基于SR-CKF的相对方位多机器人协同定位算法

发布时间：2017-11-25 04:26

  本文关键词：基于SR-CKF的相对方位多机器人协同定位算法

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【摘要】：针对单移动机器人在探索未知复杂环境时,存在鲁棒性较差、效率较低等问题以及现有多机器人协同定位算法实时性较差、数值不稳定和定位精度较差等缺陷,提出基于平方根容积卡尔曼滤波的相对方位多机器人协同定位算法。通过建立机器人运动方程和观测方程,利用相对方位作为测量值,进一步得到多机器人协同定位的动态模型。在更新过程中直接传递目标状态均值和协方差矩阵的平方根因子,降低了计算的复杂度。仿真结果表明:相比基于相对方位的EKF、UKF协同定位算法,本文提出的协同定位算法均方根误差降低了87.04%和52.10%,运行时间比UKF协同定位算法减少了1.45%,表明该算法在协同定位性能上更优越。
【作者单位】： 安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室;
【基金】：2016年安徽高校自然科学研究项目(KJ2016A794)资助
【分类号】：TP242
【正文快照】： 1引言随着人们的研究领域不断拓宽,从陆地、海洋延伸到深海以至未知的外太空[1-3],多机器人协同系统在军事、航天、服务、工业等领域发挥着越来越重要的作用[4-5]。能够对未知复杂外界环境感知、建模并确定自身的位置,是机器人自主导航的前提和基础。多机器人协同定位是指多机，

本文编号：1224802