移动机器人软故障检测与补偿的自适应粒子滤波算法

软故障泛指系统性能偏离正常水平.软故障补偿对于移动机器人定位、建图、导航以及安全至关重要.机器人是计算和存储资源受限的高度非线性、非Gauss系统,使得软故障诊断与补偿具有很大难度.文中提出一种自适应粒子滤波器算法,利用激光雷达测量信息对两类软故障(航迹推算传感器故障以及车轮被卡或打滑异常)进行补偿.首先分析了移动机器人系统的运动学模型、测量模型以及故障模型,提取了5个残差特征,故障检测通过残差特征超过给定的阈值实时地获得.其次,设计一个自适应粒子滤波器用于故障补偿,自适应体现在相互联系的两个方面:(1)根据残差特征自适应地调整线速度和偏航率的噪声方差;(2)在重采样阶段抽取粒子数目不同的两个粒子集(代表同一分布的两种近似),根据两个近似分布的Kullback-Leibler(KL)距离自适应地调整粒子数目.若KL距离较大,则增加粒子数目,反之则减少粒子数目.从理论上证明了算法的正确性,并通过故障情形下移动机器人位姿跟踪问题验证了算法的效率与精度.