针对常规鲁棒滤波参数由初始设定而使滤波具有较大保守性的问题,提出了一种基于自适应鲁棒滤波的多传感器组合导航方法.该方法能够自动调节鲁棒滤波器参数,从而兼顾系统的精度和鲁棒性.通过运动学分析,建立了试验车的二维运动学模型,基于所建立的运动学模型,采用自适应鲁棒滤波的方法,能够实现对试验车位置、速度和航向角的精确估计.最后对实验车实际行走的数据进行了仿真对比实验,实验结果表明该方法能够紧密地跟踪滤波器的性能,自适应地调整滤波器参数的取值.与卡尔曼滤波相比,在系统噪声统计特性未知的情况下,该方法能够提供优于卡尔曼滤波的导航精度.
组合导航 H∞鲁棒滤波 自适应 数据融合