基于扩展卡尔曼滤波的机器人导航研究 引言

机器人导航是机器人领域中的一个重要研究方向，其涉及到机器人在未知环境中自主定位和路径规划等问题。目前，常用的机器人导航方法包括基于激光雷达的SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）、基于视觉的导航、基于惯性导航等。其中，SLAM是一种常用的机器人导航方法，其通过激光雷达获取周围环境信息，并同时进行机器人的定位和地图构建。

针对SLAM方法中存在的问题，例如精度不高、易受到噪声干扰等，本文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的机器人导航方法。扩展卡尔曼滤波是一种常用的状态估计方法，可以通过将非线性系统线性化来解决非线性问题。本文将扩展卡尔曼滤波应用于机器人导航中的定位问题，通过对机器人的状态进行估计和预测，从而实现了机器人的自主导航。

本文主要包括以下几个部分：首先介绍机器人导航的研究背景和意义；接着介绍扩展卡尔曼滤波的原理和应用；然后详细阐述基于扩展卡尔曼滤波的机器人导航方法；最后通过实验验证了本文所提出方法的有效性和优越性。