作者：陈小宁,黄玉清,杨佳 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2008年第06期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2008060370 DOC编号：DOCCGQJ2008060379 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 机器人自定位是实现自主导航的关键问题之一。为了满足机器人在导航时精确定位的要求，提出一种基于多传感器信息融合的自定位算法。根据对机器人运动机构的分析和运动机构间的刚体约束，建立起机器人的运动学模型；由传感器的工作原理建立里程计和超声波传感器的观测模型；利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法将里程计和超声波传感器采集的数据进行融合；最后，由匹配的环境特征对机器人的位置进行修正，得到精确的位置估计。实验结果表明：该算法明显地消除了里程计的累计误差，有效地提高了定位精度。

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