基于自适应无迹卡尔曼的机器人室内定位算法

Robot Indoor Localization Algorithm based on Adaptive Unscented Kalman Filter. Computer Engineering and Applications

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，弥补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。

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