基于EKF多传感器融合的自动导航车(AGV)位姿估计
针对室内AGV的自主导航中位姿获取问题,为了得到精度较高、稳定可靠的位姿信息,提出了一种基于EKF算法融合多传感器数据的方法.通过建模分析,讨论各种位姿估计方法的优缺点,针对里程计和IMU的累计误差问题,借助UWB来消除,针对UWB非视距误差的问题,提出动态加权的思想,针对特殊的路段,借助里程计和IMU来改善.实验结果表明,多传感器融合能有效地克服各种传感器的局限性,优势互补,得到精确可靠的位姿信息.
里程计、IMU、UWB、扩展卡尔曼滤波、融合
18
TP391(计算技术、计算机技术)
2022-09-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
111-114