基于改进MSCKF算法的室内机器人定位方法

• 作者: 孙弋 张雪丽
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: MSCKF IMU 轮式里程计 EKF状态方程 机器人 室内定位
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 238-243
• 页数: 6页
• 字数: 4203字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007263

摘要

针对传统多状态约束卡尔曼滤波算法(MSCKF)在实现机器人室内定位时, 速度和位置状态方程需要对IMU中加速度计的测量数据进行积分, 存在漂移和累计误差, 且加速度计受重力干扰问题, 本文提出改进MSCKF算法. 改进MSCKF算法避免使用加速度计传感器, 利用轮式里程计传感器对平移测量较为精确的优点,将IMU中陀螺仪和轮式里程计的数据进行融合, 改进MSCKF算法的扩展卡尔曼(EKF)状态方程. 首先利用陀螺仪传感器的角速度数据得到改进EKF姿态方程, 然后利用轮式里程计传感器的平移数据, 结合姿态方程中的旋转信息得到改进EKF速度和位置方程. 最后在机器人操作系统(ROS)上实现MSCKF及其改进算法, 并结合Turtlebot2机器人在室内进行实验验证. 实验结果表明, 改进MSCKF算法的运动轨迹更接近于真实轨迹, 定位精度较改进前所有提高, 改进前平均闭环误差是0.429 m, 改进后平均闭环误差是0.348 m.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙弋	西安科技大学通信与信息工程学院	37	337	9.0	17.0
2	张雪丽	西安科技大学通信与信息工程学院	1	0	0.0	0.0