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光傳感器

激光傳感器數據:傳感器數據處理1:里程計運動模型及標定

發布日期:2022-10-09 點擊率:64


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激光傳感器數據:傳感器數據處理1:里程計運動模型及標定

激光SLAM——第二節(傳感器數據處理1:里程計運動模型及標定)
技術標簽: SLAM
傳感器數據處理1:里程計運動模型及標定
里程計模型
一、兩輪差分底盤的運動學模型
差分模型與運動解算(線速度和角速度的計算過程分析)
差分運動底盤它其實是一個欠驅動的模型,他的自由度是三個,x,y,角度C塔。但是他的驅動數和輸入數是兩個,一個是左輪的速度VL和右輪速度VR,它的運動是耦合的,它只能做圓弧運動。
d為左輪或者右輪到車底盤中心的距離,假設左輪與右輪d相等,最左邊的點為圓心,現在要讓機器人圍繞這個圓心做圓弧運動,r為圓心到機器人底盤中心的距離,也就是機器人做圓弧運動的半徑。他會一直滿足運動解算的兩個公式。下面是對兩個公式的推導
-
推導角速度w
首先,如果機器人圍繞圓心做圓弧運動,那么左輪和右輪肯定也是做圓弧運動,做圓弧運動的前提就是他們的角速度是相等的,中心角速度=左輪角速度=右輪角速度:W=Wr=Wl,VL表示左輪線速度,VR表示右輪線速度。我們知道線速度V等于角速度乘以半徑,V=wr,w=v/r,而右輪與左輪角速度又相等,所以根據角速度公式就可列出方程,然后計算得到圓弧運動的半徑r,
然后r得到了公式之后,就要回到w=v/r上,因為半徑r已經得到了公式,那么代入公式之后,就可以得到角速度公式了,就可以算出角速度,這就是角速度的推導過程。
推導線速度v
線速度和角速度也就是這樣的一個過程,按照公式進行計算即可。
-
二、三輪全向底盤的運動學模型
? 三個自由度,同時也有三個輸入量。
三輪全向底盤平移X運動分解:
運動分解如圖所示
車體X軸方向上的速度在三個輪子上V1,V2,V3的的分速度。也就是說假設想要車以Vx的速度前進的話,那么就可以按照如上三個公式對輪子的速度進行賦值。車就會按照正前方前進
三輪全向底盤平移Y運動分解:
Y方向和V1是平行的,所以V1就等于Vy,而cos60=V2/Vy,所以V2=-COS60Vy,v3也同理
所以如果要使用三輪全向底盤進行垂直運動,可以按照如上三個公式對其進行賦值。
三輪全向底盤旋轉運動分解:
旋轉使每個輪子和車體中心旋轉的角速度都是相等的,所以要讓車體旋轉起來,那么可以直接使用公式V=Wd,w是角速度。
所以旋轉直接用角速度乘以輪子到底盤中心的距離。按照如上三個公式即可。
將其進行合成
根據所給條件(藍點標注)列出整體公式,所以想要其運動就可以按照這個公式去計算
-
但在實際中,通常是反過來的,我們編碼器只能測量出每個輪子的速度V1、V2、V3而不能直接測量某個方向上的速度或角速度。所以需要列出矩陣隨后進行變換
矩陣可寫為:V=A*v,兩邊同時乘以A的逆矩陣就得到了v=A的逆矩陣 *V
這樣就可以通過編碼器測得V1、V2、V3,計算得到Vx(x方向的線速度)、Vy(y方向的線速度)、Vc塔(角速度)。當然也可以通過轉換前的公式,在ROS下發線速度和角速度時,STM32接收并計算轉速隨后控制機器人運動。
疑問:求出x、y方向得線速度和旋轉的角速度有什么用?
因為這不僅僅是關于速度的,還有關與距離和角度,試想矩陣兩邊同時乘以△t,也就是積分就得到了dx、dy、dc塔,也就是位移和轉過的角度了。這也就是里程計的模型了
總結一下里程計的模型:
不管是差分還是三輪全向,他們的運動學模型,就是根據他們自身的特性和編碼器測量來的數據(差分是VL和VR,全向是V1、V2、V3)怎么去得到一個dx、dy、和dc塔的一個過程。
底盤的任務就是計算編碼器的tick值,然后計算線速度,通過IMU計算角速度上發到給ROS
ROS端控制時就直接發送的線速度和角速度信息給STM32,隨后STM32再計算成轉速然后再通過PID控制輸出PWM驅動電機
三、航跡推算
運動示意圖如上,橫坐標就是dx,縱坐標就是dy,上方角度就是dc塔。現在我們假設(x,y,c塔)是底盤的當前位姿,(dx、dy、dc塔)為運動學解算的增量,這個運動學可能是差分的,也可能是全向的,但不重要,最終都會出來這三個。
現在的任務就是要先將機器人都當前坐標點轉換到世界坐標系中,可以通過如下矩陣進行計算。這個矩陣就是平面上的變換矩陣
遞推公式(在代碼中是可以經常看到的)
實際情況,存在噪聲
影響里程計的因素
系統誤差
是一個確定的誤差,比如輪子直徑量錯一點,可以進行標定,今天也就是為了解決系統誤差,進行里程計標定。
隨機誤差
隨機出現的誤差,比如輪子打滑,無法標定
剛剛講完了差分、全向三輪的運動模型與航跡推演計算過程,接下來要解決的問題就是去解決系統誤差,對里程計進行標定。
里程計標定
一、線性最小二乘的基本原理
線性最小二乘法通用性強,但效果絕對不是最好的。
最小二乘是一種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據,并使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。
線性最小二乘是用來干嘛的?是用來求解線性方程組Ax=b的。所有的工程問題,基本都是Ax=b方程組的問題。
假設A是一個m * n的矩陣,x為n * 1的向量,x也就是我們要求解的狀態量
他的狀態也就是三種,當m=n時,是適定方程組,方程組有唯一解
m=n其實就是Ax=b中的行表示一個約束,列表示自由度,或者說是未知數變量的個數。也就是約束的數量與未知數的個數是相等的,這時候方程組有唯一解。
當m<n時,欠定方程組,方程組有無限多解 m

