典型文献
基于UKF数据融合的勘测机器人定位方法
文献摘要：
传统里程计定位方法在室内环境下误差大,难以通过单一传感器对机器人精准定位.以四轮侧滑移动机器人(SSMR)为研究对象,提出一种无迹卡尔曼滤波(UKF)组合导航方法.该方法融合里程计、惯导、超宽带(UWB)传感器数据.利用超宽带定位精度高的特点,减少里程计航迹推算的打滑及累计误差影响.实验结果表明,基于UWB与里程计融合的多传感器定位方法误差明显降低,提高了定位准确性,能够满足勘测机器人在地下非GPS环境精确定位的要求.
文献关键词：
机器人;超宽带;无迹卡尔曼滤波;数据融合
中图分类号：
作者姓名：
徐萌;孔令华
作者机构：
福建工程学院机械与汽车工程学院,福州350118;数字福建工业制造物联网实验室,福州350118
文献出处：
引用格式：
[1]徐萌;孔令华-.基于UKF数据融合的勘测机器人定位方法)[J].机械工程师,2022(07):54-57
A类：
勘测机器人,SSMR
B类：
UKF,数据融合,机器人定位,定位方法,里程计,室内环境,一传,人精,精准定位,四轮,侧滑,滑移,移动机器人,无迹卡尔曼滤波,组合导航,导航方法,方法融合,惯导,UWB,传感器数据,超宽带定位,定位精度,航迹推算,打滑,误差影响,多传感器定位,定位准确性,GPS,精确定位
AB值：
0.36359
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