多傳感器信息融合-資料下載頁
2025-01-15 16:39本頁面
【正文】 差矩陣更新為 （18）6）返回步驟（2）遞歸執(zhí)行上述步驟（2—5）。4 實(shí)驗(yàn) 實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)為四周是垂直的墻壁，移動(dòng)機(jī)器人逆時(shí)針沿著墻面做矩形軌線運(yùn)動(dòng)，用里程計(jì)和超聲波傳感器進(jìn)行自定位。圖4曲線分別表示系統(tǒng)的觀測(cè)真值 Z( k )，觀測(cè)估計(jì)，狀態(tài)真值X( k )，狀態(tài)先驗(yàn)估計(jì)，狀態(tài)后驗(yàn)估計(jì)。 圖4系統(tǒng)觀測(cè)向量與狀態(tài)向量曲線圖5為僅使用里程計(jì)的位置估計(jì)，圖6為融合里程計(jì)和超聲波傳感器數(shù)據(jù)信息后的位置估計(jì)。／s， 采樣時(shí)間T=lS，估計(jì)的初始位置為（0,0），實(shí)際的初始位置為（,0），P 0 =105I， 。 圖 5 實(shí)際位 置與里程計(jì)定位信息圖 6 實(shí)際位置與傳感器融合定位信息從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以看出：由于里程計(jì)的測(cè)量噪聲不斷地被累加，其估計(jì)過程中估量值與實(shí)際量之間在轉(zhuǎn)角處偏差大，在運(yùn)動(dòng)不到2圈時(shí)，位姿估計(jì)信息就已經(jīng)完全丟失，估計(jì)效果較差。采用里程計(jì)和超聲波傳感器融合后的定位算法，基本消除了里程計(jì)的累計(jì)誤差，提高了定位的精度。 5 結(jié)論 采用多傳感器信息融合算法將里程計(jì)和超聲波傳感器采集的信息融合后進(jìn)行機(jī)器人的自定位，該方法基于EKF算法，通過對(duì)機(jī)器人和傳感器的建模 ，在路徑規(guī)劃相對(duì)簡(jiǎn)單、軌跡相對(duì)較短的情況下，可以取得滿意的效果。而實(shí)際中，特別是在機(jī)器人行走軌跡復(fù)雜或者環(huán)境條件動(dòng)態(tài)未知的情況下，關(guān)于噪聲的先驗(yàn)知識(shí)一般都是不存在的。實(shí)驗(yàn)中，在使用EKF進(jìn)行機(jī)器人的自定位估計(jì)時(shí)，假設(shè)輸入和測(cè)量噪聲均為方差固定的高斯白噪聲，影響了卡爾曼濾波器的性能。因此，進(jìn)一步研究的方向是自適應(yīng)的在線調(diào)整輸入和測(cè)量噪聲的協(xié)方差矩陣。
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