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【天富平台代理奖金】在磁场环境干扰下,利用旋转磁力计对移动机器人进行方向角估计

航向角在移动机器人的定位和定位中起着至关重要的作用。它一般是由陀螺仪和磁强计测量的数据进行融合得到的。然而,现实环境中的铁磁性物体会干扰磁场,从而在估计的航向角上造成重大误差。该研究提出了一种利用旋转磁强计检测环境空间磁扰动和校正航向角的新方法。该算法基于扩展卡尔曼滤波器。首先,定义了空间扰动指数来定量描述扰动。然后根据所提出的准则自适应调整卡尔曼滤波器的磁强计测量误差协方差,即使在动态磁场强空间干扰作用下也能获得相对可靠的航向角。

另外,当空间扰动消失时,估计的航向角可以快速恢复到正确的值。该算法具有自适应调整陀螺仪和磁强计的融合度,消除空间干扰,避免固有陀螺漂移的不利影响。在真实的室内/室外环境中,对该算法在静态和动态条件下的性能进行了评价。结果表明,该算法在测量误差协方差不变的情况下优于传统的EKF算法,且只使用陀螺仪。本文以“Heading angle estimation using rotating magnetometer for mobile robots under environmental magnetic disturbances”为题于2020年7月31日发布在《Intelligent Service Robotics 》杂志上。

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随着劳动力成本的增加和物流业的快速发展,移动机器人在自动化仓储中的作用越来越重要。定位是移动机器人技术的关键问题之一,也是地图导航和移动操作的基本前提。基于映射的定位算法,也被称为同时定位和映射(SLAM),已经得到了广泛的应用。

对于限制在平面环境中的移动机器人,姿态通常由三个变量构成,即平面上的两个位置坐标和航向角(偏航)。就测绘而言,航向角更为关键。目前,获取航向角的技术包括全球定位系统(GPS),陀螺仪和磁强计。GPS具有更新频率低、信号容易被墙和建筑物遮挡等特点,精度低,容易导致导航误差。它适用于公路等露天地方,而不是工厂。陀螺仪主要用于测量物体的角速度,然后从一个起点将其集成为相对偏航、俯仰和滚转。更新频率高,响应快,但随时间推移。磁强计测量环境磁场的水平分量,在这种情况下,测量地球磁场以获得绝对航向角。虽然它不像陀螺仪那样漂移,但它的反应很慢。这就是为什么磁强计通常以陀螺仪作为辅助传感器来获得良好的动态响应。此外,传感器融合还可以提高姿态角估计的精度。

虽然传感器集成的总和超过了单个部件本身的优点,但铁架等移动机器人实际应用环境中的铁磁物体会干扰磁场,从而在估计的航向角上造成显著误差。然而,只有少数算法考虑了磁扰动和相应的消除措施。

磁扰动在概念上可分为两类:静态扰动和空间扰动。静态扰动来自其安装平台上的铁磁物体,并与传感器一起运动,这些干扰是恒定的,可以通过离线校准方法完全补偿。然而,空间扰动,又称环境扰动或时间扰动,是由环境中的铁磁性物体引起的,如档案柜或相对于磁强计独立运动的车辆。

该研究的主要思想是提出了一种新的空间磁扰动抑制算法,该算法与以往基于阈值和基于模型的方法有很大的不同。利用辅助旋转磁强计检测空间扰动。在最小二乘正弦拟合的基础上,定义了空间扰动指数(SDI)来量化空间扰动的程度。SDI是实际磁分量与理想拟合曲线在两个正交方向上误差的加权均方误差值。此外,研究人员还建立了SDI与磁强计测量误差协方差系数之间的定量关系。最终可以根据SDI动态调整EKF的测量误差协方差,即使在强空间扰动下也能获得相对可靠的航向角。此外,当空间扰动消失时,航向角可以迅速恢复到校正值。相比之下,传统的卡尔曼滤波器采用固定的协方差,缺乏对未知磁环境的适应性。该算法具有动态调整陀螺仪与磁强计的融合度,避免随时间变化固有陀螺漂移的不利影响。

