作者：高旭峰,陈庆盈,邓益民,郑天江,杨宇 单位：宁波大学 出版：《宁波大学学报(理工版)》2019年第04期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNBDZ2019040080 DOC编号：DOCNBDZ2019040089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 鉴于主动万向脚轮式全向移动机器人运动学矩阵与其脚轮转向关节的位置有关，因此脚轮的运动误差会同时降低机器人的里程计和速度控制精度.因传统的工作空间信息融合算法无法有效提高脚轮运动精度，本文提出一种基于卡尔曼滤波的关节空间多传感器信息融合算法.新算法首先预测机器人的工作空间状态，然后通过逆向运动学将其解算到关节空间，随之在关节空间内进行数据融合，以提高脚轮运动精度，最后利用脚轮运动的最优估计来更新各关节角度和机器人里程计信息.仿真实验验证了该算法可有效减少脚轮运动的误差，使机器人的运动学矩阵更接近其真实状态，从而提升了机器人的里程计和速度控制精度。

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