【摘 要】
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针对卫星拒止环境中移动机器人高精度定位需求，提出一种基于误差状态扩展卡尔曼滤波（ES-EKF）的激光定位子系统/视觉定位子系统/全局速度测量子系统松耦合融合定位方法，并设计了一个误差低漂移的组合定位系统。首先，根据向量加法和矩阵乘法对系统状态的误差进行最小表示，建立误差形式的卡尔曼滤波模型，以误差状态的最优估计对系统状态的估计值进行补偿。然后，针对激光和视觉定位子系统位姿不确定度未知的问题，将位姿
【基金项目】
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装备预研领域基金（61405180205）；
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针对卫星拒止环境中移动机器人高精度定位需求，提出一种基于误差状态扩展卡尔曼滤波（ES-EKF）的激光定位子系统/视觉定位子系统/全局速度测量子系统松耦合融合定位方法，并设计了一个误差低漂移的组合定位系统。首先，根据向量加法和矩阵乘法对系统状态的误差进行最小表示，建立误差形式的卡尔曼滤波模型，以误差状态的最优估计对系统状态的估计值进行补偿。然后，针对激光和视觉定位子系统位姿不确定度未知的问题，将位姿输出依时间戳转化为位姿增量，并建立位姿增量观测模型。其次，针对组合定位系统缺少全局速度约束的问题，利用姿态航向参考系统（AHRS）和正向运动学模型构建全局速度测量子系统，并建立全局速度观测模型。最后，在街道和野外两个场景中进行测试，本文算法的相对定位误差小于0.4%，相较于仅受局部速度约束的EKF和ES-EKF融合定位算法降低了约40%。实验结果表明，所提出的算法有效提升了定位系统的精度。
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