多传感器信息融合在移动机器人定位中的应用

多传感器信息融合在移动机器人定位中的应用

陈小宁;黄玉清;杨佳

【期刊名称】《传感器与微系统》 【年(卷),期】2008(027)006

【摘要】机器人自定位是实现自主导航的关键问题之一.为了满足机器人在导航时精确定位的要求,提出一种基于多传感器信息融合的自定位算法.根据对机器人运动机构的分析和运动机构间的刚体约束,建立起机器人的运动学模型;由传感器的工作原理建立里程计和超声波传感器的观测模型;利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法将里程计和超声波传感器采集的数据进行融合;最后,由匹配的环境特征对机器人的位置进行修正,得到精确的位置估计.实验结果表明:该算法明显地消除了里程计的累计误差,有效地提高了定位精度. 【总页数】4页(110-113)

【关键词】移动机器人;多传感器;信息融合;定位;扩展卡尔曼滤波 【作者】陈小宁;黄玉清;杨佳

【作者单位】西南科技大学信息工程学院,四川,绵阳,621010;西南科技大学信息工程学院,四川,绵阳,621010;西南科技大学信息工程学院,四川,绵阳,621010 【正文语种】中文 【中图分类】TP24 【相关文献】

1.基于多传感器信息融合的移动机器人定位导航系统的研制 [C], 李瑞峰; 何焕良

2.基于多传感器信息融合的移动机器人定位技术的研究 [J], 范春梅

3.基于多传感器信息融合的移动机器人定位技术研究 [J], 顾新艳 4.多传感器信息融合在移动机器人上的应用 [J], 孙华; 杨鹃

5.运用异质传感器信息融合的移动机器人自定位 [J], 陈少斌; 蒋静坪

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