基于改进扩展卡尔曼滤波算法的移动机器人定位方法研究

• 作者: 何雨 张志安 陈庆武 韩明明 黄学功
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 移动机器人 扩展卡尔曼滤波 多传感器融合
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 信号检测、算法与仿真
• 页码范围: 292-299
• 页数: 8页
• 分类号: TN713
• 字数: 3034字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2018.04.003

摘要

针对移动机器人在位姿跟踪过程中存在单一传感器或多传感器测量系统对环境信息处理能力有限的问题,结合扩展卡尔曼滤波算法,对传感器测量信息进行融合分析.对于单个传感器测得的n个观测值,扩展观测矩阵至大于n的m个目标测量值,将预测空间到测量空间的映射设计为一个具有n个非零变量、维数为nm、秩为n的变换矩阵,实现传感器对状态向量的局部更新.在建立的传感器及机器人运动模型基础上,通过地面移动机器人进行实验验证.理论分析和实验结果表明,该方法能在保证定位精度的前提下,提高算法对不同传感器类型和传感器数量的泛化能力,增强测量系统的准确性和灵活性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄学功	南京理工大学机械工程学院	28	237	9.0	14.0
2	张志安	南京理工大学机械工程学院	34	151	8.0	11.0
3	陈庆武	南京理工大学机械工程学院	2	18	2.0	2.0
4	何雨	南京理工大学机械工程学院	2	18	2.0	2.0
5	韩明明	南京理工大学机械工程学院	2	18	2.0	2.0