王晓刚
- 作品数：1 被引量：4H指数：1
- 供职机构：北京航空航天大学机械工程及自动化学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于自适应卡尔曼滤波的侧滑移动机器人运动模型估计被引量：4
- 2015年
- 精确实时在线的运动模型对于侧滑移动机器人的运动控制和轨迹规划至关重要,相比于离线模型估计,该文在基于速度瞬心(ICRs)的侧滑移动机器人运动学模型基础上,采用扩展卡尔曼滤波(EKF),在同一特定地形下在线准确得到ICRs的参数值;并针对不同的地形情况,采用k-近邻法对地形进行分类,实时判别机器人当前运行的路面,采用自适应的卡尔曼滤波器(AKF)调整滤波器参数。仿真和实验对比表明,该方法在同一地形和变化地形下均能快速估计出侧滑移动机器人的运动学模型,收敛时间均为3 s以内,可以满足实际使用的需要。
- 吴耀王田苗王晓刚刘淼
- 关键词：移动机器人自适应卡尔曼滤波速度瞬心K-近邻法
