基于改进卡尔曼滤波的移动机器人目标识别与定位研究

来源：机床与液压杂志2024年第16期北京时间：

作者：王熙来，邓晓燕，郭晓婷

单位：华南理工大学自动化科学与工程学院；华南理工大学自动化科学与工程学院；华南理工大学自动化科学与工程学院

摘要：针对单目移动机器人在目标识别与位置估算中深度信息丢失的问题，为提高采用激光雷达辅助距离测量的定位精确度，提出融合雷达测距信息与方位解算的改进卡尔曼滤波算法。使用YOLO网络进行目标识别，再利用基础计算机视觉标定方法获取目标方向角信息，进而利用雷达进行多次定向测距得到多个观测值；然后在目标位置解算时，根据不同观测值的距离与方位信息加权设置不同置信度，以改变卡尔曼滤波器的观测噪声与系统噪声，进而动态改进卡尔曼增益，实现具有自适应性的目标位置解算。仿真与实验结果表明：该方法相较单纯依靠雷达进行测距补充能实现更为精准的定位，具有较好的应用前景。

关键词：移动机器人;定位;卡尔曼滤波

基金资助：2022年华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金(2022ZYGXZR021;x2zdD2220490);2022年华南理工大学校级教研教改项目(x2zdC9223137)；华南理工大学2022年研究生教育教学成果奖培育项目（D622267023）;2024年华南理工大学第十一批探索性实验项目（x2zd-C9240920）