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IEKF滤波在移动机器人定位中的应用 强敏利，张万绪 (西北大学信息科学与技术学院，陕西西安7lOl27) 摘要：针对EKF中观测噪声方差估计不准确导致滤波器性能下降甚至发散的问题，提出了基于 环境特征的迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)融合算法。该算法融合了里程计采集的机器人内部数据和激 光雷达传感器采集的外部环境特征，在测量更新阶段多次迭代状态估计值并对机器人的位姿进行修 正，减少了非线性误差，提高了定位精度。 关键词：自定位；移动机器人；卡尔曼滤波；信息融合 中国分类号：TP242 文献标识码：A 文章编号：0258—7998(2013)02一0074一04 ofiterated Kalman in robotlocalization extended mobile Application filtering Wanxu QiangMinli，zhang ofInfo册ationScienceand (College Technology，NordlwestUniversity，xi’an710127，China) AbStract：7roaddressthe of andeven ofEKFcaused estimatesoftheob- problemperfom￡mcedegradation divergence byp00r basedenvironment is com· sen『ation iteratedextendedKalmanfilterfusion characteristic noise，an algori出m proposed．Thisalgorithm bjnedwitlltherobotintemaldataconectedodometerandextemalenvimnmen￡characte矗stjccollected1aSerradarsensor．Jn by by themeasurementof stateestimationisiterated timestocorrect出erobot thenonlineareⅡDris stage，the many update position，and reducedand10calizationis accumcyimproved． fusion Keywords：self—localization；mobilerobot；Kalmanfiltering；infomlation 随着电子技术和计算机技术的快速发展及机器人 器人的其中一轮为万向轮，另外两轮为驱动轮。两个驱 定位精度的不断提高，智能移动机器人的应用越来越广 动轮上装有光电码盘。利用驱动轮的码盘数据，可以计 泛。现已广泛应用于工业生产、海空探索、军事、家庭和 算机器人的动态位置信息。机器人的正前方装有激光雷 一些服务行业。 达测距传感器，可以采集已知环境中的路标信息。准确 精确的定位是移动机器人安全、有效地完成任务的 的系统模型直接影响着机器人的定位精度。因此，本文 关键和前提…。现有的大多数定位方法是通过机器自身