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摘要:
针对两轮自平衡机器人惯性传感器存在误差的问题,提出基于扩展卡尔曼滤波的方法进行补偿,从而实现机器人姿态的最优估计.利用实验获得的惯性传感器误差特性,采用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘迭代法拟合数据,从而建立机器人导航用惯性传感器陀螺仪和加速度计误差的数学模型,并对误差进行标定.采用扩展卡尔曼滤波将传感器的数据进行融合并对误差进行补偿,得到机器人姿态的最优估计.将滤波后的模型应用到两轮自平衡机器人系统,实验结果表明改进后的系统误差得到了有效的抑制,从而验证了采用低成本的惯性传感器进行机器人的姿态估计是有效可行的.
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文献信息
篇名 基于扩展卡尔曼滤波的两轮机器人姿态估计
来源期刊 哈尔滨工业大学学报 学科 工学
关键词 扩展卡尔曼滤波 误差建模 姿态估计 数据融合 随机漂移误差
年,卷(期) 2007,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1920-1924
页数 5页 分类号 TP242
字数 3195字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0367-6234.2007.12.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵杰 哈尔滨工业大学机器人研究所 241 3127 28.0 44.0
2 王晓宇 哈尔滨工业大学机器人研究所 17 322 8.0 17.0
3 闫继宏 哈尔滨工业大学机器人研究所 52 564 15.0 22.0
4 秦勇 哈尔滨工业大学机器人研究所 17 264 6.0 16.0
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研究主题发展历程
节点文献
扩展卡尔曼滤波
误差建模
姿态估计
数据融合
随机漂移误差
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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期刊影响力
哈尔滨工业大学学报
月刊
0367-6234
23-1235/T
大16开
哈尔滨市南岗区西大直街92号
14-67
1954
chi
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