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WSNs下移动机器人HuberM-CKF离散滤波定位
Discrete HuberM-CKF filter based mobile robot positioning in WSNs

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邓先瑞 1   聂雪媛 2   刘国平 3  
文摘 针对传统移动机器人定位算法精度不高的问题,提出一种基于无线传感器网络HurbM-CKalman滤波(HCKF)算法的移动机器人定位算法。利用HurbM极大似然估计代价函数,求解线性化后CKF观测矩阵,从而解决CKF滤波算法在未知非高斯白噪声干扰下估计精度不高的问题。然后,在体育馆基于WSNs构建了移动机器人定位实验环境,并结合移动机器人动力学模型,对HCKF、CKF算法的定位精度进行对比。结果显示,在不含噪声干扰和含未知噪声干扰两种情况下,HCKF算法定位精度分别比CKF算法提高7%和15%。
其他语种文摘 According to problem of low accuracy in traditional mobile robot localization,this paper designed the discrete HuberM- CKalmam filter (HCKF) based mobile robot positioning algorithm. It made use of the cost function of HurbM maximum likelihood estimation to solve the linearized CKF observation matrix,which improved the estimation accuracy for CKF filter algorithm with unknown-non-Gauss white noise disturbance. Then,it constructed WSNs based experiment environment for mobile robot at gymnasium,and combined with mobile robot dynamics model,it compared the positioning accuracy for the HCKF and the CKF algorithm. The results show that,for the two cases of non interference and unknown noise interference,the proposed method respectively improves the accuracy of HCKF algorithm about 7% and 15% more than CKF algorithm.
来源 计算机应用研究 ,2016,33(6):1839-1842 【扩展库】
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.06.053
关键词 无线传感器网络 ; HurbM代价函数 ; CKF滤波 ; 移动机器人 ; 定位
地址

1. 唐山师范学院计算机科学系, 河北, 唐山, 063000  

2. 中国科学院力学研究所, 北京, 100190  

3. 哈尔滨工业大学航空学院, 哈尔滨, 150001

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1001-3695
学科 电子技术、通信技术
基金 河北省科技计划项目 ;  唐山师范学院博士基金资助项目
文献收藏号 CSCD:5717251

参考文献 共 12 共1页

1.  Deshpande N. Target localization and autonomous navigation using wireless sensor networks: a pseudogradient algorithm approach. IEEE Systems Journal,2014,8(1):93-103 被引 4    
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3.  Ahn H S. Simple pedestrian localization algorithms based on distributed wireless sensor networks. IEEE Trans on Industrial Electronics,2009,56(10):4296-4302 被引 3    
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10.  刘万利. 基于Cubature卡尔曼滤波的强跟踪滤波算法. 系统仿真学报,2014,26(5):1102-1107 被引 7    
11.  刘星成. 基于代价函数的WSN能效路由协议性能分析. 通信学报,2011,32(6):132-140 被引 4    
12.  Jahanchahi C. A class of quaternion Kalman filters. IEEE Trans on Neural Networks and Learning Systems,2014,25(3):533-544 被引 5    
引证文献 2

1 陈晓飞 WSNs环境下基于高斯混合容积卡尔曼滤波的移动机器人定位算法 传感技术学报,2017,30(1):133-138
被引 5

2 谭宇航 基于证据理论离散滤波的机器人定位跟踪 控制工程,2021,28(5):885-890
被引 0 次

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