【摘 要】
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扩展卡尔曼滤波在机器人目标跟踪中有非常重要的应用,该文重点介绍了扩展卡尔曼滤波的工作流程以及如何应用在机器人目标跟踪中.但EKF算法应用在非线性系统中会产生二次项以上的截断误差,累计会影响机器人的定位精度.该文主要从拓展卡尔曼滤波的收敛性上进行分析,利用双估计用观测残差对过程噪声进行补偿,利用新息和观测值估测观测噪声矩阵,通过多次预测、更新迭代从而达到对机器人更精准的定位.
【机 构】
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河北工业职业技术大学,河北石家庄050000;邢台现代职业学校,河北邢台054000
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扩展卡尔曼滤波在机器人目标跟踪中有非常重要的应用,该文重点介绍了扩展卡尔曼滤波的工作流程以及如何应用在机器人目标跟踪中.但EKF算法应用在非线性系统中会产生二次项以上的截断误差,累计会影响机器人的定位精度.该文主要从拓展卡尔曼滤波的收敛性上进行分析,利用双估计用观测残差对过程噪声进行补偿,利用新息和观测值估测观测噪声矩阵,通过多次预测、更新迭代从而达到对机器人更精准的定位.
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