移动机器人自适应抗差无迹粒子滤波定位算法

被引：28

作者：

刘洞波 ^{[1
,2
,3
]}

杨高波 ^{[1
]}

肖鹏 ^{[2
]}

屈喜龙 ^{[2
]}

刘长松 ^{[2
,3
]}

机构：

[1] 湖南大学信息科学与工程学院

[2] 湖南工程学院计算机与通信学院

[3] 湖南工程学院风电装备与电能变换协同创新中心

来源：

仪器仪表学报 | 2015年 / 36卷 / 05期

基金：

湖南省自然科学基金;

关键词：

移动机器人; 自适应抗差滤波; 等价权函数; 自适应因子; 无迹粒子滤波;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2015.05.021

中图分类号：

TP242 [机器人];

学科分类号：

140102 [集成电路设计与设计自动化];

摘要：

针对机器人定位过程中传感器感知信息存在野值,加剧粒子退化,导致机器人状态参数滤波值失真,甚至出现定位失败的问题,提出一种机器人自适应抗差无迹粒子滤波定位算法。在重要性采样阶段利用无迹卡尔曼滤波产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差,同时有效提升系统的抗噪声能力。同时利用抗差估计原理构造抗差方差分量统计量,并由该统计量引入的自适应因子调节增益矩阵,减弱野值对滤波的影响。实验结果表明,当观测数据中存在野值时,该算法能够有效地控制观测异常误差的影响,定位精度得到了很大提高,并在不同系统噪声和观测噪声方差下,具有较强的鲁棒性和实时性。

引用

页码：1131 / 1137

页数：7

共 14 条

[1]

An Adaptive Unscented Particle Filter Algorithm through Relative Entropy for Mobile Robot Self-Localization.[J].Wentao Yu;Jun Peng;Xiaoyong Zhang;Shuo Li;Weirong Liu;Dan Simon.Mathematical Problems in Engineering.2013,

[2]

基于Android的小型移动机器人控制系统 [J].