【摘 要】
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针对传统移动机器人定位算法精度不高的问题,提出一种基于无线传感器网络Hurb M-CKalman滤波（HCKF）算法的移动机器人定位算法。利用Hurb M极大似然估计代价函数,求解线性化后CK
【机 构】
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唐山师范学院计算机科学系,中国科学院力学研究所,哈尔滨工业大学航空学院
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针对传统移动机器人定位算法精度不高的问题,提出一种基于无线传感器网络Hurb M-CKalman滤波（HCKF）算法的移动机器人定位算法。利用Hurb M极大似然估计代价函数,求解线性化后CKF观测矩阵,从而解决CKF滤波算法在未知非高斯白噪声干扰下估计精度不高的问题。然后,在体育馆基于WSNs构建了移动机器人定位实验环境,并结合移动机器人动力学模型,对HCKF、CKF算法的定位精度进行对比。结果显示,在不含噪声干扰和含未知噪声干扰两种情况下,HCKF算法定位精度分别比CKF算法提高7%和15%。
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