基于里程计/LiDAR/GNSS的室内外连续定位方法研究

摘要

传统自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)多以单一工作环境(室内)定位导航为主。针对AGV在室内外连续定位过程中,由于光照变化、遮挡等因素引起的定位丢失或不可靠的问题,提出一种基于里程计、激光雷达(LiDAR)和全球导航卫星系统(GNSS)的室内外连续定位方法。在室内环境下,采用扩展卡尔曼滤波算法对里程计和LiDAR进行融合定位。通过LiADR获取测量方程可有效抑制里程计长时累计更新误差,从而提高系统的鲁棒性。在室外环境下,采用里程计、GNSS进行融合定位,在遮挡导致GNSS信号弱的情况下,里程计数据可有效修正GNSS数据偏差,从而提高定位稳定性。同时,为解决因定位信号源切换导致的AGV连续定位精度、稳定性降低的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼的多模型连续定位滤波方法,利用GNSS和LiDAR协方差、水平精度因子等进行动态计算以估计AGV定位信号源,最终实现AGV的自适应信号源平滑切换,提高室内外连续定位的精确度和鲁棒性。实验结果表明,AGV定位轨迹最大绝对真值误差(MATE)在0.5 m以内,平均绝对真值误差(AATE)在0.122 m以内。