逆向捷联惯导算法与动基座初始对准

"离散为适用-legged robots that balance" 本文主要讨论了逆向捷联惯导算法在四足机器人平衡控制中的应用。四足机器人在行走和保持平衡的过程中，依赖于精确的导航和姿态控制，而捷联惯导系统（ Strapdown Inertial Navigation System, SINS）在此类任务中起着关键作用。 捷联惯导系统通过一组微分方程来描述机器人的姿态、速度和位置变化，这些方程包括陀螺仪（b Ω）和加速度计（b sf）的测量值。方程（1a）至（1c）展示了这一数学模型，其中包含了地球自转角速率（ieω）、重力加速度（g）、地理位置参数（L、λ、h）以及姿态矩阵（bC）等关键变量。为了适应计算机处理，这些连续的微分方程需要被离散化，即通过采样周期（sT）转化为递推算法（正向算法），如方程（2a）至（2c）所示。 逆向捷联惯导算法则是在已知终点（B点）的情况下，反向推算起点（A点）的过程，这对于机器人路径规划和平衡控制尤为重要。通过移项和变换，可以得到逆向导航算法的表达式（3a）至（3c）。这种方法允许机器人在从B点到A点的逆向导航过程中，利用存储的传感器数据，实现更准确的姿态和位置恢复。 在四足机器人的应用中，逆向导航算法可以用于提高初始对准的精度和速度，尤其是在动基座（如机器人移动平台）上。初始对准通常包括水平对准、粗略自对准和精确方位对准等步骤。通过存储传感器数据，并结合逆向和正向航位推算算法，可以在进行初始对准的同时实现位置导航，减少了对准时间和提高了导航精度。 论文中提到的案例研究展示了在车载试验中，通过10分钟的运动，采用所提方法实现了0.112º(1σ)的方位对准精度和约0.1%×行驶路程的位置导航精度，证明了该方法的有效性。 关键词：四足机器人，逆向捷联惯导，动基座初始对准，航位推算，平衡控制 中图分类号：V249.31 逆向捷联惯导算法在四足机器人的平衡控制和导航中发挥着重要作用，不仅提高了初始对准的效率，还提升了整体导航性能，对于未来智能机器人技术的发展具有重要意义。