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申请/专利权人：天津洪荒科技有限公司

摘要：本发明涉及AMR标定领域，尤其涉及一种基于迭代优化算法的AMR激光联合标定方法，包括：S1、利用AMR实时位姿数据建立AMR实时感知状态；S2、根据所述AMR实时感知状态进行仿真运行处理得到AMR时序性仿真运行数据；S3、利用所述AMR时序性仿真运行数据根据激光标定数据基于odom坐标系得到AMR仿真标定修正结果；S4、利用所述AMR仿真标定修正结果基于迭代优化算法得到AMR激光联合标定结果，通过AMR实时运行数据与仿真运行数据结合比对处理，精准确定AMR实时位姿状态，并通过双误差轨迹一致性处理，快速建立方案内部逻辑监督机制，同时引入多时刻数据，避免单一时刻数据对于整体标定结果的干扰。

主权项：1.一种基于迭代优化算法的AMR激光联合标定方法，其特征在于，包括：S1、利用AMR实时位姿数据建立AMR实时感知状态；S1-1、获取当前时刻作为起始时刻t；S1-2、获取起始时刻t的AMR对应运动方向、运动趋势方向、水平角度与俯仰角度作为AMR实时位姿数据；S1-3、利用所述AMR实时位姿数据作为实时基础数据；S1-4、根据所述实时基础数据获取t+1时刻的AMR实时位姿数据作为实时备份数据；S1-5、利用所述实时基础数据与实时备份数据作为起始时刻t的AMR实时感知状态；S2、根据所述AMR实时感知状态进行仿真运行处理得到AMR时序性仿真运行数据；S2-1、利用所述AMR实时感知状态进行自检处理得到AMR实时运行自检处理结果；S2-1-1、根据所述AMR实时感知状态分别建立t-1时刻与t+1时刻的AMR实时感知状态；S2-1-2、判断所述起始时刻t的AMR实时感知状态对应运动方向与t-1时刻AMR实时感知状态对应运动趋势方向是否正相关，若是，则执行S2-1-3，否则，所述AMR实时运行自检处理未通过；S2-1-3、判断所述起始时刻t的AMR实时感知状态对应运动趋势方向与t+1时刻AMR实时感知状态对应运动方向是否正相关，若是，则所述AMR实时运行自检处理结果通过，否则，所述AMR实时运行自检处理未通过；S2-2、根据所述AMR实时感知状态进行仿真运行处理得到AMR时段性仿真运行处理结果；S2-2-1、根据所述AMR实时感知状态的运动方向与运动趋势方向获取t-1时刻至起始时刻t的AMR运动轨迹作为历史模拟运动轨迹；S2-2-2、获取所述t-1时刻至起始时刻t的AMR运动轨迹作为历史实际运动轨迹；S2-2-3、根据所述AMR实时感知状态获取起始时刻t至t+1时刻的AMR运动轨迹作为预测运动轨迹；S2-2-4、判断所述历史模拟运动轨迹与历史实际运动轨迹是否一致，若是，则执行S2-2-5，否则，更新当前时刻作为起始时刻t，并返回S1-1；S2-2-5、判断所述历史模拟运动轨迹的位姿角度与历史实际运动轨迹的位姿角度是否一致，若是，则执行S2-2-6，否则，更新当前时刻作为起始时刻t，并返回S1-1；S2-2-6、判断所述预测运动轨迹的位姿角度与历史实际运动轨迹的位姿角度是否一致，若是，则利用所述历史模拟运动轨迹与预测运动轨迹作为AMR时段性仿真运行处理结果，否则，更新当前时刻作为起始时刻t，并返回S1-1；其中，所述位姿角度包括AMR的水平角度与俯仰角度；S2-3、根据所述AMR实时运行自检处理结果与AMR时段性仿真运行处理结果得到AMR时序性仿真运行数据；S2-3-1、利用起始时刻t的AMR位置为原点，所述AMR对应运动方向为X轴，建立三维坐标系；S2-3-2、利用所述AMR时段性仿真运行处理结果根据三维坐标系分别获取历史实际运动轨迹向量与预测运动轨迹向量；S2-3-3、判断所述AMR实时运行自检处理结果是否通过，若是，则利用所述历史实际运动轨迹向量与预测运动轨迹向量作为AMR时序性仿真运行数据，否则，执行S2-3-4；S2-3-4、判断所述t-1时刻、起始时刻t与t+1时刻的位姿角度是否均为一致，若是，则利用所述历史实际运动轨迹向量与预测运动轨迹向量作为AMR时序性仿真运行数据，否则，更新当前时刻作为起始时刻t，并返回S1-1；S3、利用所述AMR时序性仿真运行数据根据激光标定数据基于odom坐标系得到AMR仿真标定修正结果；S3-1、获取所述AMR时序性仿真运行数据对应起始时刻t与t+1时刻的位姿角度差值基于激光标定数据分别获取平移误差与旋转误差；S3-2、利用所述AMR时序性仿真运行数据基于odom坐标系进行坐标变换处理得到AMR时序性仿真运行数据的坐标更新值；S3-3、利用所述平移误差、旋转误差与AMR时序性仿真运行数据的坐标更新值计算历史实际运动轨迹与预测运动轨迹的轨迹一致性；S3-4、利用所述历史实际运动轨迹与预测运动轨迹的轨迹一致性作为AMR仿真标定修正结果；S4、利用所述AMR仿真标定修正结果基于迭代优化算法得到AMR激光联合标定结果；S4-1、根据所述AMR仿真标定修正结果获取对应时刻的实时备份数据作为基准标签；S4-2、获取t-1时刻、起始时刻t与t+1时刻的AMR仿真标定修正结果基于时序关系建立梯度等级函数；S4-3、判断所述梯度等级函数与对应各时刻的基准标签是否均为对应，若是，则利用起始时刻t的AMR仿真标定修正结果作为AMR激光联合标定结果，否则，执行S4-4；S4-4、利用所述梯度等级函数根据t-1时刻、起始时刻t与t+1时刻分别求导得到t-1时刻、起始时刻t与t+1时刻的时刻节点趋势值；S4-5、判断所述时刻节点趋势值与t-1时刻、起始时刻t与t+1时刻的时刻间AMR实时位姿数据趋势是否均为对应，若是，则利用起始时刻t的AMR仿真标定修正结果作为AMR激光联合标定结果，否则，更新当前时刻为起始时刻t，并返回S1-1。

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