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| 改进UKF算法在移动机器人定位系统中的应用 | |
| 引用本文： | 任福君,张秀华,姜永成,孙忠伟.改进UKF算法在移动机器人定位系统中的应用[J].哈尔滨工程大学学报,2012,33(10):1289-1294. |
| 作者姓名： | 任福君 张秀华 姜永成 孙忠伟 |
| 作者单位： | 1. 哈尔滨理工大学机械动力工程学院,黑龙江哈尔滨,150080 2. 哈尔滨理工大学机械动力工程学院,黑龙江哈尔滨150080;佳木斯大学机械工程学院,黑龙江佳木斯154007 3. 佳木斯大学机械工程学院,黑龙江佳木斯,154007 |
| 基金项目： | 国家863计划资助项目，国家自然科学基金资助项目，黑龙江省自然科学基金资助项目 |
| 摘 要： | 为解决移动机器人室内定位误差较大的问题,提出一种将最小偏度采样策略和衰减记忆滤波相结合的改进UKF(unscented Kalman filter)算法.该算法采用最小偏度采样策略,采样点个数由2n+1减少到n+2,提高了定位实时性;采用衰减记忆平方根滤波修正量测噪声的权值,避免滤波发散,提高了系统鲁棒性.构建无线局域网定位系统,使用改进的UKF算法对获得的无线信号(RSSI值)进行滤波.采用三边定位法进行定位计算.实验结果表明,系统平均定位误差降低49%,达到0.505 m,可较好地实现机器人的精确定位,满足移动机器人的室内定位要求. |
| 关 键 词： | 改进的UKF算法 最小偏度采样 衰减记忆 定位算法 移动机器人 |
Application of an improved UKF algortihm in mobile-robot localization system |
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| REN Fujun , ZHANG Xiuhua , JIANG Yongcheng , SUN Zhongwei.Application of an improved UKF algortihm in mobile-robot localization system[J].Journal of Harbin Engineering University,2012,33(10):1289-1294. | |
| Authors: | REN Fujun ZHANG Xiuhua JIANG Yongcheng SUN Zhongwei |
| Affiliation: | 1.School of Mechanical and Power Engineering,Harbin University of Science and Technology,Harbin 150080,China;2.School of Mechanical Engineering,Jiamusi University,Jiamusi 154007,China) |
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