一种基于深度数据融合与动态误差补偿的动态位姿精度提升方法

技术领域

本发明属于精密动态测量技术领域，具体涉及一种基于深度数据融合与动态误差补偿的动态位姿精度提升方法。

背景技术

随着飞机、航天器等航空、航天装备制造自动化、智能化程度的提升，位置、姿态测量技术逐步融入制造工艺的各个环节，成为制造技术转型升级的关键支撑。传统的单目标、静态测量模式难以满足效率、实时性等要求，亟待研究与先进制造技术相匹配的高精度、多目标、多自由度动态测量技术。

激光跟踪测量和视觉测量是当前装备制造中普遍采用的测量方式。作为激光跟踪测量系统的代表，激光跟踪仪利用相互垂直的两个回转机构驱动激光测头跟踪目标靶镜实现跟踪测量，单次只能测量单个目标，测量效率低。此外，由于靶镜接收角度有限，当其随目标运动，尤其是进行角运动时容易出现断光问题，影响动态测量连续性。视觉测量发展成熟，系统成本低，但是受视场角限制，单个相机的测量范围有限，视场边缘存在畸变误差。测量大型目标时需要利用多相机组网，增加了系统标定和精度控制的难度。此外，视觉测量系统对复杂现场环境下的杂光干扰敏感，拍摄动态目标时会产生图像拖影，影响成像质量，引入动态误差。

光电扫描多站整体测量作为一种较为新兴的测量技术在近些年得到了越来越多的关注，具有静态测量精度高、多目标并行测量、测量网络可扩展等显著优势，在飞机装配、AGV导航等场景得到了成功应用。受限于光电扫描测量原理，测量运动目标时，多台测站观测信息在时间和空间上均存在非同步问题，产生交会测量误差，使其动态测量精度远低于静态测量精度，限制了应用场景。研究分析系统动态误差特性并对其进行补偿是提高其动态测量性能的有效手段。

光电扫描动态测量误差补偿的关键在于获取其测量间隔内的目标运动信息。以陀螺仪和加速度计为代表的惯性测量系统(IMU)能够全天候、自主地感知角速度和加速度，具有测量频率高、抗干扰能力强等特点，但其独立进行位姿测量时的误差随时间累积，快速发散，无法满足精度要求，需要进行周期性误差修正。光电扫描测量系统单次测量互不相关，且误差不随时间漂移，长期稳定性好。

因此，光电扫描系统与惯性测量系统具有优良的互补性，通过数据融合的方式补偿光电扫描动态误差成为优选方案。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于深度数据融合与动态误差补偿的动态位姿精度提升方法。

本发明解决其技术问题是通过以下技术方案实现的：

一种基于深度数据融合与动态误差补偿的动态位姿精度提升方法，其特征在于：所述方法的步骤为：

S1、将六个光电扫描接收器和IMU放置在被测运动目标上，利用发射站测量各接收器扫描角和相应的时间戳t

其中：[a

θ

R

R＝f(α,β,γ)，α、β和γ表示目标姿态角；

T＝[T

S2、基于扫描光平面约束和旋转矩阵正交约束建立目标函数，利用非线性优化方法解算得到目标位姿，作为IMU初始时刻位姿：

其中：O

λ表示惩罚因子；

S3、利用IMU角速度和加速度逐次更新IMU姿态、速度和位置：

S4、若相邻两次IMU状态更新过程有新的扫描角，则基于扩展卡尔曼滤波方法进行光电扫描测量与IMU的扫描角层面深度数据融合，得到融合后的动态位姿；

S5、将位置、速度和姿态输出作为先验信息，通过光电扫描动态误差模型补偿扫描角误差，迭代重复逐次得到更优的融合测量结果。

而且，所述S4具体为：

1)构建系统方程和观测方程：

其中：

δv和δp分别为姿态角误差、速度误差和位置误差；

b

δb

δz＝Δθ＝[θ

观测量误差；

F为状态转移矩阵，G为噪声驱动矩阵，H为观测矩阵；

u＝[ω

ξ为零均值高斯白噪声，并且ξ～N(0,Q)；

其中/>

v为观测噪声，并且v～N(0,R)，

2)根据IMU机械编排得到矩阵F和G：

其中：

f

()

τ

τ

0表示零矩阵；

I表示单位矩阵；

3)根据S1的扫描光平面约束方程构建观测矩阵H：

通过隐函数求导方法得到如下的各偏导数：

观测矩阵H可以表示为：

4)利用扩展卡尔曼滤波递推方程得到状态量误差δx，进一步基于IMU状态更新得到的姿态角、速度和位置：

而且，所述S5具体为：

1)目标运动速度由平移运动v

v

2)将被测目标的运动速度转至发射站坐标系下，将运动速度分解为水平速度v

选定t

其中：t

(x

进一步考虑v

3)通过矢量相加得到整体动态误差：

4)得到修正后的发射站扫描角：

5)基于修正后的发射站扫描角进行深度数据融合，多次迭代直至深度数据融合残差收敛，得到高精度动态位姿测量结果。

本发明的优点和有益效果为：

1、本发明基于深度数据融合与动态误差补偿的动态位姿精度提升方法，直线度误差显著下降，不同速度下的直线度误差量值接近，表明该方法能够较好地补偿光电扫描动态测量误差，提升动态测量精度。

