为了获得移动机器人定位数据的真实性,减少各种随机误差对定位精度的影响,通过运动载体当前统计模型,取位置作为观测量建立移动机器人动态定位模型,同时针对传统卡尔曼滤波的不足进行了分析,提出自适应卡尔曼滤波算法,该算法始终保持噪声模型接近于真实模型,从而较好地解决了GPS动态定位中状态噪声与观测噪声建模不准确和时变问题,在此基础上,通过模拟噪声和轨迹曲线,进行了仿真,结果显示效果显著.
全球定位系统 移动机器人 卡尔曼滤波 动态模型