基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的机器人状态估计

EKF的目的是使卡尔曼滤波器能够应用于机器人等非线性运动系统,EKF生成的状态估计比仅使用实际测量值更准确。在本文中,我们将简要介绍扩展卡尔曼滤波器,并了解传感器融合的工作原理。为了讨论EKF,我们将考虑一种机器人车(自驾车车辆在这种情况下)。如下图所示,我们可以在一个全局坐标系中为这辆车建模,坐标为:Xglobal、Yglobal和Zglobal(面朝上)。X_car和Y_car坐标属于以线速度(V)和角速度(ω)移动的车的坐标系。横向角(γ)测量汽车绕全局Z轴旋转的程度。

  • 2022-01-12
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