自适应扩展卡尔曼滤波器在移动机器人定位中的应用

作     者：孟祥萍 张本法 苑全德 MENG Xiang-Ping;ZHANG Ben-Fa;YUAN Quan-De

作者机构：长春工程学院电气与信息工程学院长春130012 东北电力大学信息工程学院吉林132012 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 

出 版 物：《计算机系统应用》 (Computer Systems & Applications)

年 卷 期：2015年第24卷第12期

页      面：176-181页

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：哈尔滨市科技创新人才研究专项资金(RC2013XK010002) 吉林省教育厅"十二五"科学技术研究项目(2014324) 

主　　题：移动机器人 定位 路标 扩展卡尔曼滤波器算法 自适应扩展卡尔曼滤波器算法 

摘      要：针对移动机器人定位过程中存在的误差积累问题,提出了采用自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF).分析了扩展卡尔曼滤波(EKF)和AEKF两种算法,AEKF取采样时刻的各项泰勒级数,并利用Sage-Husa时变噪声估计器实时估计观测噪声,克服了线性化误差,增强了环境适应性;同时,对AEKF的收敛性及运算复杂度进行分析,并结合算法实验表明AEKF具有良好的速度精度综合性价比;最后对比分析两种算法实现机器人定位的效果并实验完成误差对比.结果表明AEKF具有更优的定位性能.