【摘 要】
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基于多传感器融合的定位方法是目前移动机器人定位的主流方式。相对于单一传感器定位,多传感器融合定位具有成本低、容错率高、抗干扰能力强的优点。然而,现有的多传感器融合定位算法,无法同时兼顾定位精度和系统容错率,在融合过程中,对信息分配、信号干扰、误差模型异常等问题考虑的较少,严重的影响了机器人的定位效果。针对这些问题,本文围绕传感器的原理、联邦滤波信息分配系数以及自适应鲁棒联邦滤波进行了研究,主要研究
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基于多传感器融合的定位方法是目前移动机器人定位的主流方式。相对于单一传感器定位,多传感器融合定位具有成本低、容错率高、抗干扰能力强的优点。然而,现有的多传感器融合定位算法,无法同时兼顾定位精度和系统容错率,在融合过程中,对信息分配、信号干扰、误差模型异常等问题考虑的较少,严重的影响了机器人的定位效果。针对这些问题,本文围绕传感器的原理、联邦滤波信息分配系数以及自适应鲁棒联邦滤波进行了研究,主要研究内容包括:分析移动机器人传感器导航定位的基本原理,推导常用导航坐标系的转换关系,建立惯导、GPS、里程计三者的误差模型,分析各自优缺点,根据传感器优缺点互补特性,建立组合导航定位框架。针对传统联邦滤波结构中子系统故障导致定位精度下降问题,提出一种新的信息分配方法。综合考虑系统状态协方差矩阵和可观测矩阵特性,根据系统状态协方差矩阵计算子系统的整体分配因子;利用状态变量可观测矩阵对分配因子二次分配,使信息分配因子能根据系统状态变化而改变,提高主系统融合后的定位精度。仿真结果表明,优化信息因子可以有效改善组合导航系统的定位精度。针对传感器受复杂环境、信号扰动影响导致定位精度下降问题,提出一种新的自适应鲁棒定位算法。在优化信息分配因子的基础上,实时估计状态噪声模型,引入调整因子不断更新测量协方差矩阵,提高在线估计不确定的系统噪声和粗差估计能力,改善系统的定位精度。仿真结果表明,该算法可以去除传感器粗差和估计不确定噪声,提高导航过程的定位精度。
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