【摘 要】
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针对移动机器人定位过程中存在的误差积累问题,提出了采用自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF).分析了扩展卡尔曼滤波(EKF)和AEKF两种算法,AEKF取采样时刻的各项泰勒级数,并利用S
【机 构】
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长春工程学院电气与信息工程学院,东北电力大学信息工程学院,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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针对移动机器人定位过程中存在的误差积累问题,提出了采用自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF).分析了扩展卡尔曼滤波(EKF)和AEKF两种算法,AEKF取采样时刻的各项泰勒级数,并利用Sage-Husa时变噪声估计器实时估计观测噪声,克服了线性化误差,增强了环境适应性;同时,对AEKF的收敛性及运算复杂度进行分析,并结合算法实验表明AEKF具有良好的速度精度综合性价比;最后对比分析两种算法实现机器人定位的效果并实验完成误差对比.结果表明AEKF具有更优的定位性能.
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