基于加权卡尔曼滤波法障碍物距离信息融合方法研究

针对移动机器人采用单一种类的传感器，具有环境探测不足、采集的信息不可靠等缺点，采用超声波传感器与红外线传感器相互结合的障碍物检测方法。为了提高这两种传感器在静态测量环境中障碍物距离信息的精度，提出一种加权卡尔曼滤波信息融合方法，首先利用加权平均法先进行初步融合选出两种传感器合适分配权值，再利用卡尔曼滤波法进行二次融合，将融合后的精确信息作为最后测量结果。通过分别利用这两种传感器采集障碍物信息后，采用加权卡尔曼滤波法融合得出障碍物距离值平均误差值为0.22，平均误差率为0.45%，融合值相比于单独使用超声波传感器和红外线传感器更加平稳，并且能够更好地应用于实际环境。