基于非线性多传感器复合定位融合算法应用研究

摘要：

针对移动机器人单传感器数据短时丢失、定位精度低、传感器频率异步等问题,采用激光雷达、IMU、轮式里程计获取定位信息,提出基于扩展卡尔曼滤波和互补融合的组合数据融合方法.先通过S-G滤波算法对初始定位数据进行预处理,利用扩展卡尔曼滤波融合算法实现IMU和轮式里程计传感器的定位数据融合,得到融合数据1;再利用互补融合算法将融合数据1和激光雷达进行融合得到融合定位数据2.其中融合数据1对激光雷达进行实时补正,解决频率异步的位移偏差,从而明显提高定位精度.最后采用Gazebo仿真平台,搭建移动机器人模型以及设置传感器的基本参数,验证算法的有效性和稳定性.实验结果表明:数据融合算法提高了非线性传感器的定位精度和稳定性,并且平均定位误差在8 cm内.

关键词：多传感器、数据融合、扩展卡尔曼滤波、互补融合、定位精度

所属期刊栏目：51

分类号：TP274(自动化技术及设备)

资助基金：四川省科技厅重点研发项目;过程装备与控制工程四川省高校重点实验室项目

在线出版日期：2023-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：41-47