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光傳感器數據:激光SLAM傳感器數據處理

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激光傳感器數據:激光SLAM理論與實踐 筆記-傳感器數據處理(II) 第四期

第三章 傳感器數據處理II:激光雷達
3.2 激光雷達畸變的矯正
3.2.1 產生的原因
激光雷達由于小車在旋轉,激光雷達會有一個角度的運動畸變,需要矯正,否則和實際偏差很大;

3.2.2 激光雷達的分類
① 三角測距原理(A1雷達)

② TOF測距(飛行時間)
精度是固定的(由于光速不變,時間計數器精度不變 )

3.2.3 激光雷達的數學模型
激光雷達光束有四種數學模型:

a、光束混合模型,計算期望值、得分。缺陷明顯,一般不用

b、似然場計算模型,計算量低,適合結構化環境和非結構化環境,最常用;

b、似然場模型

3.2.4 運動畸變及其去除
產生原因:運動導致激光雷達未采集完一幀時,機器人已經運動出一段距離(雷達坐標系原點相對世界坐標系不斷移動)。(硬件幀率較低)可以使用算法(修正雷達坐標系原點)修正運動畸變問題。

去除激光雷達運動畸變:
 1、純激光估計方法,VICP(迭代最近點)方法,EM算法(固定A點,計算B點;固定B點,計算A點~~不斷迭代)的特例。【缺點,沒有考慮激光的運動畸變,當前的激光數據源是錯誤的、認為小車勻速運動、慢速運動才好(激光幀率5Hz)、數據預處理和狀態估計過程耦合】,獲取每一個點的真實坐標,通過運動速度、位姿變換等逆算出激光點原點去統一原點的數據。
– 3.2.4.1 純估計方法去除畸變(僅激光):
ICP方法求解流程:
 1、求解兩幀點云的幾何中心ux、up;2、在點云矩陣中減去幾何中心ux、up(為了提高數據的穩定性);3、得到一個W矩陣4、代入對應點,得到ICP的解:

