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破解IMU单元退化难题!广东工业大学设计出鲁棒多传感器融合定位新方法

创作时间:
2025-03-12 02:23:09
作者:
@小白创作中心

破解IMU单元退化难题!广东工业大学设计出鲁棒多传感器融合定位新方法

引用
1
来源
1.
https://m.xianjichina.com/special/detail_566535.html

日前,广东工业大学研究人员提出一种名为Leg-KILO(Kinematic-Inertial-Lidar Odometry)的多传感器融合框架,专为动态足式机器人设计。为解决高动态运动导致的IMU漂移和LiDAR失真问题,该方法紧密耦合腿部里程计、惯性测量单元(IMU)和LiDAR数据,并结合图优化实现回环检测。

研究背景

动态足式机器人在进行高动态运动,比如快速奔跑或者快步前行的时候,足部会频繁地遭受冲击,这种情况会引发一系列问题。其中,惯性测量单元(IMU)的数据会出现严重退化,特别是加速度计,其漂移现象尤为明显。

与此同时,LiDAR 扫描也会受到运动失真的干扰。这进一步使得基于 LiDAR 的 SLAM 系统难以保持稳定运行。要知道,在高动态的环境中,IMU 与 LiDAR 都特别容易累积漂移,而且这种情况在高度(Z 轴)方向表现得更为突出。

仅仅依靠 IMU 或者 LiDAR 的状态估计方法,在高动态运动中存在很大的误差。这样的误差程度根本无法满足动态足式机器人导航的实际需求。很多现有的方法往往把重点放在中低速运动的场景上,却忽略了在高速动态环境下状态估计的精度和鲁棒性。

还有一些仅仅基于腿部运动学和惯性测量的估计方法,在长时间的运动过程中,会累积相当显著的漂移。并且,一旦出现足部滑动之类的突发状况,这些方法很可能就会失效。

所以说,如何有效地提升足式机器人在动态、高速场景中的状态估计精度和鲁棒性,这是实现动态足式机器人在复杂环境中能够自主导航和有效控制的关键所在。

提出创新融合定位方法

基于此现状,研究团队清楚地意识到,必须整合多种传感器(像腿部运动学、IMU、LiDAR 等)所提供的信息,充分发挥它们各自的优势,以此来弥补单一传感器存在的局限性。

正因如此,研究团队开创性地提出了 Leg-KILO 框架,其目的十分明确,就是要通过多传感器的融合以及高效的优化方法,切实地解决动态足式机器人在高动态运动中的状态估计难题,进而有力地推动相关领域向前发展。

具体来讲,团队精心提出了一种基于误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)的腿部运动学 - 惯性里程计方法,并结合接触高度检测约束,成功有效地减少了由足部冲击所引起的高度波动,让机器人的运动更加平稳和精准。

针对高动态运动所带来的 LiDAR 扫描失真这一棘手问题,团队经过深入研究,提出了一种独具匠心的自适应扫描切片与拼接方法。该方法能够根据机器人的运动速度,动态灵活地调整扫描角度,不仅提高了输入频率,还显著降低了运动失真,极大地提升了扫描的准确性和可靠性。

此外,还设计了一种以机器人为中心的增量式局部地图维护方法,借助增量 kd-tree 技术,能够高效地处理点云的添加和删除操作,极大地减少了地图维护的计算开销,提高了系统的运行效率。

最后,通过图优化框架,将腿部里程计、LiDAR 里程计以及回环检测紧密地耦合在一起,使得各个部分相互协作、相互补充,从而大幅提升了系统的全局定位精度,为动态足式机器人在复杂环境中的精准导航和稳定运行奠定了坚实的基础。

Leg-KILO方法验证与展望

研究团队在室内外高动态的复杂环境下,对所提出的方法进行了全面且深入的验证,以检验其鲁棒性和精确性。他们精心设计了一系列严谨的实验,模拟了各种可能出现的极端情况,旨在确保该方法在实际应用中的可靠性和稳定性。

在实验过程中,研究团队不仅成功验证了方法的有效性,还展现出了其在应对复杂环境时的出色表现。与此同时,研究团队秉持着开放共享的精神,公开了包含腿部运动学数据的 LiDAR 惯性数据集和代码。这一举措无疑为相关领域的研究社区提供了宝贵的资源,极大地促进了社区内的交流与合作,有望推动整个研究领域的快速发展。

结果表明,与其他先进的 LiDAR 方法相比较,Leg-KILO 展现出了独特的优势,更能适应动态四足机器人的运动场景。这一成果为动态足式机器人的发展提供了新的思路和方向。此外,以机器人为中心的局部地图维护在实验中被证实对接触高度检测的精度有着至关重要的影响,这一发现为后续的研究和改进提供了重要的依据。

展望未来,基于此次研究的成果,我们有理由相信,在研究团队和整个社区的共同努力下,动态足式机器人在状态估计和导航控制方面将取得更加显著的突破。

随着技术的不断进步和创新,我们期待看到动态足式机器人能够更加智能、高效地适应各种复杂多变的环境,为人类的生产和生活带来更多的便利和价值。同时,也希望更多的研究团队能够借鉴此次研究的经验和成果,共同推动相关领域的蓬勃发展。

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