本发明公开了一种应用于动态变化场景下的多传感器融合定位算法,在每个运行周期,对机器人的位置信息进行更新,更新包括以下步骤:获取机器人的运动预测值,在视觉信息正常时,所述运动预测值采用视觉标定的行走里程信息以及惯性单元测量数据;在视觉信息缺乏时,所述运动预测值采用行走里程信息;获取机器人的运动测量值;在视觉信息正常时,将通过视觉信息获得的位置信息作为运动测量值,在视觉信息缺乏时,将惯性单元测量数据作为运动测量值;根据机器人的运动测量值以及运动预测值,采用无损卡尔曼滤波以及粒子滤波结合的方式进行数据融合,得到机器人的定位信息。该算法更加稳定可靠,也可使得定位精度更高。
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