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基于自適應無(wú)跡卡爾曼的機器人室內定位算法
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TP242

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國家自然科學(xué)基金項目(面上項目,重點(diǎn)項目,重大項目),江蘇省“六大人才高峰”項目,天津市科技重大專(zhuān)項與工程項目


Robot Indoor Localization Algorithm based on Adaptive Unscented Kalman Filter. Computer Engineering and Applications
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    摘要:

    針對室內環(huán)境復雜,難以通過(guò)單一傳感器對機器人精準定位的問(wèn)題,以室內環(huán)境中的兩輪差動(dòng)移動(dòng)機器人為研究對象,提出了一種自適應無(wú)跡卡爾曼室內定位算法。該方法以無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)算法為基礎,融合里程計、超聲波定位系統、電子羅盤(pán)等傳感器數據,利用超聲波定位低頻特性好的特點(diǎn),彌補里程計結合電子羅盤(pán)進(jìn)行航跡推算的累積誤差和打滑影響。鑒于實(shí)際中量測噪聲往往難以確定,利用Sage-Husa自適應方法,并根據不同傳感器的噪聲特性設置不同的加權系數,在線(xiàn)更新量測噪聲特性,以實(shí)現對量測噪聲的自適應。通過(guò)仿真驗證,該方法能在傳感器噪聲特性未知的情況下,有效適應傳感器噪聲的變化,從而能夠在復雜室內環(huán)境下,實(shí)現較高精度和魯棒性的位姿估計。

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引用本文

洪宇,李勝,郭健,沈宏麗,許鳴吉.基于自適應無(wú)跡卡爾曼的機器人室內定位算法計算機測量與控制[J].,2018,26(1).

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  • 收稿日期:2017-06-20
  • 最后修改日期:2017-07-11
  • 錄用日期:2017-07-12
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-02-02
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