14、多传感器融合定位技术解析

多传感器融合定位技术解析

1. 引言

在移动机器人的定位领域，多传感器融合定位是一种关键技术。它通过融合多种传感器的数据，如单线激光雷达、编码器和惯性测量单元（IMU）等，实现更精确、稳定的定位。本文将详细介绍一种多传感器融合定位方法，包括其原理、算法和具体实现步骤。

2. 系统概述

2.1 机器人模型

采用具有两轮驱动和单后轮转向结构的移动轮式机器人进行实验。该机器人配备了多种传感器，如单线激光雷达、编码器和IMU，用于获取环境信息和自身运动状态。

2.2 定位方法概述

提出的方法可以根据全局信息状态自适应地在两种定位模式之间切换，即基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的精确定位和基于粒子滤波的粗定位（F - SLAM）。两种定位方法通过特征地图相互作用，以保持整体定位路径的连贯性和稳定性。

下面是方法的流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A[开始]:::process --> B[全局信息可用?]:::process
    B -->|是| C[EKF精确定位]:::process
    B -->|否| D[F - SLAM粗定位]:::process
    C --> E[特征地图更新]:::process
    D --> E
    E --> F[判断是否切换定位模式]:::process
    F -->|是| B