【滤波跟踪】基于拓展卡尔曼滤波估计海龟机器人位置的MATLB代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

水下机器人（Underwater Vehicle, UUV）作为一种重要的海洋探索工具，在海洋资源勘探、水下环境监测、海底设施维护等领域发挥着日益重要的作用。精准的定位导航是保证UUV完成各项任务的前提，然而，水下环境的复杂性和特殊性给UUV的定位带来了诸多挑战。例如，水下无线电信号衰减严重，传统的GPS定位方法无法直接应用；声呐设备虽然可以在水下工作，但易受噪声干扰，且传播速度慢，导致定位精度降低；惯性导航系统（Inertial Navigation System, INS）虽然具有自主性，但长期使用会产生累积误差，需要外部信息进行校正。因此，如何利用有限的传感器信息，有效地估计UUV的位置，是一个极具挑战性的研究课题。

本文将探讨一种基于拓展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）的滤波跟踪方法，用于估计海龟机器人（TurtleBot）在水下的位置。海龟机器人作为一种常见的地面移动机器人平台，可以模拟UUV的运动模型和传感器配置。通过在仿真环境中模拟水下噪声和传感器误差，并结合EKF算法，可以有效地估计海龟机器人的位置，为实际水下机器人的定位提供参考。

一、问题建模与系统描述

为了应用EKF算法，我们需要首先建立海龟机器人的状态空间模型，包括状态方程和观测方程。

四、结论与展望

本文探讨了一种基于拓展卡尔曼滤波的滤波跟踪方法，用于估计海龟机器人在水下的位置。通过建立海龟机器人的状态空间模型，并结合EKF算法，我们可以在存在噪声干扰的情况下，有效地估计机器人的位置。仿真实验结果表明，该方法具有良好的定位精度和鲁棒性。

然而，本文仍然存在一些局限性。例如，我们假设海龟机器人在二维平面上运动，而实际水下环境是三维的；我们只考虑了高斯噪声，而实际水下环境可能存在其他类型的噪声；我们只使用了里程计和声呐测距仪两种传感器，而实际水下机器人可能配备更多的传感器。

📣 部分代码

function [x,y,coeffs] = rmv_outliers_pwr(x,y,tol)% Removes outliers from a data set and returns clean data set% Outlier rejection ends when error is below tolerance%   range   = true range values%   signal  = signal valuesnum = 10;   % Number of points deleted each iteration% Remove entries <= 0, which will mess up power model.while min(x) <= 0    k = find(min(x) == x);    y(k)   = [];    x(k)    = [];endwhile min(y) <= 0    k = find(min(y) == y);    y(k)   = [];    x(k)    = [];endfor i = 1:9999        a = fit(x,y,'power1');    line_fit = a.a*x.^(a.b);    % Error in current approximation for each point    error = abs(line_fit-y);        % Visualise progress with each iteration    %{
      scatter(x,line_fit);    hold on    scatter(x,y);    hold off    %}        % Find and delete *num* data points with greatest error (outliers)    for j = 1:num        k = find(max(error) == error);        error(k)    = [];        y(k)   = [];        x(k)    = [];    end     if max(error) < tol        break    endendcoeffs = [a.a,a.b];end