2023年第5期仪表技术与传感器InstrumentTechniqueandSensor2023No．5基金项目:国家自然科学基金(51971013)收稿日期:2022－11－22基于惯性导航的管道探测蛇形机器人定位算法王晓铮1，2，王亚慧1，2，张成林1，2(1．北京建筑大学，机器人仿生与功能研究北京市重点实验室，北京100044;2．北京建筑大学电气与信息工程学院，北京102616)摘要:为满足管道探测蛇形机器人地下定位的精度需求，提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的双惯导(INS)+编码器里程计融合定位算法。系统建立了管道内部蛇形机器人及其运动轨迹的数学模型，以两套惯导的位置信息为状态量，使用绕线盘+旋转编码器代替传统轮式里程计测得机器人在载体坐标系中每个采样时间的距离增量作为状态方程控制量，以惯导之间的距离作为量测量，融合扩展卡尔曼滤波算法建立了管道探测蛇形机器人双惯导定位模型，克服了单惯导定位误差累计的缺点。经实验验证:双惯导+地表编码器里程计融合定位方法能够有效提高蛇形探测机器人在地下管道内部定位的精度，且在不同运行条件下及惯导系统不同安装距离时均有效，具有较高的实用价值。关键词:管道探测蛇形机器人;融合定位算法;扩展卡尔曼滤波;惯性导航;编码器里程计;误差补偿中图分类号:TP242文献标识码:A文章编号:1002－1841(2023)05－0084－06SnakeＲobotLocalizationAlgorithmforPipelineDetectionBasedonInertialNavigationWANGXiao-zheng1，2，WANGYa-hui1，2，ZHANGCheng-lin1，2(1．BeijingUniversityofCivilEngineeringandArchitecture，BeijingKeyLaboratoryofＲoboticsBionicandFunctionalＲesearch，Beijing100044，China;2．CollegeofElectricalandInformationEngineering，BeijingUniversityofCivilEngineeringandArchitecture，Beijing102616，China)Abstract:Tomeetthedemandforundergroundlocalizationaccuracyofpipelinedetectionsnakerobots，adual－INSwithen-coderodometryfusionlocalizationmethodbasedonEKFwasproposed．Thesystemestablishedamathematicalmodelforthesnakerobotsanditsmotiontrajectoryinsidethepipeline．Thedual－INSpositioninformationwasusedasthestatequantities．Thedistanceincrementoftherobotsateachsampletimeinthecarriercoordinatesystemwasmeasuredasthestateequationcontrolquantitiesbyusingawindingdiskandarotaryencoderinsteadofaconventionalwheelodometer．ThedistancebetweentwoINSwasastheme...
