一种面向磁吸附爬壁机器人的多传感器融合定位方法

一种面向磁吸附爬壁机器人的多传感器融合定位方法，适用于钢结构复杂表面的高鲁棒性、高精度定位任务，其特征在于，所述方法基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）构建融合框架，同时集成惯性测量单元（IMU）、轮式里程计（Odom）和超宽带（UWB）三类异构传感器的数据；该方法利用IMU提供的高频动态响应能力，结合Odom输出的位移增量估计，在短时尺度下构建动态互补滤波器实现姿态与位移状态的预估；在此基础上，引入几何残差加权机制对UWB原始测距数据进行优化，最终将基于互补滤波的状态预测与残差优化的UWB定位结果联合输入至扩展卡尔曼滤波器中，实现对机器人二维空间的位置估计；从而提升了系统在复杂环境下的定位精度、误差收敛速度与传感器容错能力。