【摘 要】
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为了提高室内移动机器人的定位精度，提出一种抑制定位误差的Chan-Taylor-Kalman组合定位算法。该算法在Chan-Taylor协同定位算法基础上，引入权重因子，再融合卡尔曼滤波算法优化定位观测数据，从而得到最终的目标估计值。实验结果表明：相比Chan-Taylor协同定位算法，Chan-Taylor-Kalman组合定位算法的定位均方根误差静态环境下在7.54 cm,下降了约13.2%,
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为了提高室内移动机器人的定位精度，提出一种抑制定位误差的Chan-Taylor-Kalman组合定位算法。该算法在Chan-Taylor协同定位算法基础上，引入权重因子，再融合卡尔曼滤波算法优化定位观测数据，从而得到最终的目标估计值。实验结果表明：相比Chan-Taylor协同定位算法，Chan-Taylor-Kalman组合定位算法的定位均方根误差静态环境下在7.54 cm,下降了约13.2%,动态环境下则集中在9 cm,定位性能更稳定，能满足室内移动机器人定位精度的要求。
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