变电站巡检机器人航向信息融合算法研究

• 作者: 张蒙 高嵩 李琛
• 来源期刊: 山东电力技术
• 关键词: 巡检机器人 组合导航 航向融合 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能|Artificial Intelligence
• 页码范围: 6-11,22
• 页数: 7页
• 分类号: TM621
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9904.2021.09.002

摘要

随着自动化、人工智能等技术的进步发展,巡检机器人已逐步代替人工,实现高可靠性、高安全性、高效率的变电站常规巡检工作.在变电站巡检机器人设计和研发中,实时定位系统是其实现智能导航和精准控制的核心传感单元.考虑到巡检机器人在近似的二维平面中行驶,连续精确的航向输出对其定位导航至关重要.GPS基于全球卫星定位,可提供基于地球坐标系的全局位置、航向等信息,但卫星信号容易受到干扰,且存在较大的随机游走噪声.陀螺仪等器件通过内部惯性传感器感受载体位置变化,通过角速率积分获得相对航向变化,不受外界环境干扰,但存在累积误差.针对两种传感器单独使用时优缺点明显,且具有互补性的特点,提出一种融合GPS和陀螺仪的实时航向算法.通过设计一种基于航向误差的自适应离散卡尔曼滤波器,实时融合两种传感器的航向输出.试验结果表明,该融合算法能够有效降低GPS的随机噪声和陀螺仪的累积误差,为巡检机器人提供高可靠性、高精度的实时航向.