【摘 要】
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为提高移动机器人的位置估计精度和跟踪效果,提出一种基于道路约束条件下的移动机器人鲁棒约束H∞滤波（CHF）跟踪算法。首先,将机器人移动的道路网络作为跟踪的约束条件,并利用
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金（200802881017）, 南京理工大学自主科研专项计划资助项目（2010ZYTS051）,南京理工大学紫金之星基金资助项目（AB41381）
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为提高移动机器人的位置估计精度和跟踪效果,提出一种基于道路约束条件下的移动机器人鲁棒约束H∞滤波（CHF）跟踪算法。首先,将机器人移动的道路网络作为跟踪的约束条件,并利用当前统计模型对机器人的运动进行建模。其次,将道路约束条件作为机器人跟踪的非线性状态约束,利用最小协方差估计推导了鲁棒CHF递推方程。通过拉格朗日乘子法对非线性约束优化估计问题进行求解,并利用约束信息对CHF算法的状态更新过程进行了改进。最后,通过对CHF算法和无约束的H∞滤波算法的跟踪性能进行了对比分析和验证。仿真结果表明,该算法可以实现
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