基于异步卡尔曼滤波的移动机器人动态定位
来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2013年第3期
论文作者：吴成东 冯晟 张云洲
文章页码：312 - 316
关键词：无线传感器网络;动态定位;改进的极大似然算法;异步卡尔曼滤波算法;接收信号强度指标;
摘 要：针对室内移动机器人动态定位在网络盲区中失效的情况,提出一种根据机器人周围网络环境动态选择信标节点,完成自主定位的系统.利用扩展卡尔曼滤波后的RSSI完成测距,然后采用极大似然算法完成定位,再用异步卡尔曼算法修正定位误差.该算法成功地将经典卡尔曼滤波与其他定位算法相结合,对于定位算法的结果进行平滑和优化,修正和改进定位精度.尤其在网络盲区中,采用异步卡尔曼滤波获得最优数据.仿真实验表明该系统针对移动机器人自主动态定位具有精度高、适应性强、鲁棒性好等特点.
吴成东1，冯晟1,2，张云洲1
1. 东北大学信息科学与工程学院2. 东北大学软件学院
摘 要：针对室内移动机器人动态定位在网络盲区中失效的情况,提出一种根据机器人周围网络环境动态选择信标节点,完成自主定位的系统.利用扩展卡尔曼滤波后的RSSI完成测距,然后采用极大似然算法完成定位,再用异步卡尔曼算法修正定位误差.该算法成功地将经典卡尔曼滤波与其他定位算法相结合,对于定位算法的结果进行平滑和优化,修正和改进定位精度.尤其在网络盲区中,采用异步卡尔曼滤波获得最优数据.仿真实验表明该系统针对移动机器人自主动态定位具有精度高、适应性强、鲁棒性好等特点.
关键词：无线传感器网络;动态定位;改进的极大似然算法;异步卡尔曼滤波算法;接收信号强度指标;
