扩展卡尔曼滤波算法在导航中的应用研究

摘要

cqvip:为研究移动机器人定位导航系统中的数据融合问题,给出一种基于扩展卡尔曼滤波器的数据融合算法。机器人通过对相对位置和绝对位置的信息进行融合分析得到其最优位置信息,利用扩展卡尔曼滤波器对多源信息进行融合计算,实现对机器人的精准定位。实验表明,此方法相比于传统单一的轮式里程计和激光里程计,可以将室内定位误差降低到3%,通过该方式可以提高算法对传感器数据的融合能力,增强定位导航系统的准确性和稳定性。