基于多源信息融合的巡检机器人定位系统

doi:10.13873/J.1000-9787(2024)11-0058-05

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基于多源信息融合的巡检机器人定位系统

更新时间：2025-09-11

- 基于多源信息融合的巡检机器人定位系统
- Issue 11, Pages: 58-62(2024)
- 作者机构：
  
  1. 东南大学自动化学院
  2. 福建龙净环保智能输送工程有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2024)11-0058-05
  CLC： TP242
- Published：2024
- 稿件说明：
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[J]. 2024, (11): 58-62.
DOI：

[J]. 2024, (11): 58-62. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2024)11-0058-05.

摘要

巡检机器人的高精度位置信息对于机器人巡检管理至关重要，在GPS拒止环境下，惯性测量单元(IMU)和超宽带(UWB)定位是常用的组合定位策略。然而，UWB在复杂环境中易受到非视距影响等产生异常值，严重影响经典非线性卡尔曼滤波的性能。本文基于最大相关性准则(MCC)

改进扩展卡尔曼滤波(EKF)及无迹卡尔曼滤波(UKF)提高定位算法面对UWB测量异常值时的鲁棒性和精度。最后，搭建巡检机器人的定位系统验证平台。实验结果表明：所提出的算法能够提高IMU-UWB融合定位的精度以及鲁棒性，改进后的最大相关熵EKF(MCEKF)和MCUKF精度分别提升2.9%和5.6%。

Abstract

关键词

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