巡检机器人全球定位系统和里程计组合定位方法

针对巡检机器人在校园环境中工作时,全球定位系统(global positioning system,GPS)信号易受树荫及较高建筑物遮挡而出现定位不准确的问题,提出GPS和里程计组合定位方法。以GPS坐标信息为初始位置,里程计信息为主导航,GPS接收机的脉冲信号作为实时修正数据,利用卡尔曼滤波算法对系统状态进行最优估计,得到较为准确的状态估计值。最后利用状态估计值去修正系统的导航误差。同时在实验平台上进行验证仿真。结果表明,机器人以150 cm/s的速度行驶80 s后其轨迹误差能控制在5 cm以内,利用多传感器融合技术可以提高机器人的定位精度和可靠性,GPS和里程计组合定位方法能够有效提高机器人实时定位精度。