一种基于动态残差的自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波器定位算法

摘要：

针对标准无迹卡尔曼滤波(UKF)定位算法无法满足移动机器人在不平整地面运动时高精度定位要求的问题,结合抗差估计理论,提出了一种自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波器(ARUKF)定位算法.ARUKF根据动态残差对UKF的预测值进行抗差自适应调整,减小了外部干扰对系统预测值的影响,提高了系统的精度与鲁棒性,通过减少采样过程的运算量加快了运算,并提高了系统实时性.仿真和现场测试结果表明,相较于UKF算法和基于 Sage-Husa 的改进 UKF 算法,ARUKF 算法对不平整地面产生的扰动能更快收敛,具有更加优异的精度、鲁棒性和实时性,平均距离误差小于 2 mm,平均角度误差小于 0.016 rad,可以满足更苛刻的建筑施工现场放线要求.

关键词：精准定位、抗差估计、动态残差、自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波器、移动机器人

所属期刊栏目：34

分类号：TP274.2;TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：湖北省重点研发专项;住建部科技项目

在线出版日期：2023-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2607-2614