一种应用于非高斯噪声环境下的移动机器人状态估计方法

摘要

本发明涉及一种应用于非高斯噪声环境下的移动机器人状态估计方法。针对现有滤波器在非线非高斯噪声环境下其估计精度大打折扣，本发明将利用高斯和容积卡尔曼滤波解决非高斯非线性滤波问题，采用凸组合融合，对高斯和滤波器产生的大量高斯项，将Salmood高斯混合项合并方法和基于KL距离的高斯混合项合的方法B(i,j)准则进行加权融合，进而得到一种更好的高斯项合并方法。本发明能够有效提高移动机器人在非高斯非线性环境下的滤波精度与稳定性。