软件算法提升机器人定位导航精度的核心策略

机器人定位导航的精度提升需从状态估计、传感器融合、环境建模、运动规划等多维度设计算法，以下是具体实现路径：

一、高精度状态估计算法

1. 卡尔曼滤波家族算法（解决不确定性问题）

• 扩展卡尔曼滤波（EKF）
  • 原理：将非线性系统线性化，通过预测（IMU 等惯性传感器）和观测（GPS / 视觉等）迭代更新状态，抑制误差累积。
  • 应用场景：激光雷达 - SLAM（如 LOAM 算法）、视觉 - IMU 融合（VIO）。
• 无迹卡尔曼滤波（UKF）
  • 优势：通过采样点直接传递概率分布，避免 EKF 的线性化误差，适合强非线性系统（如无人机大角度机动）。
• 粒子滤波（PF）
  • 原理：用大量粒子模拟状态分布，通过权重更新和重采样处理非高斯噪声（如室内多径效应）。
  • 典型应用：蒙特卡洛定位（MCL），适用于 GPS 失效的复杂环境（如仓库、地下车库）。

2. 图优化（Graph Optimization）

• 核心思想：