基于动态融合策略的AGV位置与姿态在线估计

AGV 作为移动作业载体，其应用范围和作业能力很大程度取决于定位的可靠性和定位精度。国内外专家针对 AGV 定位问题虽然开展了广泛深入研究，但在适应性、可靠性和定位精度等方面，依然存在很多需要进一步深入探讨的问题。以下为本文所做的重要研究工作。

(1) 针对室内使用环境和功能设定，基于动态融合策略，采用相对定位与绝对定位组合方式，设计了融合算法，实现 AGV 位姿在线估计；利用本项目研制的实验小车，测试和论证了传感器配置方案的可行性，验证信息融合算法的正确性，获得了效果比较理想的定位策略。

(2) 基于微机电系统原理，采用惯性导引方法，构建姿态测量单元，获取输出信号，实现 AGV 姿态角实时解算；选取 ANO-Tech 匿名四轴上位机，输出波控图，监测角度状态。制备 AGV 实验平台装置，测试了姿态角监测方案的有效性，得到了精度较高的状态估计值。

(3) 鉴于射频识别（RFID）技术在车辆位置追踪方面良好效果，研究了基于射频识别技术的 AGV 姿态监测，采用低成本传感器组合方式，设计了信息采集滤波器，获取 AGV 位姿估计值；提出优化算法，克服了传感器感测精度差和 kalman 滤波性能下降等问题，实现观测目标准确定位。借助MATLAB 软件平台，对 AGV 进行预定轨迹跟踪测试，论证了定位算法的可靠性。

(4) 室内环境因子复杂多变，基于多传感器信息融合原理，采用惯性技术与射频识别技术组合导航方法，设计了适应不同应用场景的融合算法，制定了传感器融合策略，实现 AGV 位姿最优估计；以 AGV 工作在不同环境下(如仓库、卧室等)为背景，利用本项目研制的实验小车，采取跟踪运动轨迹方式，测试信息融合策略的可行性，论证融合算法的正确性，得到了定位效果比较理想的信息融合策略。

通过以上分析，得出以下研究结果：

 (1) 研究出准确估计小车位姿的融合算法，并为 AGV 定位系统的传感器融合方案的确定，提供了具有可靠、实时性能的融合策略。

(2) 由传感器测量单元输出信号中解算出 AGV 姿态角，并结合状态值推算出位姿估计值，进而预测车体姿态变化情况。根据定位结果判定传感器配置方案与融合算法的准确性，克服单一传感器不能精确检测位姿、融合算法适应性低的缺陷。实验结果表明定位系统可靠的监测到 AGV 运动姿态。

(3) 分析结果表明，适应不同环境下的融合算法，当融合结构不同时，满足要求存在差异。通过集中式和分布式两种融合结构形式的对比研究发现，集中式融合算法满足实时性要求，分布式融合算法满足高效率要求。

(4) 通过理论推导，得出 AGV 定位精度与传感器融合算法之间的关系，进而得到 AGV 定位精度与传感器可靠性之间的关系。根据具体场景的应用特点和精度要求，设计融合方案，并对融合算法做出了改进处理。借助项目组研制样车实验平台，进行定位测试，实验结果充分体现了融合算法的良好定位效果。

本文采用组合定位方式，克服了 GPS 导航受限于室内环境的局限性；突破传统室内定位技术，克服了成本高、通用性差、可靠性低等不足。传感器配置方案的确定为 AGV 定位系统提供了基本遵循；位姿采集数据的预处理和融合等方法，将构成 AGV 关键技术的重要组成部分，为定位技术上的突破提供理论依据。