【摘 要】
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传统自动导引车（Automatic Guided Vehicle, AGV）多以单一工作环境（室内）定位导航为主。针对AGV在室内外连续定位过程中，由于光照变化、遮挡等因素引起的定位丢失或不可靠的问题，提出一种基于里程计、激光雷达（LiDAR）和全球导航卫星系统（GNSS）的室内外连续定位方法。在室内环境下，采用扩展卡尔曼滤波算法对里程计和LiDAR进行融合定位。通过LiADR获取测量方程可有效抑
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61773360）； 2019年重庆市人工智能+智慧农业学科群开放基金项目（ZNNYKFA201901）；
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传统自动导引车（Automatic Guided Vehicle, AGV）多以单一工作环境（室内）定位导航为主。针对AGV在室内外连续定位过程中，由于光照变化、遮挡等因素引起的定位丢失或不可靠的问题，提出一种基于里程计、激光雷达（LiDAR）和全球导航卫星系统（GNSS）的室内外连续定位方法。在室内环境下，采用扩展卡尔曼滤波算法对里程计和LiDAR进行融合定位。通过LiADR获取测量方程可有效抑制里程计长时累计更新误差，从而提高系统的鲁棒性。在室外环境下，采用里程计、GNSS进行融合定位，在遮挡导致GNSS信号弱的情况下，里程计数据可有效修正GNSS数据偏差，从而提高定位稳定性。同时，为解决因定位信号源切换导致的AGV连续定位精度、稳定性降低的问题，提出了一种基于扩展卡尔曼的多模型连续定位滤波方法，利用GNSS和LiDAR协方差、水平精度因子等进行动态计算以估计AGV定位信号源，最终实现AGV的自适应信号源平滑切换，提高室内外连续定位的精确度和鲁棒性。实验结果表明，AGV定位轨迹最大绝对真值误差（MATE）在0.5 m以内，平均绝对真值误差（AATE）在0.122 m以内。
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