基于自适应无迹卡尔曼的机器人室内定位算法

摘要：

针对室内环境复杂,难以通过单一传感器对机器人精准定位的问题,以室内环境中的两轮差动移动机器人为研究对象,提出了一种自适应无迹卡尔曼室内定位算法;该方法以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法为基础,融合里程计、超声波定位系统、电子罗盘等传感器数据,利用超声波定位低频特性好的特点,减轻里程计结合电子罗盘进行航迹推算的累积误差和打滑影响;鉴于实际中量测噪声往往难以确定,利用Sage-Husa自适应方法,并根据不同传感器的噪声特性设置不同的加权系数,在线更新量测噪声特性,以实现对量测噪声的自适应;通过仿真验证,该方法能在传感器噪声特性未知的情况下,有效适应传感器噪声的变化,从而能够在复杂室内环境下,实现较高精度和鲁棒性的位姿估计.

关键词：机器人、室内定位算法、自适应无迹卡尔曼、里程计航迹推算、超声波定位

所属期刊栏目：26

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金61673214,61673217,61673219;江苏省“六大人才高峰”项目XNYQC-CXTD-001;天津市科技重大专项与工程项目15ZXZNGX00250

在线出版日期：2018-02-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：238-241,247