【摘 要】
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针对移动机器人编码里程计存在的系统性误差和非系统性误差问题,采用扩展卡尔曼滤波算法,将精准度较高的视觉里程计与编码里程计进行信息融合,以提高机器人定位精度.针对机器
【基金项目】
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浙江省自然科学基金重点资助项目(LZ14E050003)
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针对移动机器人编码里程计存在的系统性误差和非系统性误差问题,采用扩展卡尔曼滤波算法,将精准度较高的视觉里程计与编码里程计进行信息融合,以提高机器人定位精度.针对机器人直行中存在的航向角偏差,采用人工路标对机器人进行轨迹纠偏和导航.通过人工路标的快速识别,保证机器人按照既定规划路径行驶和实时导航.在室内环境下分别进行了定位实验和导航实验.定位实验表明,融合后的里程计极大地提高了机器人的定位精度,定位误差被控制在5cm内;导航实验表明,基于人工路标的导航方法可以顺利地帮助机器人完成导航任务,从而证明了该方法的
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