作者：田小静 单位：湖南大学 出版：《计算技术与自动化》2018年第04期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJH2018040030 DOC编号：DOCJSJH2018040039 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 移动机器人的位姿估计是移动机器人进行自主导航的重要前提，传统的惯性导航定位的位姿估计需要给定移动机器人初始状态，在估计过程中会产生累计误差，而基于信标的定位存在定位精度低且较难提供给移动机器人可靠的偏航角信息的问题，所以提出一种融合超宽带(Ultra Wide Band，UWB)、陀螺仪和编码器的多传感器信息融合的定位算法来解决单一定位方法存在的不足。UWB通过飞行时间测距(Time of Flight，TOF)测量标签到基站的距离，运用三边定位法解算出标签的位置，利用陀螺仪和编码器可解算出移动机器人的偏航角角速度和线速度。在此基础上推导出系统的状态方程和观测方程，利用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter，EKF)来完成多传感器信息融合滤波，以提高对移动机器人的位置和偏航角的估计。通过对比实验表明，该算法既能抑制机器人自带传感器误差的累计，同时能够提高UWB的定位精度，使移动机器人获得更高的定位精度以及可靠的偏航角。

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