基于鲁棒扩展卡尔曼滤波的机器人姿态估计方法

本发明公开了一种基于鲁棒扩展卡尔曼滤波的机器人姿态估计方法，属于移动机器人运动感知技术领域。本发明首先进行传感器系统模型构建；然后在构建的系统模型的基础上实现基于鲁棒扩展卡尔曼滤波的机器人姿态估计算法；再基于混合加权核函数的改进最大熵准则，实现对外界噪声的自适应估计，得到k时刻量测噪声方差阵的一次估计值；然后基于Sage‑Husa原理进行的二次估计；最后进行算法量测更新。本发明方法能有效减小机器人运动过程中外界干扰对状态估计的影响，提高移动机器人的姿态估计精度，进一步提升机器人在复杂场景下的工作质量。