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基于IMM算法的双轮差速驱动机器人的定位算法.pdf

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基于IMM算法的双轮差速驱动机器人的定位算法.pdf

基于IMM算法的双轮差速驱动机器人的定位算法讲解了在解决移动机器人定位问题时，传统卡尔曼滤波方法因非线性及结构复杂性导致定位精度不足的问题。文章提出了一种针对二维平面中非匀速运动的双轮差速驱动机器人的交互式多模型（IMM）算法。该算法通过并行滤波和马尔可夫链实现对不同运动状态的匹配与切换，有效避免了单个模型不一致造成的误差。文中详细描述了双轮差速驱动机器人的运动学模型，包括质心位置、线速度、转向角速度等参数，并通过离散化方程组来表达机器人的运动过程。IMM算法的核心在于利用多个运动模型分别对应不同的运动状态，如匀速或加速运动，通过并行滤波器处理各模型下的状态估计，再结合马尔可夫链完成输出结果的动态切换，从而实现快速而精确的定位跟踪。实验结果显示，新方法不仅能够迅速稳定，还能在非匀速运动状态下保持高精度定位。基于IMM算法的双轮差速驱动机器人的定位算法适用于从事机器人技术研究与开发的科研人员、工程师以及相关专业高校师生。尤其适合专注于移动机器人领域，特别是双轮差速驱动类型的研究者。该文提供的IMM算法及其应用实例对于提高非匀速运动条件下机器人的定位精度具有重要参考价值，有助于推动精密制造与自动化领域的技术进步。此外，它也适用于那些需要解决复杂环境下的移动机器人导航与控制问题的企业和技术团队。