基于UWB和IMU的煤矿机器人紧组合定位方法研究
郁露
唐超礼
黄友锐
韩涛
徐善永
付家豪
安徽理工大学 电气与信息工程学院,安徽 淮南 232001
摘要：针对煤矿井下环境复杂,现有煤矿机器人定位方法受非视距误差等因素影响导致定位精度低、实时性不高等问题,提出了一种基于UWB(超宽带)和IMU(惯性测量单元)的煤矿机器人紧组合定位方法.首先利用UWB模块测量煤矿机器人与UWB基站之间的距离,使用煤矿机器人与UWB基站之间的距离真实值和实测值训练最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,得到LSSVM修正模型;然后将煤矿机器人定位过程中UWB模块测得的实测值作为LSSVM修正模型的输入,通过LSSVM修正模型对UWB实测值进行修正,减小非视距误差对定位精度的影响,得到较为准确的距离信息;最后将经过LSSVM修正模型修正后的测距信息作为误差状态卡尔曼滤波(ESKF)的量测输入,与惯性导航解算出的位置信息构成量测方程,使用ESKF对UWB测距修正值与惯性导航解算的距离信息紧组合,完成状态更新,得到更为精确的位置信息,实现煤矿机器人的精确定位.UWB基站不同布置方案下的模拟实验结果表明:使用LSSVM修正模型可使UWB测距信息更为准确,进而提高定位精度.静态定位实验时,当4个UWB基站等高对称布置时,定位的均方根误差由0.146 4 m减小到0.1398 m;当4个UWB基站不等高对称布置时,均方根误差由0.300 8 m减小到0.200 6 m;当4个基站无规律布置时,均方根误差由0.317 5 m减小到0.314 2 m.因此,在实际场景中,应尽可能使UWB基站等高对称布置.动态定位实验时,通过LSSVM修正模型对UWB测距信息进行修正后的融合定位轨迹相较于修正前的融合定位轨迹更接近煤矿机器人的真实轨迹,验证了该紧组合定位方法能够减小非视距误差,提高定位精度.
关键词：煤矿机器人紧组合定位超宽带惯性测量单元非视距误差UWB测距最小二乘支持向量机误差状态卡尔曼滤波
分类号：TD655(矿山电工)
资助基金：国家自然科学基金(61772033)安徽省高校协同创新项目(GXXT-2019-048)安徽省高校协同创新项目(GXXT-2020-54)
论文发表日期：2022-12-10
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 79-85 )
英文信息