一种基于抗差EKF的移动机器人定位技术

摘要：

自主机器人作业的关键问题是自身的定位问题.卡尔曼滤波可用于对系统位置进行估计.首先介绍了移动机器人同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的一般模型及关键技术,然后介绍了扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的原理,通过分析粗差对EKF模型的影响,提出了抗差EKF模型.该模型根据多余观测分量及预测残差统计,构造抗差等价EKF增益矩阵,通过迭代解算给出抗差解.最后分别实现了加入粗差后的标准EKF-SLAM解决方案以及加入粗差后的抗差EKF-SLAM解决方案;模拟了自主机器人运动轨迹,并对比了两种模型对机器人定位的精确度,结果显示了抗差EKF模型的优越性.

关键词：自主移动机器人定位、扩展卡尔曼滤波、粗差、增益矩阵、抗差EKF

所属期刊栏目：44

分类号：TP242(自动化技术及设备)

在线出版日期：2017-12-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：115-118