面向地下排水管网的轮式机器人自适应卡尔曼滤波定位算法

来源：机器人杂志2026年第1期北京时间：

作者：朱瑾玉, 孙少欣, 胡安森, 苏晓杰

摘要：为了提高管道机器人在直径400~600 mm地下管网中的定位精度，融合低成本轮式编码器、光流传感器和六轴惯性测量单元的数据，实现了机器人在缺失全局信息情况下的定位功能，推算出较为精确的机器人行走轨迹。首先，针对管道环境中常出现的轮式机器人打滑问题，加入异常值检测机制，设置异常值判断阈值，对轮式编码器的数据进行修正；其次，引入了田口算法来辅助完成卡尔曼滤波过程噪声协方差矩阵的参数调整，效率是试错法的5倍；另外，针对测量噪声协方差矩阵的调整问题，引入残差、遗忘因子和参数阈值来自适应调整矩阵参数；最后，通过实机平台开展实验，结果表明，改进后的算法能抑制纵滑带来的误差，定位精度是基于扩展卡尔曼滤波的定位算法的3.26倍。

关键词：管道机器人, 多传感器融合定位, 自适应扩展卡尔曼滤波, 滑动检测, 田口算法, 遗忘因子