移动机器人作为现代社会多学科、高科技交叉融合的产物,当前已渗入到人类生产、生活的方方面面,广泛应用于工业、农业、服务等行业之中。移动机器人只要移动就离不开导航,导航性能是移动机器人移动作业的关键。移动机器人在户外环境下工作时,单一导航方式由于自身不足,时常无法满足任务对于导航精度的要求。通常将两种或以上的导航信息进行数据融合,构成组合导航系统,可以提高移动机器人的导航精度与稳定性。GPS(Global Position System,全球定位系统)与惯导(惯性导航)在原理及误差特性上均有很好的互补,本文以全地形移动机器人作为研究对象,为实现移动机器人户外环境下的自主导航行走,通过理论分析和实验的方法对全地形移动机器人GPS/惯导组合导航与控制开展了相关研究。(1)构建了 GPS/惯导组合导航硬件平台,实现户外环境下全地形移动机器人的自主导航行走。通过分析GPS、惯导系统的原理及误差来源,建立GPS/惯导组合导航的位置、速度、姿态角误差模型。选用课题组自行研制的全地形移动机器人作为导航移动载体,搭载GPS、惯导测量单元,构建GPS/惯导组合导航硬件平台,实现全地形移动机器人的自主导航移动。(2)对GPS/惯导组合导航数据融合算法开展研究,实现了降维卡尔曼滤波算法下的导航数据的高精度融合。基于GPS和惯导在原理、误差特性间的互补关系,利用组合导航模式提高系统的导航精度与稳定性。建立包含状态方程与量测方程的GPS/惯导组合导航数学模型,以松组合模式对系统输出进行融合与反馈校正。阐述卡尔曼滤波的基本原理,利用降维扩展卡尔曼融合算法对GPS与惯导信息进行数据融合。(3)开展了户外环境组合导航实验研究,测试了全地形移动机器人的组合导航精度,验证了组合导航数据融合算法的有效性。在户外环境下对全地形移动机器人开展组合导航实验研究,包括动态导航实验和自主导航实验的方案设计、数据处理和实验结果分析。实验结果表明,降维扩展卡尔曼数据融合算法有很好的效果,移动机器人组合导航具有较高的导航精度。本文旨在研究基于GPS/惯导数据融合的移动机器人自主导航与控制。在户外工作环境下,以全地形移动机器人载体为研究对象,通过搭载GPS接收机和惯导测量单元,实现移动机器人的自主导航移动。作为自主移动的运载工具,可应用于工农业中物料运输等工作,降低人力成本、提高生产效率、促进经济社会的发展。