注意:實際中,并不知道對應點,不能一步求解出R、t,所以需要迭代求解對應點;求解對應點算法流程(一種EM算法):
 1、尋找對應點(需要初始輸入的R、t),由R、t求‘對應點’;2、根據對應點,再求解進一步的R、t,由‘對應點’求解R、t;3、對點云進行轉換,計算誤差;4、不斷重復123點,迭代求解,直到誤差小于某閾值;
缺點:沒有考慮小車的運動速度,求解的點云偏差較大,沒法修正;

VICP方法求解流程:
解決了ICP的缺點。

簡介:

1、ICP算法的變種;

2、考慮了機器人的運動(假設是勻速運動);

3、進行點云匹配的同時,估計機器人的速度;

數據變量的設置:

1、Xi、Xi-1表示第i幀和第i-1幀的數據;

2、Ti,Ti-1表示其對應的位姿矩陣;

3、機器人的速度Vi;

4、設第Ti幀的時刻表(全部以Ti時刻加或減去一個固定的時間間隔Ts,因為假設勻速運動);

5、則第i幀第i個節點的位姿矩陣可求得:李群矩陣

VICP方法的缺點:

1、低幀率激光,(肯定有加減速的過程)勻速運動假設不成立;

2、數據預處理和狀態估計過程耦合;

算法流程:

– 3.2.4.2 傳感器輔助去除畸變(IMU、odom)
解決了VICP的問題,可以盡可能的準確反映運動情況;實現預處理和狀態估計的解耦合;

里程計/傳感器輔助使用Odom/IMU,200Hz位姿更新頻率
 a、IMU精度效果很差,一般不用(只用角速度數據);b、輪式里程計精度很高;

具體方法:

線性插值,假設在200hz,5ms的時間內是勻速的。求速度

1、激光數據和里程計數據的時間已經同步,用下圖的第1點;

2、激光數據和里程計數據的時間沒有同步,則線性插值處理,用下圖的第2點;

求ts、te時刻里程計位姿:

1、二次插值:
得到激光數據的起點的位姿后,認為機器人做勻加速運動,求終點位姿(這段路程的終點)。

2、二次曲線的近似
Psi:獲取這段曲線中的每一個點的位姿(間隔5ms,近似)

3、坐標系統以及矯正的激光數據發布

– 3.2.4.3 融合方法去除畸變
配合5.4.1和5.4.2的方法,按照下面的方法融合兩者:

一般5.4.2的輪式里程計畸變去除已足夠,這是拓展內容
激光傳感器數據:傳感器數據處理1:里程計運動模型及標定  第1張

激光傳感器數據:用STM32F103去讀取激光傳感器的數據

1 準備工作
1) 硬件設備:激光測距VL53L1模塊、六合一、USB-TTL、杜邦線、STM32F103C8T6單片機。給大家看下圖片。
VL53L1
STM32F103C8T6
2)軟件準備 : KEIL 5 (5.17版本的) 鏈接: 提取碼:eq50.
2 接線方式
1、使用數據線將STM32F103C8T6與電腦連接通信
2、VL53L1與STM32F103C8T6使用杜邦線連接。具體接線如下圖所示:
VL53L1---------------STM32F103C8T6
VCC--------------------VCC
? ? ?  TX-----------------PA3
? ? ?  RX-----------------PA2
GND--------------------GND
3 生成下載文件
1、在OUTUT勾選Creat HEX File
2、找到生成的HEX文件
## 4 下載程序
1、用數據線連接好STM32F103C8T6單片機和PC端。
2、按照“軟件配置.png”圖示設置好軟件。
3、找到所需的hex文件。
4、按STM32F103C8T6單片機的紅色的Bootloader 鍵
5、點擊開始編程按鈕,下載程序
## 5 輸出結果顯示
在電腦上正確連接好板子,首先打開串口調試助手,找到相應的端口,然后打開串口,注意這里波特率設置為,然后就可以觀察到左邊的窗口有數據輸出了。如圖所示:

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