一种基于双磁力计的运动速度估计方法——磁场里程计

发布时间:[2023-12-03] 来源:[旷俭 魏林福 张提升] 点击量:[1677]


    里程计可以有效抑制航位推算定位系统的误差发散。其中,轮式里程计会因车轮打滑或侧滑而性能恶化,视觉、LiDAR里程计在退化场景性能下降。我们提出了一种基于双磁力计的运动速度估计方法——磁场里程计(Mag-ODO),该方法能够作为传统里程计的补充,用于增强机器人在室内的定位能力。Mag-ODO利用安装在机器人头部和尾部的两个磁力计能够先后观测到同一空间磁场的特性,通过波形匹配估计出两个磁力计经过同一位置的时间差,并结合预先标定的空间距离实现机器人的速度估计。该方法具有不受磁力计零偏以及磁场梯度瞬时消失等因素影响的优点。实测结果表明,Mag-ODO在典型室内场景能够实现与轮式里程计性能相当的速度估计。

    GNSS在室外开阔环境可以提供可靠的导航和定位功能,但在室内应用中无法使用。航位推算(DR)是GNSS拒止环境中常用的自主定位方法。其中,由于低成本MEMS 惯导误差发散快,通常采用MEMS惯性传感器和里程计组成DR系统。目前常用的里程计包括轮式里程计、视觉里程计和LiDAR里程计等。轮式里程计只能用于轮式载体,且轮子打滑或侧滑会严重影响其性能;视觉和LiDAR里程计则受到场景退化影响。为了弥补这些里程计的不足,我们提出了一种基于低成本磁力计的磁场里程计(Mag-ODO)方案。

    Mag-ODO利用安装在机器人头部和尾部的两个磁力计能够先后观测到同一空间磁场的特性,通过波形匹配估计出两个磁力计经过同一位置的时间差,并结合预先标定的空间距离实现机器人的速度估计,工作原理如图1所示。首先,磁力计安装时,尽可能保障两个磁力计的连线平行于车辆前进方向;然后,对磁力计测量值进行预处理,包括低通滤波、分帧和归一化;接着,以固定时间窗口内机器人尾部的磁力计观测值为参考序列,同时在机器人头部的磁力计观测值上以固定时间窗口长度滑动提取多组观测序列,并利用动态时间规整(DTW)计算参考和观测序列相似度(即波形匹配),相似度最高时对应的滑动时间即为时间差;最后,使用两个磁力计的距离除以时间差获得机器人的运动速度估计。


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图1 磁场里程计工作原理


    我们从三个方面评估了Mag-ODO的速度估计性能,包括两个磁力计的安装间距、机器人运动速度以及场景差异。图2展示了两个磁力计的安装间距对速度估计精度的影响。当磁力计间距小于0.3米时,速度估计误差随着距离增加逐渐减小;间距大于0.3米后,速度估计误差将趋于平稳。原因是间距越大则需要机器人在更长的时间窗口内行驶直线轨迹,否则两个磁力计能够测量相同空间磁场的假设将被破坏,导致速度估计性能下降。图3展示了固定时间窗口内行驶距离(即运动速度)对速度估计精度的影响。行驶距离越大,速度估计精度越高。原因是固定时间窗口内行驶距离增加将会覆盖更丰富的的磁场特征,能够提高磁场序列的匹配精度。图4展示了不同场景对速度估计精度的影响,从上到下依次为室内、天台、室外测试环境。可以看到,室内环境磁场特征最丰富,对应的速度估计精度最高。


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图2 速度估计误差随磁力计安装间距的变化曲线


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图3 速度估计误差随匹配窗口内载体移动距离的变化曲线


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图4 三种不同场景中的速度估计曲线


    为了进一步评估Mag-ODO性能,我们实现了基于MEMS-IMU/Mag-ODO的DR算法。图5给出了两次测试的轨迹估计结果,表1统计DR算法的位置误差和航向误差。可以看到,在直线和曲线环境中基于Mag-ODO的DR算法的定位精度与基于MEMS-IMU/轮式里程计的DR方法相当。


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图5 DR轨迹估计结果

表1 位置误差与航向误差统计

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    我们提出了一种基于双磁力计的运动速度估计方法,使用两个消费类磁力计实现了室内机器人高精度速度估计。该方法具有安装简单、对磁力计零偏不敏感、且能够抵抗匹配时间窗口内磁场梯度短暂消失的优点。在较丰富磁场特征的环境中磁场里程计性接近轮式里程计,能够作为传统里程计失效时的补充定位方式,从而辅助实现更精准的室内机器人定位。

    随着位置服务对低成本全域精准定位需求的日益迫切,相信基于消费类磁力计芯片的磁场里程计,可以在室内、地下等GNSS拒止环境发挥其独特的作用。

相关成果发表在Measurement上,可在团队网站(i2nav.cn)的“研究成果-学术论文”列表中下载。(Link

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[1] Zhang T, Wei L, Kuang J, et al. Mag-ODO: Motion speed estimation for indoor robots based on dual magnetometers[J]. Measurement, 2023, 222: 113688.


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