如今，自主移动机器人在家庭护理，退休援助和教育等领域得到了迅速发展。器人定位技术是自主移动机器人技术的重点，也是近年来研究的热点之一。
主移动机器人的定位方法可以分为相对定位和绝对定位两种。对定位也称为航位推测法。使用安装在车轮上的磁性编码器估算机器人的速度，并通过其自身的惯性分量测量机器人的姿态信息，因此，它无需依赖外部信号即可估算机器人的姿态。起始位置开始。
息。年来，mems技术的飞速发展逐渐降低了这种定位方法的成本，已成为一种低成本，高效率的实时机器人定位方法。
图1所示，机械结构包括一个可以放置主印刷电路的凹槽和两个正交放置并配有磁编码器的驱动轮。电路板上的带陀螺仪芯片（icm20602-g）和三轴电子罗盘（LSM303AGR）可以提供有关角速度，加速度和地磁的信息。
动轮的轴上装有一个随轮旋转的磁铁，磁编码器固定在机械结构上，不随其旋转。
此，可以获得驱动轮的转数，并且可以通过组合轮径参数来计算驱动轮的行驶里程。
时，两个驱动轮的外侧安装了两个弹簧，可以适应不平坦的地面，增加地面压力，增加摩擦力并减少打滑。用的姿态描述方法是欧拉角和四元数。拉角便于用户使用，但欧拉角的计算存在很大的缺点：首先，在计算欧拉角时有大量的三角函数计算，其次，欧拉角是通用的僵局。式中描述的旋转角度是描述旋转轴方向的单位矢量，因此上面的四元数描述了对象围绕旋转轴旋转。中，Gyrox，Gyroy和Gyroz分别代表陀螺仪测量输出的三轴角速度。过结合以上公式和最新的角速度信息，可以使用四阶Longge Kuta更新四元数。外，您还可以获得加速度信息：X轴measure.x上的加速度分量，Y轴measure.y上的加速度分量和Z轴Measure上的加速度分量。.Z。后，采用卡尔曼滤波算法将陀螺仪计算出的欧拉角和加速度计计算出的欧拉角进行合并，得到一个新的姿态。机陀螺仪行走的角噪声是一片白噪声。ARMA时间序列分析通常用于为陀螺仪的静态输出建模。得模型可以用作卡尔曼滤波器状态方程来过滤噪声。
文中使用的冗余配置通常用于故障诊断，但是由于陀螺仪的角度随机游走噪声近似为高斯，恒温阀芯因此陀螺仪的冗余配置还可以降低噪声的强度并获得滤波效果。本文中，三个IMU单元用于同时测量，这三个IMU单元的融合权重由三个IMU单元在静态下的输出方差确定。
图显示了三种IMU输出姿态和三种冗余IMU配置（从上到下的第三种）的输出结果。
果表明，IMU的冗余配置可以有效减少随机陀螺仪角度走动的影响。跟踪算法可以看出，在较短的时间间隔内，整个系统的运动状态可以看作是姿态恒定的线性运动。于采样时间和计算时间非常短（姿态计算周期为5 ms），因此该系统适用于上述规则，因此可以使用以下算法，并且结果如下。下图所示，校正装置由线性导轨和可在滑块上滑动的连接器组成。接器可以使定位系统的机械部件在导轨上滑动，并且可以在水平面上旋转。性编码器可以间接地计算出车轮num1和num2的转数，并使定位装置从导轨的起点到终点通过而不会改变连接器驱动的角度。轨的长度为729 mm。于机械误差模型，可以建立以下方程式。
图所示，一个轮子的实际半径为25.44 mm，另一个轮子的半径为25.31 mm，机械角度误差为0.3度。踪算法是一种低成本的实时机器人定位算法，但是累积误差已成为阻碍其性能的关键因素。本文中，机器人的姿态由陀螺仪和加速度计计算，并使用卡尔曼滤波器合并数据。时，冗余配置用于减少陀螺仪的输出噪声。
且，为了提高坐标计算的准确性，本文设计了一种校正加工误差的算法。验表明，本文提出的这些方法可以有效地提高传统跑道估计算法的准确性，为研究跑道估计算法提供参考。
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