些样本的权值由接 收到的其他K个机器人的预估位置的信度依次相应代替。
2. 根据权利要求1所述的基于位置映射算法的多机器人协作定位方法,其特征在于: 所述利用位置映射算法机器人更新自身位置,包括如下A、B两种情况: A.只有一个机器人探测到对方的情况:S卩,机器人氏可以探测到机器人Rj,而机器人Rj探测不到机器人Ri,则机器人Ri利用位置映射算法更新自身位置,包括如下步骤: 步骤一:机器人Ri感知到其与机器人Rj间的探测信息,即机器人Ri与机器人R j之 间的几何关系信息,包括两者之间的间距4」、由机器人氏坐标连向机器人&坐标的连线与 X轴正方向形成的夹角久_/,按下面公式进行计算: 1=0,-a, j (2) 其中9 i是机器人Ri的朝向与X轴正方向形成的夹角;a i;j代表机器人Ri的朝向与机 器人Ri、Rj的坐标连线之间的夹角; 则由器人Ri提供的其与机器人Rj之间的探测信息为
步骤二:机器人Ri与机器人Rj之间相互交换各自的预估位置及预估位置的信度,且机 器人Ri与机器人Rj之间还将共享探测信息;并将机器人Ri的预估位置定义为所有样本 的期望值,将机器人Ri的预估位置的信度定义为所有样本权值的最大值,如式(4)和式(5) 所示: If =E(Lf) C4) M.. i \ mts = max(* | (5) 式(4)中,机器人Ri的预估位置If?是机器人Ri采样的加权的样本集合if的期望值; 式(5)中,Gf1为机器人Ri预估位置f的信度; 机器人Ri将其预估位置If、预估位置If的信度、探测信息2,传递给机器人Rj,如 式(6)所示:
机器人Rj按照相同的计算方法,因为机器人Rj并没有探测到机器人Ri,所以它只向机 器人Ri传送自己的预估位置/f?及预估位置的信度^~ ,如式(7)和式(8)所示: I,=£([,) (T) ?Z = max (?,) (8) 式(7)中,机器人&的预估位置是机器人&采样的加权的样本集合的期望值; 式⑶中,0为机器人Rj预估位置的信度; 机器人&将其预估位置f、预估位置Zfi的信度传递给机器人&,如式(9)所示:
步骤三:机器人Ri更新自身位置; 首先,机器人Ri根据机器人的预估位置和该预估位置的信度计算一个可能位置;然 后,机器人Ri采样的加权的样本中,拥有最小权值的样本将被这个计算出的可能位置替换, 此样本的权值将被接收到机器人&的预估位置信度所替换,此过程如以下公式所示:
其中,If^,辦4-1分别为机器人Ri的拥有最小权值的样本及其权值; 最后,在重新采样后,机器人Ri的位置更新; B.两个机器人相互探测到对方的情况,则方法为:
步骤一:机器人Ri感知到其与机器人Rj间的探测信息:S同时,机器人Rj也感知到其 与机器人氏间的探测信息 ,其中Clji为两者之间的间距、为由机器人Rj坐标 技" 连向机器人Ri坐标的连线与X轴正方向形成的夹角; 步骤二:机器人Ri与机器人Rj之间相互交换各自的预估位置及预估位置的信度,且机 器人Ri与机器人Rj之间还共享探测信息和探测信息;机器人Ri将其预估位置、 预估位置的信度、探测信息&~传递给机器人Rj,如式(6)所示,同时,机器人Rj将其 预估位置炉、预估位置〇的信度、探测信息传递给机器人Ri,如式(12)所示,
步骤三:机器人更新自身位置; 首先,根据最优探测信息选择规则,机器人Ri和机器人Rj分别从机器人Ri的探测信息 。+和机器人&的探测信息 中选择出最优的探测信息;所述最优探测信息选择规则: 1) 如果探测信息来自于不同的传感器,机器人将选择精确度高的传感器所获得的信 息; 2) 如果探测信息来自于相同的传感器,机器人将选择自身传感器所获得的探测信息; 接下来,机器人Ri按照情况A中步骤三的方法更新自身位置;机器人Rj更新自己的位 置方法与机器人Ri相同,机器人Rj根据机器人Ri的预估位置和该预估位置的信度计算一 个可能位置;机器人&采样的加权的样本中,拥有最小权值的样本将被这个计算出的可能 位置替换,此样本的权值将被接收到机器人Ri的预估位置信度所替换,此过程如以下公式 所示:
其中,/f11、分别为机器人Rj的拥有最小权值的样本及其权值; 最后,在重新采样后,机器人Ri和机器人&的位置更新。
【文档编号】G05D1/02GK104331078SQ201410606016
【公开日】2015年2月4日 申请日期:2014年10月31日 优先权日:2014年10月31日
【发明者】张磊, 张华希, 刘腾飞, 方正, 徐泉, 于合强 申请人:东北大学
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