基于多项式卡尔曼滤波算法的车辆定位试验研究

摘要

多项式卡尔曼滤波通过泰勒多项式对非线性系统进行拟合，具有实现简单且收敛迅速的特点。为了研究多项式卡尔曼滤波在农业机械车辆中的定位精度，利用三阶和四阶多项式模型对农业机械车辆运动进行建模，对车辆直线速度和角速度进行多项式拟合。分析了直接卡尔曼滤波器结构和特点，在算法中采用直接卡尔曼滤波器结构进行多传感器融合。和里程计航位推算定位方法进行比较，试验在Pioneer3-AT移动机器人平台上采用扩展卡尔曼滤波算法对移动机器人里程计测得行驶速度和AHRS传感器测得航向角和转向角速度进行融合，RTK-GPS 测量实际行驶轨迹作为对比参考。试验结果表明，在速度为0.2m/s，最大转向角速度为50°/s 时，三阶多项式卡尔曼滤波算法的定位精度比里程计航位推算定位方法平均提高81.44%，四阶多项式卡尔曼滤波算法比三阶多项式卡尔曼滤波算法定位精度平均提高3.06%。