基于多传感器融合技术的室内移动机器人定位研究

张书亮; 谭向全; 吴清文

doi:10.13873/J.1000-9787(2021)08-0053-04

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基于多传感器融合技术的室内移动机器人定位研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于多传感器融合技术的室内移动机器人定位研究
- Indoor mobile robot localization based on multi-sensor fusion technology
- 传感器与微系统 2021年第8期页码：53-56
- 作者机构：
  
  1. 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所空间机器人工程中心
  2. 中国科学院大学材料科学与光电技术学院
  3. 中国科学院空间光学系统在轨制造与集成重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2021)08-0053-04
  中图分类号： TP242
- 纸质出版：2021
- 稿件说明：
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张书亮, 谭向全, 吴清文. 基于多传感器融合技术的室内移动机器人定位研究[J]. 传感器与微系统, 2021,(8):53-56.

ZHANG Shuliang, TAN Xiangquan, WU Qingwen. Indoor mobile robot localization based on multi-sensor fusion technology[J]. 2021, (8): 53-56.
张书亮, 谭向全, 吴清文. 基于多传感器融合技术的室内移动机器人定位研究[J]. 传感器与微系统, 2021,(8):53-56. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2021)08-0053-04.

ZHANG Shuliang, TAN Xiangquan, WU Qingwen. Indoor mobile robot localization based on multi-sensor fusion technology[J]. 2021, (8): 53-56. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2021)08-0053-04.

摘要

为解决室内环境中移动机器人使用单一传感器定位精度低和稳定性差的问题

提出了一种融合了轮式里程计、惯性测量单元(IMU)、超宽带(UWB)和激光雷达定位数据的多传感器融合定位方法。基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和自适应蒙特—卡罗定位(AMCL)算法

依次对不同传感器定位数据进行融合。实验结果表明:多传感器融合有助于室内移动机器人获得更精确的定位和较好的定位稳定性。

Abstract

In order to solve the problem of low localization accuracy and poor stability of mobile robots using a single sensor in an indoor environment

a multi-sensor fusion localization method was proposed

which combines the localization data of wheel odometer

inertial measurement unit（IMU）

ultra wide band（UWB） and LiDAR.The algorithm is based on the extended Kalman filtering（EKF） algorithm and the adaptive Monte Carlo localization（AMCL） algorithm

which sequentially fuse the localization data of different sensors.Experimental results show that multi-sensor fusion is helpful for indoor mobile robots to obtain more accurate localization and better localization stability.

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