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图为旋转磁强度计航向角的信息图

这一领域的相关研究主要集中在磁场强度估计和磁干扰抑制两个方面。

利用各种滤波器集成传感器数据,包括角速度、加速度和地磁场,获得姿态角。最典型的算法是卡尔曼滤波。对于非线性情况,通常采用扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波。表示使用四元数而不是欧拉角作为滤波状态的旋转,这消除了与姿态估计相关的长期存在的奇异性问题。利用高斯-牛顿迭代算法寻找最优四元数,将物体坐标系中的直线加速度和地球磁场的测量与地球坐标系中的值联系起来,大大减少了计算量。

在整个研究中,使用了四种合适的参照系:固定框架w,身体框架b,水平框架h和旋转框架r。固定框架是东向北向上框架,而主体框架是安装在移动机器人上的惯性磁测量单元上的框架;x轴与移动机器人的前向运动方向一致,z轴点向上。水平框架是x-轴线和y-机身的轴被旋转到水平平面。旋转框架是安装在非磁性平台上的旋转磁强计的框架。它的z-轴线总是与z-车架轴线相交。

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图为系统模型参照系

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研究人员使用一个IMMU和另外一个三轴磁强计.前者由三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁强计组成,三轴磁强计固定在移动机器人体内,主要用于姿态计算。后者安装在无磁转台上,连续旋转,主要用于检测空间扰动。

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旋转磁强计测量的磁性元件的畸变。图中a没有扰动的理想圆,b硬铁扰动和抵消误差将改变圆的起源,c尺度因子误差会将理想圆扭曲成椭圆,d除了旋转椭圆外,软铁扰动还会产生其他各种变化。

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图为磁干扰补偿所提算法的框图

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上图为无扰动磁场下静态扰动补偿的实验结果。a为在校准之前,椭圆的中心不在原点。校准后,椭圆返回到一个以原点为中心的完美圆,b为标定后,航向角几乎完全补偿,c为两轴的参考曲线和标定的测量曲线几乎一致。

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上图为磁场扰动下静态扰动补偿的实验结果。a为最初的测量不再符合圆的形式,校正后的测量结果消除了静态干扰,反映了空间扰动的影响,b为标定后,误差仍然很大,均方根误差达26.16°,c参考曲线与标定测量曲线有显着性差异。

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上图为真实室内磁场下静态扰动补偿的实验结果。a为静扰动消除后,原点仍偏离,半长轴与半长轴的差异明显,b为定标后,航向误差已经减小,但仍然不可接受,c为参考曲线与标定的测量曲线有明显的差异。

综上所述,静态扰动可以得到充分的补偿。然而,空间扰动对航向角的影响很大,这是需要解决的问题。SDI与航向误差有一定的相关性,能够在一定程度上反映空间扰动的大小。


实验结论

该研究主要研究未知动态磁环境下移动机器人航向角估计中的空间磁干扰抑制问题。利用旋转磁强计对空间磁扰动进行检测,提出了空间扰动指数(SDI)准则。该判据基于最小二乘正弦拟合的RMSE,能够定量地表征扰动。此外,还建立了SDI与磁强计测量误差协方差系数之间的定量关系。因此,EKF测量误差协方差可以实时动态更新,根据SDI自动调整陀螺仪与磁强计的融合程度,避免了固有陀螺漂移随时间的变化带来的不利影响。最终,即使在强空间扰动的情况下,机器人也能获得一个相对可靠的航向角,当扰动消失时,航向角可以迅速恢复到正确的值。对于静态环境和室内外环境下的动态空间磁扰动实验,提出的算法在所有算法中都取得了最佳的性能。该算法提高了航向角的精度,有利于提高制造业和物流行业移动机器人定位的性能。

文章链接:http://211.70.148.4:8000/rwt/CNKI/https/NSVX643PPNZHE4LPM7TYELUDN7XB/article/10.1007/s11370-020-00334-7

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