可在线配置结构的多源融合位姿估计框架

• 作者: 武东杰 仲训昱 崔晓珍 彭侠夫 杨功流
• 来源期刊: 机器人
• 学科: 工学
• 关键词: 组合导航系统 多源融合估计 扩展卡尔曼滤波 在线可配置结构 位姿估计 移动机器人定位
• 年，卷（期）: 2022,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 660-671
• 页数: 11页
• 分类号: TP24
• 语种: 中文
• DOI: 10.13973/j.cnki.robot.210319

摘要

针对组合导航系统中，融合算法结构难以在线进行配置的问题，基于误差状态扩展卡尔曼滤波器（ ES-EKF）和标准观测模型库，提出一种不依赖特定平台、可在线配置结构的多源融合估计框架，赋予组合导航系统动态变更信息源融合方式的能力。对多种导航子系统的输出信息进行分类和建模，建立一个不依赖于特定传感器和平台的标准观测模型库。设计一种算法结构的表示规则，将算法结构映射为融合模式，实现信息源和变量的灵活选择。基于该融合估计框架，设计并实现了一个惯性测量单元／磁力计／编码器／相机／激光雷达组合导航系统。最后，在野外数据集上进行了多种测试，该系统能够通过人工静态地或自主动态地变更融合模式灵活配置融合算法的结构，且定位精度优于 robot-localization 算法。试验结果表明，该框架可有效地实现多源融合估计、可在线地配置融合结构。