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基于惯性传感器和视觉里程计的机器人定位
资料介绍
针对机器人快速运动下，由运动模糊而导致视觉里程计定位估计精度下降的问题，结合惯性传感器和视觉里程计提出一种定位算法。该方法以扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter，EKF）为框架，利用惯性传感器的航位推算构建EKF的过程模型，视觉里程计作为相对线速度和相对角速度传感器用来建模观测方程，同时考虑到机器人运动在平面上，在垂直方向和侧向方向不会产生跳动和滑动，利用这两个方向上瞬时速度为零的约束构建另外一个观测方程。提出的定位方法能够克服视觉定位和惯性定位的缺点，提高了定位精度。基于机器人实测数据进行实验，结果表明提出的算法优于单独采用惯性传感器和视觉里程计。
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