Studying sensor fusion for mobile robot localization

Анотація

Розроблено та застосовано для обчислювального дослідження дискретний лінійний фільтр Калмана, який рекурсивно поєднує передбачення руху, отримані з одометрії, з корекціями за вимірюваннями GPS, зважуючи кожне джерело інформації відповідно до його миттєвої невизначеності за допомогою оптимальної матриці підсилення Калмана. У симуляції за умов реалістичних шумів, зокрема систематичної похибки колеса та шуму вимірювань GPS, порівняно три методи локалізації: одометрію, GPS і фільтр Калмана. Показано, що оптимальне злиття даних датчиків усуває індивідуальні обмеження кожного з них і забезпечує оцінки стану, які є водночас плавними, як в одометрії, та глобально узгодженими, як у GPS, з характеристиками похибки, кращими, ніж у кожного датчика окремо.