【无人机】使用扩展卡尔曼滤波器进行协作-UAV-UGV-定位（Matlab实现）

原创已于 2024-04-11 12:35:17 修改 · 369 阅读

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#无人机

于 2024-04-10 13:03:52 首次发布

本文探讨了如何使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对协作的无人机(UAV)和地面无人车(UGV)进行精确定位，涉及状态空间建模、传感器数据融合和Matlab代码示例。

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

💥1 概述

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）进行协作无人机（UAV）和地面无人车（UGV）的定位是一种复杂的技术，涉及到多个传感器的数据融合和多机器人协作。 UAV和UGV通常配备有不同类型的传感器，如GPS、惯性测量单元（IMU）、视觉传感器等。利用EKF算法，将来自不同传感器的数据进行融合，提高定位系统的准确性和稳定性。建立协作UAV和UGV的状态空间模型，包括位置、速度、姿态等状态变量。将传感器数据与状态空间模型结合，形成EKF的状态方程和观测方程。

📚2 运行结果

部分代码：

function [x_DT,y_DT] = linear_DT_trajectory(disturb, x_nom, time_steps)
% input:  disturb - disturbance of state x at t = 0
%         x_nom - nominal state traejectory
%         time_steps - number of time steps                      integer

% output: x_DT - linearized dicretized state trajectory
%         y_DT - linearized dicretized measurement trajectory

% parameter
    v_g = 2; v_a = 12; 
    dt = 0.1;
    x_DT = zeros(6,time_steps+1);
    y_DT = zeros(5, time_steps+1);
    dx = disturb;
    for idx = 1:time_steps+1
        if idx == 1
            A_tilt = zeros(6);
        else
            theta_g = x_nom(3,idx);
            theta_a = x_nom(6,idx);
            A_tilt = [0,0,-v_g*sin(theta_g),0,0,0;   % compute A_tilt as shown in Part I-1
                      0,0,v_g*cos(theta_g),0,0,0;
                      0,0,0,0,0,0;
                      0,0,0,0,0,-v_a*sin(theta_a);
                      0,0,0,0,0,v_a*cos(theta_a);
                      0,0,0,0,0,0];