组合导航技术是应用于移动机器人系统中,能保证机器人完成精准导航的一种重要技术。现有的研究中采用了多种方法来提高移动机器人GPS/INS组合导航的精度。然而,这些研究都忽视了机器人导航系统在复杂地带工作时,受到不确定噪声干扰的问题。同时,也忽视了移动机器人的GPS精度易受众多因素的干扰,导致数据传输出现时滞的现象。针对以上问题,本文以Summit-XL机器人为对象,研究了组合导航方法的鲁棒H∞滤波问题,内容如下:根据Summit-XL机器人内部的速度误差、位置误差、角度误差以及陀螺仪和加速度计的误差特性,结合影响GPS导航精度的卫星钟差、卫星数量等各项因素,采用伪距和距伪率,建立了关于Summit-XL机器人INS/GPS紧组合导航系统的误差模型。基于Summit-XL机器人的INS/GPS紧组合误差模型,提出了鲁棒H∞滤波的方法,对Summit-XL机器人的连续导航系统的状态进行估计,并利用Lyapunov方法验证了组合导航系统的稳定性,同时,使性能指标达到最小值。仿真结果表明,采用鲁棒H∞滤波技术能有效降低了Summit-XL机器人组合导航系统的噪声干扰。进一步,为了解决Summit-XL机器人GPS导航系统由于天气等因素所带来的时滞问题,离散化导航系统模型并考虑了时滞特性,构造了Lyapunov函数,设计了离散导航系统的鲁棒H∞滤波器,验证了滤波系统的稳定性,并获得了滤波器参数矩阵的LMI求解方法。仿真结果表明,提出的鲁棒H∞滤波方法提高了Summit-XL机器人的导航精度。