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申请/专利权人：北京粤十机器人科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于卡尔曼滤波权重参数的定位优化方法，包括通过采集激光雷达和UWB点云数据，将点云数据划分到一个三维网格内，并统计每个网格的点数，计算整个点云的分布概率与熵值，通过映射函数，映射到卡尔曼滤波权重，更新所述的卡尔曼滤波参数，执行卡尔曼滤波，以获得最优估计位置。本发明可以在高浓度雾气和环境动态变化的情况下，优化定位效果。
主权项：1.一种基于卡尔曼滤波权重参数的定位优化方法，其特征在于，包括：数据采集：同时从UWB和激光雷达获取实时点云数据；网格划分与点数统计：将点云数据划分到一个三维网格内，并计算每个网格的点数；分布概率计算：根据每个网格的点数，计算整个点云的分布概率值；计算空间分布熵：使用分布概率计算整个点云的熵SDE；映射到卡尔曼滤波权重：将SDE通过映射函数fSDE转化为UWB与激光雷达的权重比，映射到尔曼滤波权重；更新卡尔曼滤波参数：根据得到的权重比，更新卡尔曼增益公式的测量噪声协方差矩阵R；执行卡尔曼滤波：使用更新后的参数进行卡尔曼滤波，以获得最优定位结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京粤十机器人科技有限公司 一种基于卡尔曼滤波权重参数的定位优化方法
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