具有非完整约束移动机器人的超宽带-惯导-里程计融合定位与能观测性分析

作     者：周柏李 方虹斌 徐鉴 Zhou Bolil;Fang Hongbin;Xu Jian

作者机构：复旦大学智能机器人研究院上海200433 复旦大学智能机器人教育部工程研究中心上海200433 复旦大学上海智能机器人工程技术研究中心上海200433 

出 版 物：《动力学与控制学报》 (Journal of Dynamics and Control)

年 卷 期：2022年第20卷第6期

页      面：64-75页

学科分类：081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080101[工学-一般力学与力学基础] 0811[工学-控制科学与工程] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划“智能机器人”重点专项(2020YFB1312900) 装备预研教育部联合基金(8091B032150) 国家自然科学基金资助项目(11932015) 

主　　题：多传感器融合 非完整约束 能观测性 误差状态卡尔曼滤波 

摘      要：为解决现有超宽带-惯导组合定位系统在轮式移动机器人的定位精度低、依赖高精度IMU等问题,提出了一种采用误差状态卡尔曼滤波融合超宽带-惯导-里程计的定位算法,利用里程计的线速度测量和由非完整约束隐含的伪测量,提高了移动机器人的位置和姿态估计精度.同时,对于由多传感器测量模型组成的非线性系统,通过基于李导数的能观性秩条件分析方法对该系统的能观测性进行了详细的理论分析与数学证明,得到了系统局部弱可观的条件,从而确定了系统状态可以被无偏估计所需要的测量输出以及控制输入.仿真结果表明,在满足能观测性条件时,本文提出的方法能够有效地获得移动机器人较准确的六自由度位姿,且相比传统方法显著提升了定位精度.