一種機器人航向測定裝置及包含該裝置的機器人的制作方法
【技術領域】
[0001]本實用新型涉及機器人領域，尤其涉及一種機器人定位裝置。
【背景技術】
[0002]隨著科學技術的不斷發展，機器人在工業自動化領域中的應用日趨廣泛，例如各種工業機器手、工業自動化生產線等。但是當需要圍繞目標主體進行作業時，固定式的機器人將不能滿足要求，此時移動機器人以其具有大范圍活動能力的優點將可以完成任務。
[0003]移動機器人在進行現場作業時需要在一個空間中按照規劃的路線進行移動，掌握機器人在移動時的位置信息尤為關鍵，這就涉及到機器人的定位技術。
[0004]從使用場景來看，定位技術分為室外定位導航技術和室內定位導航技術。室外定位導航通常會使用全球定位系統(Global Posit1ning System,以下簡稱GPS)技術以及其他定位導航技術。室內定位通常沒有GPS信號，且往往要求比室外定位具有更高的精度，因此目前室內定位導航技術通常會使用到無線保真(WIreless-FIdelity，簡稱W1-FI)、射頻識別(Rad1 Frequency Identif icat1n，簡稱RFID)技術、視覺、慣性等定位導航技術，或者使用多種技術進行融合定位。當使用慣性定位導航的技術時，航向測定在機器人定位與導航系統中扮演著十分重要的角色，精確的航向測定為機器人精度定位提供了保證。
【實用新型內容】
[0005]本實用新型要解決的技術問題是提供一種機器人航向測定裝置及包含該裝置的機器人，能夠獲得機器人精準的航向信息。
[0006]本實用新型采用的技術方案是:
[0007]一種機器人航向測定裝置，包括傳感器模塊和主控芯片，傳感器模塊包括加速度計、陀螺儀和磁力計；
[0008]加速度計測量機器人運動時的線加速度；陀螺儀測量機器人運動時的角加速度；磁力計測量機器人運動時的地磁場強度；
[0009]加速度計、陀螺儀和磁力計分別與主控芯片連接并分別發送測量的數據至主控芯片;
[0010]主控芯片對接收的測量數據進行預處理并融合預處理后的數據獲得機器人的航向。
[0011]進一步優選地，還包括供電設備，供電設備與主控芯片連接。
[0012]進一步優選地，加速度計、陀螺儀和磁力計為三軸。
[0013]進一步優選地，加速計、陀螺儀、磁力計為相互獨立或任意方式集成在一起。
[0014]進一步優選地，加速度計和陀螺儀選用MPU-6050模塊，MPU-6050模塊同時集合了加速度計和陀螺儀。
[0015]進一步優選地，磁力計選用HMC5883L模塊。
[0016]進一步優選地，加速計、陀螺儀、磁力計通過集成電路總線(Inter-1ntegratedCircuit,以下簡稱IIC)接口連接到主控芯片上。
[0017]本實用新型還提供了一種機器人，其包含上述一種機器人航向測定裝置。
[0018]本實用新型通過加速度計、陀螺儀和磁力計采集機器人運動時的數據并傳送到主控芯片，主控芯片對采集到的數據進行計算融合處理得到機器人的航向信息。本實用新型融合了加速度計、陀螺儀、磁力計三者采集的數據，比單一地使用加速度計或陀螺儀或磁力計估算航向的方法更精確、可靠，而且對傳感器要求較低、對傳感器數據采樣率要求較低，具有更優的技術效果。
【附圖說明】
[0019]下面結合附圖和【具體實施方式】對本實用新型作進一步詳細說明:
[0020]圖1為本實用新型一種機器人航向測定裝置結構框圖；
[0021]圖2為本實用新型中機器人圍繞矩形區域行走一圈的航向變化圖。
[0022]附圖標號:
[0023]100.傳感器模塊，101.加速度計，102.陀螺儀，103.磁力計，200.主控芯片。
【具體實施方式】
[0024]為了更清楚地說明本實用新型實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本實用新型的一些實施例，對于本領域普通技術人員來說，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0025]圖1為本實用新型一種機器人航向測定裝置結構框圖，作為本實用新型的一個具體實施例一，一種機器人航向測定裝置，包括傳感器模塊和主控芯片。
[0026]傳感器模塊100包括加速度計101、陀螺儀102和磁力計103 ；
[0027]加速度計101測量機器人運動時的線加速度；陀螺儀102測量機器人運動時的角加速度；磁力計103測量機器人運動時的地磁場強度；
[0028]加速度計101、陀螺儀102和磁力計103分別與主控芯片200連接并分別發送測量的數據至主控芯片200 ；
[0029]主控芯片200對接收的測量數據進行預處理并融合預處理后的數據獲得機器人的航向。主控芯片200可以選用型號為STM32R)72CB的芯片實現，該芯片為意法半導體公司(英文名稱STMicroelectronics)生產的芯片。
[0030]具體的，本實用新型中加速度計101、陀螺儀102以及磁力計103分別采集機器人運行時的實時數據并發送至主控芯片200，主控芯片200對實時數據先進行預處理，預處理包括對數據加上時間戳，并且進行必要插值等，通過預處理使得數據的密度更大、更均勻。
[0031]本實用新型對預處理后的數據進行融合，計算出機器人的航向信息，具體采用的算法為Madgwick濾波算法。
[0032]Madgwick濾波算法包含三個輸入量，分別為陀螺儀、加速度計和磁力計的測量值；一個輸出量，即算法估計的當前時刻的航向。陀螺儀測量值通過積分運算得到系統的航向變換量，加速度計和磁力計測量值通過梯度下降算法得到航向估計解平面，然后利用雅可比矩陣的解析推導理論得到系統航向測定的唯一解，最后將這兩部分估計值進行融合就得到最終的航向估計輸出值。
[0033]本實用新型中采用的是Madgwick濾波算法估計，該算法應用比較靈活，具有以下幾個優點:
[0034]I)對傳感器要求較低，無論是6軸的慣性測量單元，還是9軸的磁性，角速度，重力(Magnetic, Angular Rate, Gravity，以下簡稱MARG)系統均可以采用該算法；
[0035]2)計算量較低，單次濾波狀態更新只需要109次算術運算(慣性