[发明专利]基于自适应卡尔曼滤波器的室内移动机器人组合定位方法有效
| 申请号： | 201910108561.6 | 申请日： | 2019-02-03 |
| 公开（公告）号： | CN109916407B | 公开（公告）日： | 2023-03-31 |
| 发明（设计）人： | 孙力帆;刘剑锋;普杰信;常玉婷;俞皓芳;付主木;陶发展 | 申请（专利权）人： | 河南科技大学 |
| 主分类号： | G01C21/20 | 分类号： | G01C21/20;G01C21/16 |
| 代理公司： | 洛阳公信知识产权事务所(普通合伙) 41120 | 代理人： | 宋晨炜 |
| 地址： | 471000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 基于自适应卡尔曼滤波器的室内移动机器人组合定位方法，包括：S1、构建室内机器人的惯导运动学模型和超宽带量测模型，并且初始化自适应卡尔曼滤波器；S2、基于惯导运动学模型和超宽带量测模型生成组合量测方程，并且利用组合量测方程对室内机器人的状态进行量测，得到量测值；S3、对量测值中的野值进行处理，得到修正值；S4、使用自适应估计算法估计修正值的噪声协方差；S5、将噪协方差代入到自适应卡尔曼滤波器中对量测值进行更新，得到优化值。本发明提供一种基于自适应卡尔曼滤波器的室内移动机器人组合定位方法，具有高定位精度和高鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 卡尔 滤波器 室内 移动 机器人 组合 定位 方法 | ||
【主权项】：
1.基于自适应卡尔曼滤波器的室内移动机器人组合定位方法，其特征在于：使用惯性导航系统和超宽带定位系统实现，其中惯性导航系统设置在室内机器人上，超宽带定位系统包括设置在室内机器人上的超宽带定位标签和设置在室内的超宽带定位锚点，组合定位方法包括如下步骤：S1、构建室内机器人的惯导运动学模型和超宽带量测模型，并且初始化自适应卡尔曼滤波器；S2、基于惯导运动学模型和超宽带量测模型生成组合量测方程，并且利用组合量测方程对室内机器人的状态进行量测，得到量测值；S3、对量测值中的野值进行处理，得到修正值；S4、使用自适应估计算法估计修正值的噪声协方差；S5、将噪协方差代入到自适应卡尔曼滤波器中对量测值进行更新，得到优化值。
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