一种自适应联邦卡尔曼滤波定位算法

本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种自适应联邦卡尔曼滤波定位算法，包括：基于室内移动机器人的运动特性构建运动学系统模型；基于系统模型生成的参数，将分布式传感器的局部状态估计通过递推计算融合为全局最优解，构建联邦卡尔曼滤波模型；利用信息共享算法通过动态优化子滤波器间的交互策略，自适应调节传感器权重并约束协方差传递路径，最终构建具有自适应性和可扩展性的多传感器融合系统，使得室内移动机器人可以更加精准鲁棒的工作。