融合WiFi、激光雷达与地图的机器人室内定位

由于室内环境受多径效应影响,单一WiFi定位效果不佳;激光雷达(LiDAR)虽然测距定位精度高,但在室内存在大量单一、重复的场景结构(如走廊)时,往往会由于无法提取有效特征进行匹配而造成大量错误定位.因此,该文提出基于卡尔曼滤波框架的WiFi、激光雷达与地图的融合定位新方法.其中,滤波器的状态定义为机器人当前与历史时刻的位置序列.滤波器的观测值由两部分组成,一部分为该文所提基于多环路分割地图下信号强度加权匹配的WiFi指纹定位结果;另一部分来自激光雷达在单一重复场景中计算出来的高精度相对定位结果(如横向定位).利用场景地图中的先验参考位置,可将该横向定位结果转变为机器人位置的线性约束.最后,利用卡尔曼滤波器实现机器人高精度的融合定位结果.实验中,针对两种典型的单一、重复的室内场景,分别采用2维与3维激光雷达对该文算法进行验证.实验结果表明,由于激光横向定位精度可达厘米级,结合厘米级地图可以极大提高机器人定位精度.与单一WiFi定位算法相比,利用激光雷达计算出来的相对定位结果结合场景地图,平均定位误差可降低70％～80％,在满足机器人实时定位需求情况下,实现定位精度与稳定性的显著提升.

Integration of WiFi,Laser, and Map for Robot Indoor Localization