基于多源信息融合的智能巡检机器人高精度导航定位方法研究

新一代信息技术

一、项目进展

创意计划阶段

二、负责人及成员

姓名	学院/所学专业	入学/毕业时间
王森	机电工程学院/ 测控技术与仪器	2018.9/2022.6

三、指导教师

姓名	学院/所学专业	职务/职称	研究方向
赖欣	机电工程学院	教授	仪表检测与机器人技术、油气智能测控、机器视觉

四、项目简介

智能巡检机器人代替人在石化企业等工业现场复杂环境下进行巡检工作已成为数字化油田建设的迫切需要，其导航技术是热门研究内容。本项目通过建立基于SINS/GNSS的组合导航系统误差模型，使用多个导航传感器采集位姿信息，将惯性数据、GNSS接收机、里程计获取数据有机融合，经过改进卡尔曼滤波算法修正位置、速度、姿态等状态量信息，在复杂油田等工业现场能有效提高导航定位精度，对智能巡检机器人的自主性和安全性起着重要作用。

成果类别	成果名称	相关团队成员	相关指导老师	备注
实用新型专利	1.一种自主避障巡检机器人。2.一种基于GPS、5G 以及视觉的石化巡检机器人导航定位方法。	1. 谈峻菡、赖欣、王森、王宝宝 2. 赖欣、张晨蕾、江红、李奥华、李嘉禾、王森、王宝宝、谈峻菡	赖欣	1. 实用新型 2. 发明专利
期刊	爬壁机器人固定/有限时间滑模轨迹跟踪控制研究[J].机械科学与技术,2022,41(07):1085-1094.	赖欣，李嘉禾，彭天宇，张晨蕾，王森．	赖欣	CSCD核心

该研究对于提高巡检机器人的导航和定位精度有重大意义，通过触须传感器来实现避障，可以有效地规避障碍物，提升了现场巡检效率，具有操作简单，节约经济等优点，可运用于比较复杂的环境，提升了巡检机器人的工作效率。该研究具有较强的创新性，对石化企业等工业现场的巡检作业具有重大意义，提升了巡检机器人的工作效率和精度。

该研究提出一种多源信息融合的高精度导航定位方法，通过融合卫星、惯性测量元件等多种传感器信息，采用新的改进卡尔曼滤波算法，并将其应用于组合导航的耦合设计中，提高容错性和准确性，不仅能够克服单一导航系统缺点和弊端，还可以提高导航系统的容错性、准确性与自适应性。此外，该研究能实现多传感器融合应对可能出现的极端工作环境下的正常导航，导航信息数据互补有效减小定位误差，提高了巡检机器人导航定位精度。该研究采用单片机编程，允许用户二次开发，上手操作简单。