移动机器人位姿估计：多传感器信息融合方法

"基于多传感器信息融合的移动机器人位姿估计，阮晓钢，李诚，侯园松，朱晓庆，北京工业大学信息学部的研究论文。该论文探讨了移动机器人位姿估计的重要性，并提出了一种融合超宽带(UWB)、陀螺仪和编码器的多传感器信息融合定位算法，以解决传统导航方法的累计误差和定位精度问题。" 在移动机器人技术中，位姿估计是其自主导航的关键环节，它涉及到机器人在环境中的位置和姿态。传统的惯性导航系统依赖于初始状态设定，但在长时间运行后会积累误差。另一方面，基于信标的定位方法虽然简单，但往往精度较低，且难以准确提供偏航角信息。为此，研究人员阮晓钢等人提出了一种创新的解决方案。 该方案引入了超宽带(UWB)技术，利用TOF测距方法来确定标签（即移动机器人）与基站之间的距离，进而通过三边测量法计算出机器人的精确位置。同时，结合陀螺仪和编码器的数据，可以计算出机器人的角速度和线速度，从而获取偏航角信息。这些传感器数据的融合是通过扩展卡尔曼滤波(EKF)实现的，EKF是一种有效的非线性滤波算法，能处理多源信息并减小误差。 论文中，研究人员推导了系统的状态方程和观测方程，以EKF为工具融合来自不同传感器的数据。实验结果表明，这种融合方法不仅能抑制机器人自身传感器的累积误差，还能提升UWB的定位精度，从而提高整体的位姿估计准确性和偏航角的可靠性。 这篇研究工作对移动机器人导航领域具有重要意义，因为它提供了一种有效提升定位精度和鲁棒性的方法，对于复杂环境下的自主导航任务尤为关键。通过多传感器信息融合，移动机器人能够更准确地感知自身状态，适应各种动态环境，为后续的路径规划和决策制定提供了坚实的基础。关键词包括：移动机器人、位姿估计、扩展卡尔曼滤波、UWB和多传感器信息融合。