文摘针对传统多状态约束卡尔曼滤波算法(MSCKF)在实现机器人室内定位时,速度和位置状态方程需要对IMU中加速度计的测量数据进行积分,存在漂移和累计误差,且加速度计受重力干扰问题,本文提出改进MSCKF算法.改进MSCKF算法避免使用加速度计传感器,利用轮式里程计传感器对平移测量较为精确的优点,将IMU中陀螺仪和轮式里程计的数据进行融合,改进MSCKF算法的扩展卡尔曼(EKF)状态方程.首先利用陀螺仪传感器的角速度数据得到改进EKF姿态方程,然后利用轮式里程计传感器的平移数据,结合姿态方程中的旋转信息得到改进EKF速度和位置方程.最后在机器人操作系统(ROS)上实现MSCKF及其改进算法,并结合Turtlebot2机器人在室内进行实验验证.实验结果表明,改进MSCKF算法的运动轨迹更接近于真实轨迹,定位精度较改进前所有提高,改进前平均闭环误差是0.429 m,改进后平均闭环误差是0.348 m.
