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High-Precision Mobile Robot Localization Using the Integration of RAR and AKF Localisation de haute précision des robots mobiles grâce à l'intégration de RAR et AKF

Chen WANG, Hong TAN

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Résumé:

La technologie de positionnement intérieur de haute précision est progressivement devenue l'un des points chauds de la recherche sur les robots mobiles d'intérieur. Relax and Recover (RAR) est un algorithme de positionnement en intérieur utilisant des observations à distance. L'algorithme restitue la trajectoire du robot par ajustement de courbe et ne nécessite pas de synchronisation temporelle des observations. Le positionnement peut être réussi avec peu d'observations. Cependant, l'algorithme présente les inconvénients d'une faible résistance aux erreurs grossières et ne peut pas être utilisé pour le positionnement en temps réel. Dans cet article, tout en conservant les avantages de l'algorithme d'origine, l'algorithme RAR est amélioré avec le filtre de Kalman adaptatif (AKF) basé sur la séquence d'innovation pour améliorer les performances anti-erreurs grossières de l'algorithme d'origine. L'algorithme amélioré peut être utilisé pour la navigation et le positionnement en temps réel. La validation expérimentale a révélé que l'algorithme amélioré a une amélioration significative de la précision par rapport au RAR d'origine. En comparaison avec le filtre de Kalman étendu (EKF), la précision est également augmentée de 12.5 %, ce qui peut être utilisé pour le positionnement de haute précision des robots mobiles d'intérieur.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E106-D No.5 pp.1001-1009
Date de publication
2023/05/01
Publicisé
2023/01/24
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2022EDP7156
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Réseau d'informations

Auteurs

Chen WANG
  Nanjing Tech University
Hong TAN
  Nanjing Tech University

Mots-clés

Table des matières