基于多传感器融合的室内机器人定位研究

为提升室内移动机器人的定位精度,提出了一种基于多传感器的紧耦合的融合定位方法。依据室内的特定环境,选择更加适合移动机器人使用的传感器;根据不同种类传感器的自身特点,来选择更加适合的融合方式;将IMU和机器人轮式里程计提供的机器人位姿信息,通过扩展卡尔曼滤波(EKF)进行融合,组成初级滤波器,从而获得初级的机器人位姿;然后,将融合之后得到的位姿作为初始值传递给由激光雷达和轮式里程计组成的次级滤波器,通过次级滤波器来得到更加精确的机器人位姿信息。经过试验证明该组合滤波算法拥有更高的定位精度。