外星球的未知环境要求星球车能够稳定且精确地自定位.我们首先引入了一种由中心计算机、星球车和无线传感器网络构成的分布式星球车定位系统模型.接着,结合粒子滤波和卡尔曼滤波的各自特点,提出了基于粒子滤波-扩展卡尔曼滤波(PKF)星球车导航的定位算法.PKF使用粒子滤波获取车体初始位置估计,之后使用扩展卡尔曼滤波继续跟踪星球车.当星球车遇到短暂无信号等情况时,PKF会根据系统状态在两种滤波算法中切换.仿真结果表明PKF定位算法具有很高的精度和稳定性以及较低的计算复杂度.
星球车 扩展卡尔曼滤波 粒子滤波 分布式系统