移动机器人自主定位：鲁棒扩展H∞滤波器设计与验证

本文主要探讨了在移动机器人自主导航系统中应用鲁棒扩展H∞滤波器进行精确定位的技术。随着移动机器人技术的快速发展，精确的定位是实现自主导航和智能控制的关键因素之一。传统的卡尔曼滤波器虽然在某些情况下表现出色，但对于处理非线性运动学模型、非线性距离测量以及过程和测量噪声时，其性能可能会受到限制。 在本文中，研究者提出了一种新颖的解决方案，即开发了一种新型的鲁棒扩展H∞滤波器。H∞滤波器以其在处理不确定性和噪声方面的优异性能而闻名，通过引入H∞范数，它能够在保证滤波性能的同时，对系统中的不确定性有更强的抵抗力。这种滤波器设计考虑了移动机器人复杂的非线性运动特性，如非线性动力学模型和非线性传感器读数，这些都是传统滤波方法难以有效应对的挑战。 所提出的滤波器采用两步预测-校正结构，类似于经典的卡尔曼滤波器框架，但在此基础上进行了增强，以适应非线性系统的复杂性。这种设计允许滤波器在预测阶段估计未来状态，并在校正阶段利用实际测量值进行修正，从而提高了定位精度。这种方法的优势在于它能够在存在噪声和不确定性的情况下，提供更稳定的定位估计，这对于移动机器人在复杂环境下的导航至关重要。 为了验证该方法的有效性，作者进行了详尽的仿真分析。通过模拟不同条件下的移动机器人运动，研究了鲁棒扩展H∞滤波器在处理各种动态和静态误差，以及在不同噪声水平下的性能。结果显示，相比于传统的滤波器，该方法在保持定位精度的同时，具有更好的鲁棒性和抗干扰能力。 这篇论文为移动机器人领域的定位问题提供了一个创新的解决策略，特别是在处理非线性问题和噪声挑战方面。它展示了鲁棒扩展H∞滤波器在提高自主移动机器人定位精度和稳定性方面的潜力，为实际应用提供了理论基础和技术支持。对于从事机器人导航、人工智能和控制系统研究的工程师来说，这篇文章提供了深入理解并可能借鉴的关键技术信息。