【滤波跟踪】基于扩展卡尔曼滤波器EKF融合移动机器人的速度读数和激光测距仪测量值来估计机器人在二维平面中的位置附Matlab代码

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🔥 内容介绍

1. 移动机器人定位需求

   ：移动机器人在工业、物流、服务等领域广泛应用。在智能工厂中，移动机器人需准确知道自身位置，才能按规划路径高效运输物料；在家庭服务场景下，扫地机器人要明确位置，避免碰撞家具并完成全面清扫。精准定位是移动机器人执行任务的基础，直接影响其工作效率与可靠性。

2. 单一传感器局限

   ：

   • 速度读数

     ：移动机器人常通过轮子上的编码器获取速度信息，以此推算位置。但实际运行中，轮子打滑、地面不平整等情况会使速度测量产生误差。随着时间推移，这些误差不断累积，导致位置估计偏差越来越大。

   • 激光测距仪

     ：激光测距仪通过发射激光并接收反射光来测量与周围物体的距离，可构建局部地图。然而，它只能提供相对位置信息，无法直接确定机器人在全局坐标系中的绝对位置。并且，在强光、浓雾等特殊环境下，激光测距仪的测量精度会显著下降。

3. EKF 融合优势

   ：扩展卡尔曼滤波器（EKF）适用于非线性系统的状态估计。移动机器人的运动模型和激光测距仪测量模型通常是非线性的。EKF 能将速度读数和激光测距仪测量值有效融合，利用速度信息对机器人位置进行初步预测，再结合激光测距仪测量值对预测结果进行修正。这种融合方式可发挥两种传感器的优势，弥补各自不足，提高定位精度和系统鲁棒性，使机器人在复杂环境下也能准确估计自身位置。

原理

1. 系统建模

   ：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

load dataset2

% Sampling period

T = 0.1;

% Data length

K = length(v);

% User defined Range Threshold

r_max = 1;

% Intialize matrices

state_hat = zeros(K,3);

x_hat = zeros(K,1);

y_hat = zeros(K,1);

theta_hat = zeros(K,1);

P_hat = zeros(3,3,K);

% Initial values

state_hat(1,:) = [10e100 10e100 0.1].';

x_hat(1) = state_hat(1,1);

y_hat(1) = state_hat(1,2);

🔗 参考文献

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