改进UKF算法在移动机器人定位系统中的应用

• 作者: 任福君 姜永成 孙忠伟 张秀华
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 改进的UKF算法 最小偏度采样 衰减记忆 定位算法 移动机器人
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 页码范围: 1289-1294
• 页数: 6页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 3106字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.201112002

摘要

为解决移动机器人室内定位误差较大的问题,提出一种将最小偏度采样策略和衰减记忆滤波相结合的改进UKF(unscented Kalman filter)算法.该算法采用最小偏度采样策略,采样点个数由2n+l减少到n+2,提高了定位实时性;采用衰减记忆平方根滤波修正量测噪声的权值,避免滤波发散,提高了系统鲁棒性.构建无线局域网定位系统,使用改进的UKF算法对获得的无线信号(RSSI值)进行滤波.采用三边定位法进行定位计算.实验结果表明,系统平均定位误差降低49％,达到0.505 m,可较好地实现机器人的精确定位,满足移动机器人的室内定位要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜永成	佳木斯大学机械工程学院	78	245	8.0	12.0
2	任福君	哈尔滨理工大学机械动力工程学院	25	148	8.0	10.0
3	张秀华	哈尔滨理工大学机械动力工程学院	20	78	6.0	8.0
5	孙忠伟	佳木斯大学机械工程学院	11	28	3.0	5.0