作者：李朕阳; 郎朗; 陈孟元多机器人相对方位容积卡尔曼滤波平方根滤波协同定位
摘要：针对单移动机器人在探索未知复杂环境时,存在鲁棒性较差、效率较低等问题以及现有多机器人协同定位算法实时性较差、数值不稳定和定位精度较差等缺陷,提出基于平方根容积卡尔曼滤波的相对方位多机器人协同定位算法。通过建立机器人运动方程和观测方程,利用相对方位作为测量值,进一步得到多机器人协同定位的动态模型。在更新过程中直接传递目标状态均值和协方差矩阵的平方根因子,降低了计算的复杂度。仿真结果表明：相比基于相对方位的EKF、UKF协同定位算法,本文提出的协同定位算法均方根误差降低了87.04%和52.10%,运行时间比UKF协同定位算法减少了1.45%,表明该算法在协同定位性能上更优越。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