2、本发明基于深度数据融合与动态误差补偿的动态位姿精度提升方法，克服了现有融合模型在光电扫描系统受遮挡干扰时的性能快速退化问题，实现实时连续动态测量，提高了系统鲁棒性；同时，针对动态误差非高斯的问题，首次将动态误差补偿模型引入数据融合，通过数据融合与误差补偿的多次迭代，显著提高了光电扫描动态测量精度。上述技术能够为多基站整体测量系统动态误差分析与补偿提供依据，具有一定的理论和工程价值。

附图说明

图1为本发明的光电扫描与惯性融合测量系统示意图；

图2为本发明的深度数据融合原理图；

图3为本发明的水平速度引起的动态误差原理图；

图4为本发明的垂直速度引起的动态误差原理图；

图5为本发明的动态测量精度验证实验示意图。

具体实施方式

下面通过具体实施例对本发明作进一步详述，以下实施例只是描述性的，不是限定性的，不能以此限定本发明的保护范围。

本发明在分析光电扫描动态测量产生机理的基础上，引入惯性测量信息，首次基于扩展卡尔曼滤波方法实现了扫描角层面的深度数据融合。当光电扫描系统无法独立提供目标位姿信息时，仍能通过数据融合实现高精度动态位姿测量，解决了传统数据融合方法在光电扫描测量受空间遮挡时的性能快速问题。同时，考虑到卡尔曼滤波仅针对随机误差进行补偿，而光电扫描动态误差与目标运动状态相关，为系统误差，首次将动态误差补偿模型引入数据融合模型，通过“融合-补偿”过程的多次迭代显著提升光电扫描动态测量精度。

一种基于深度数据融合与动态误差补偿的动态位姿精度提升方法，其创新之处在于：所述方法的步骤为：

S1、如图1所示，将六个光电扫描接收器和IMU放置在被测运动目标上，利用发射站测量各接收器扫描角和相应的时间戳t

其中：[a

θ

R

R＝f(α,β,γ)，α、β和γ表示目标姿态角；

T＝[T

S2、基于扫描光平面约束和旋转矩阵正交约束建立目标函数，利用非线性优化方法解算得到目标位姿，作为IMU初始时刻位姿：

其中：O

λ表示惩罚因子；

S3、利用IMU角速度和加速度逐次更新IMU姿态、速度和位置：

S4、若相邻两次IMU状态更新过程有新的扫描角，则基于扩展卡尔曼滤波方法进行光电扫描测量与IMU的扫描角层面深度数据融合，得到融合后的动态位姿；具体为：

1)构建系统方程和观测方程：

其中：

δv和δp分别为姿态角误差、速度误差和位置误差；

b

δb

δz＝Δθ＝[θ

观测量误差；

F为状态转移矩阵，G为噪声驱动矩阵，H为观测矩阵；

u＝[ω

ξ为零均值高斯白噪声，并且ξ～N(0,Q)；

其中/>

v为观测噪声，并且v～N(0,R)，

2)根据IMU机械编排得到矩阵F和G：

其中：

f

()

τ

τ

0表示零矩阵；

I表示单位矩阵；

3)根据S1的扫描光平面约束方程构建观测矩阵H：

通过隐函数求导方法得到如下的各偏导数：

观测矩阵H可以表示为：

4)利用扩展卡尔曼滤波递推方程得到状态量误差δx，进一步基于IMU状态更新得到的姿态角、速度和位置：

S5、将位置、速度和姿态输出作为先验信息，通过光电扫描动态误差模型补偿扫描角误差，迭代重复逐次得到更优的融合测量结果，算法原理如图2所示，具体为：

1)目标运动速度由平移运动v

v

2)将被测目标的运动速度转至发射站坐标系下，将运动速度分解为水平速度v

以图3所示P点为例，选定t

其中：t

(x

以图4所示P点为例，考虑v

3)通过矢量相加得到整体动态误差：

4)得到修正后的发射站扫描角：

5)基于修正后的发射站扫描角进行图2所示的深度数据融合，多次迭代直至深度数据融合残差收敛，得到高精度动态位姿测量结果。

利用如图5所示的高精度直线导轨对融合测量精度进行验证，直线导轨自身直线度误差通过激光干涉仪测量得到，误差最大值优于0.04mm。将6个光电扫描测量系统接收器和IMU固定在导轨位移台上，设置不同的运动速度，运动过程中利用四台发射站和IMU进行连续动态位置测量，利用轨迹上的多个测量点拟合空间直线，得到各点的直线度误差。利用各轨迹测量点的直线度误差均方根作为运动全过程动态位置误差评价指标。实验结果如表1所示：

表1不同运动速度下的动态测量精度实验结果

由实验结果可知：当单独使用光电扫描测量系统时，直线度误差随着运动速度的增加而增加。融合惯性测量信息后，直线度误差显著下降，不同速度下的直线度误差量值接近，表明该方法能够较好地补偿光电扫描动态测量误差，提升动态测量精度。

尽管为说明目的公开了本发明的实施例和附图，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附权利要求的精神和范围内，各种替换、变化和修改都是可能的，因此，本发明的范围不局限于实施例和附图所公开的内容。