一种基于无迹卡尔曼滤波的室外移动机器人定位方法

本发明涉及自主导航与机器人领域，具体涉及一种基于无迹卡尔曼滤波的室外移动机器人定位方法，包括以下步骤：1)数据采集与初始化；2)基于无迹卡尔曼滤波器，计算新的均值和协方差以更新系统状态；3)将新的sigma点集代入观测方程得到预测观测量；使用加权方式获取新的均值及协方差，并计算卡尔曼增益；更新系统状态和协方差；4)AGV存在遮挡时，将3D激光雷达点云帧间配准的结果作为观测值加入迹卡尔曼滤波器代替RTK数据；复用无迹卡尔曼滤波器，在先验点云地图上搜索的初始位置，完成滤波器初始化；5)对激光雷达点云进行帧间匹配，结合IMU数据预测的位置值更新系统状态。本发明基于RTK的分支定界搜索方法，有效解决了室外大场景下的初始化难题。