卡尔曼滤波与互补滤波在移动机器人导航中的对比研究  

作　　者：黄亚辉[1] 王巍 阳领 

机构地区：[1]湖南信息职业技术学院,湖南长沙410200

出　　处：《电子制作》2025年第2期109-112,共4页Practical Electronics

基　　金：2024年湖南省教育厅科学研究项目(24C1129);湖南省教育科学研究工作者协会“十四五”规划2023年度立项课题(XJKX23B313);湖南信息职业技术学院2024年校级一般资助课题(2024hniuktzz11);2021年湖南信息职业技术学院校级课题“电子信息工程技术专业教学创新团队建设”成果(文件编号:湘信院发〔2021〕44号)。

摘　　要：本文深入探讨了卡尔曼滤波与互补滤波在移动机器人导航中的应用,并对两者进行了详细的对比分析。通过理论分析、算法推导以及实验验证,全面评估了两种滤波算法在姿态数据采集与融合中的表现。卡尔曼滤波能够有效融合多源传感器数据,提供高精度的姿态估计,尤其适用于动态环境下的复杂数据融合。然而,卡尔曼滤波计算复杂,且对系统模型和噪声特性有较高要求。与此相比,互补滤波实现简单,计算量小,适合实时性要求高的应用场景,尤其在资源有限的系统中具有优势。通过实验对比,研究发现卡尔曼滤波在精度要求较高的情况下表现更佳,而互补滤波在实时性和计算效率方面占优。本文的研究为移动机器人姿态控制和导航提供了理论依据和技术支持,对推动相关技术的发展具有重要意义。

关 键 词：卡尔曼滤波 互补滤波 移动机器人 姿态数据融合 

分 类 号：TK323[动力工程及工程热物理—热能工程]