在移动机器人导航方面，卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所谓的观察值、测量值）和上一状态的数据，为当前最优估计，可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。由于我们在SLAM中主要用它做位置估计，所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了，而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等（当然可以有多个陀螺仪和码盘），最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。
2022-11-29 16:22:57
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根据 NovAtel OEM6 接收机接收的星历参数，计算在轨卫星位置；联
合实测的卫星伪距数据，用 C 语言建立解算模型，分别用最小二乘法以及卡尔曼
滤波求解用户位置。结果表明，这两种方法算出的定位精度不高。为了提高精度，
本文将容积卡尔曼滤波算法引入用户位置求解流程。结果证明，用 C 语言建立的
容积卡尔曼滤波解算模型，能够提供比最小二乘法和卡尔曼滤波更高的定位精度。
2022-11-29 09:00:42
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针对传统电磁干扰源定位方法定位误差较大的问题，提出基于卡尔曼滤波的无线电台电磁干扰源定位方法。根据无线电台信号传输波束覆盖范围，确定干扰源经纬度定向，将卡尔曼滤波方法应用到干扰源定位过程中。通过状态方程离散化结果获取差分方程，估计该状态的滤波增益矩阵，计算预测误差的方差矩阵，递推计算得到状态估计值。依据能量压制度、时域吻合度、频域吻合度和空域吻合度分析干扰源定位要素，确定电台无线传输线路增益与干扰源指向关系，计算有效干扰距离，完成无线电台电磁干扰源定位。在测试参数支持下，将两种方法对比分析可知，该方法在无异常误差情况和有异常误差情况下定位误差都相对较小，为无线电台正常运行提供支持。
2022-11-24 15:33:40
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文中阐述一种移动机器人SLAM问题的解决方法，首先利用激光测距仪得到环境中障碍物的监测图表，然后增量的构建全局地图。利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）创建移动机器人定位计算的有界估量；最后通过仿真和物理实验验证了该方法的正确性。可为解决机器人在未知环境下的地图创建与定位问题提供理论依据，具有实际意义。
2022-11-22 22:06:14
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