典型文献
基于多信息融合的轮式机器人定位算法研究
文献摘要：
为了提升室内轮式机器人在移动过程中的定位精度,提出一种基于多信息融合的定位算法.鉴于单一传感器的定位缺陷,使用多传感器信息进行数据融合来提升定位精度,将机器人里程计和惯性测量单元(Inertia Measurement Unit,IMU)解算的位姿信息通过扩展卡尔曼滤波进行信息融合,组成里程计融合器;然后将里程计融合器解算的位姿信息与激光雷达的点云信息进行融合,组成激光雷达融合器;最后根据不同的地图环境,对里程计融合器和激光雷达融合器的数据进行加权融合,组成加权融合器.经过实验验证,多传感器的融合相对于单一传感器平均定位精度提高了约60％.
文献关键词：
机器人定位;ICP;多信息融合;扩展卡尔曼滤波
中图分类号：
作者姓名：
沈念伟;于大泳
作者机构：
上海理工大学机械工程学院,上海 200093
文献出处：
引用格式：
[1]沈念伟;于大泳-.基于多信息融合的轮式机器人定位算法研究)[J].软件工程,2022(09):13-17
A类：
B类：
多信息融合,轮式机器人,机器人定位,定位算法,算法研究,定位精度,一传,多传感器,数据融合,里程计,惯性测量单元,Inertia,Measurement,Unit,IMU,位姿,扩展卡尔曼滤波,融合器,激光雷达,点云,加权融合,ICP
AB值：
0.262684
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
