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当前自动导引车(AGV)多以单一工作环境(室内)定位导航为主,针对AGV在室内外连续定位过程中,因为光照、遮挡物等变化存在定位丢失或不可靠的问题,本文首次提出一种基于里程计、LiDAR、GNSS的室内外连续定位方法。室内环境下,采用扩展卡尔曼滤波算法对里程计、LiDAR进行融合定位,通过LiADR计算测量方程可有效抑制里程计长时累计更新误差,提高鲁棒性。室外环境下,采用里程计、GNSS进行融合定位,当AGV因为短暂遮挡造成GNSS信号弱时,里程计数据可有效修正GNSS数据偏差,提高定位稳定性。为解决因定位信号源切换造成的连续定位精度、稳定性降低的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的多模型连续定位滤波方法,利用GNSS和LiDAR协方差、水平精度因子等动态计算定位信号源估计,实现自适应信号源平滑切换,提高了AGV室内外连续定位的精确度和鲁棒性。实验结果表明,AGV定位轨迹最大绝对真值误差(ATE)在0.5m以内,平均定位轨迹绝对真值误差(ATE)在0.122m以内。 相似文献
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