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２０２４年５月机床与液压Ｍａｙ２０２４
第５２卷第９期ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳＶｏｌ５２Ｎｏ９
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ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊｉｓｓｎ１００１３８８１２０２４０９００１
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文献引用：翁润庭，张春良，岳夏，等．采用静态数据增强的ＡＧＶ定位与姿态修正研究［Ｊ］．机床与液压，２０２４，５２（９）：１９．
Ｃｉｔｅａｓ：ＷＥＮＧＲｕｎｔｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＣｈｕｎｌｉａｎｇ，ＹＵＥＸｉａ，ｅｔａｌ．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＡＧＶｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｎｄｐｏｓｔｕｒｅｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇｓｔａｔｉｃｄａｔａｅｎ⁃
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ｈａｎｃｅｍｅｎｔ［Ｊ］．ＭａｃｈｉｎｅＴｏｏｌ＆Ｈｙｄｒａｕｌｉｃｓ，２０２４，５２（９）：１９．
采用静态数据增强的ＡＧＶ定位与姿态修正研究
翁润庭，张春良，岳夏，李子涵，龙尚斌，郑仲之
（广州大学机械与电气工程学院，广东广州５１０００６）
摘要：搭载激光雷达的移动机器人（ＡＧＶ）被大量应用于智能工厂的工件运输，但受障碍物和移动物体的影响，ＡＧＶ
在车间内位姿辨别能力较弱。为了解决定位和姿态识别问题，提出一种全新的点云数据融合位姿辨别策略，利用高精度的
静态全站仪整体数据融合激光雷达局部、低精度数据，并提出向量权重匹配法来完成ＡＧＶ的室内定位。设计一种抽样网格
卷积法实现异构数据的快速初步定位；建立自适应有哪些信誉好的足球投注网站全站仪数据的基准区域，将它映射到激光雷达数据的对应区域；最
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后通过向量权重匹配获取ＡＶＧ的位姿参数。上述方法在６ｍ８ｍ室内空间进行实验。结果表明：所提方法可达到±７ｍｍ
的定位精度与±１４°的姿态控制识别精度，且能准确补偿激光雷达的扫描误差，提高ＡＧＶ的位姿识别能力。
关键词：ＡＧＶ；数据融合；位姿识别；权重匹配；点云匹配算法
中图分类号：ＴＰ２４２
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＡＧＶＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｎｄＰｏｓｔｕｒｅＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎＵｓｉｎｇＳｔａｔｉｃＤａｔａＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ
ＷＥＮＧＲｕｎｔｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＣｈｕｎｌｉａｎｇ，ＹＵＥＸｉａ，ＬＩＺｉｈａｎ，ＬＯＮＧＳｈａｎｇｂｉｎ，ＺＨＥＮＧＺｈｏｎｇｚｈｉ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＧｕａｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＧｕａｎｇｚｈｏｕＧｕａｎｇｄｏｎｇ５１０００６，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｕｔｏｍａｔｅｄｇｕｉｄｅｄｖｅｈｉｃｌｅ（ＡＧＶ）ｅｑｕｉｐｐｅｄｗｉｔｈｌａｓｅｒｒａｄａｒａｒｅｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｔｈｅｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｏｆｗｏｒｋｐｉｅｃｅｓｉｎｉｎｔｅｌ⁃
ｌｉｇｅｎｔｆａｃｔｏｒｉｅｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｄｕｅｔｏｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｏｂｓｔａｃｌｅｓａｎｄｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｓ，ＡＧＶｈａｓａｗｅａｋａｂｉｌｉｔｙｔｏｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄ
ｐｏｓｔｕｒｅｉｎｔｈｅｗｏｒｋｓｈｏｐ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｎｄｐｏｓｔｕｒｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ａｎｅｗｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａｆｕｓｉｏｎｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄ
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