公开(公告)号：CN113532416B

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202110594903.7

申请日：2021-05-28

Applicant: 河南应用技术职业学院

Inventor： 常新中 ,  郜海超 ,  张二月 ,  任旭凯 ,  孙丽娜 ,  王嵩垚 ,  娄泰山 ,  陈沛 ,  余红奎 ,  李原厂

IPC: G01C21/00 ,  G01C21/20

Abstract: 本发明公开了一种基于抗差秩卡尔曼滤波的轮式机器人状态估计方法及自主导航方法，旨在解决现有的SLAM技术无法处理非线性不确定系统、导航定位精度不高的技术问题。本发明中抗差秩卡尔曼滤波‑SLAM自主导航方法对于轮式机器人的系统模型是否是高斯分布没有要求，且当量测数据的噪声统计受未知环境影响不准确时具有更强的鲁棒性和导航定位精度，有利于提高轮式机器人在未知环境中的定位与建图的精度。

公开(公告)号：CN113532416A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110594903.7

申请日：2021-05-28

Applicant: 河南应用技术职业学院

Inventor： 常新中 ,  郜海超 ,  张二月 ,  任旭凯 ,  孙丽娜 ,  王嵩垚 ,  娄泰山 ,  陈沛 ,  余红奎 ,  李原厂

IPC: G01C21/00 ,  G01C21/20

Abstract: 本发明公开了一种基于抗差秩卡尔曼滤波的轮式机器人状态估计方法及自主导航方法，旨在解决现有的SLAM技术无法处理非线性不确定系统、导航定位精度不高的技术问题。本发明中抗差秩卡尔曼滤波‑SLAM自主导航方法对于轮式机器人的系统模型是否是高斯分布没有要求，且当量测数据的噪声统计受未知环境影响不准确时具有更强的鲁棒性和导航定位精度，有利于提高轮式机器人在未知环境中的定位与建图的精度。