道路约束条件下的移动机器人跟踪(英文)

作     者：吴盘龙 蔡亚东 张凡 薄煜明 WU Pan-long;CAI Ya-dong;ZHANG Fan;BO Yu-ming

作者机构：南京理工大学自动化学院南京210094 

出 版 物：《中国惯性技术学报》 (Journal of Chinese Inertial Technology)

年 卷 期：2011年第19卷第3期

页      面：267-272页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：高等学校博士学科点专项科研基金(200802881017) 南京理工大学自主科研专项计划资助项目(2010ZYTS051) 南京理工大学紫金之星基金资助项目(AB41381) 

主　　题：机器人跟踪 道路约束 H∞滤波器 非线性优化 

摘      要：为提高移动机器人的位置估计精度和跟踪效果,提出一种基于道路约束条件下的移动机器人鲁棒约束H∞滤波(CHF)跟踪算法。首先,将机器人移动的道路网络作为跟踪的约束条件,并利用当前统计模型对机器人的运动进行建模。其次,将道路约束条件作为机器人跟踪的非线性状态约束,利用最小协方差估计推导了鲁棒CHF递推方程。通过拉格朗日乘子法对非线性约束优化估计问题进行求解,并利用约束信息对CHF算法的状态更新过程进行了改进。最后,通过对CHF算法和无约束的H∞滤波算法的跟踪性能进行了对比分析和验证。仿真结果表明,该算法可以实现机器人的跟踪,且跟踪精度优于HF算法。