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🔥内容介绍
在当今科技飞速发展的时代，移动机器人已广泛应用于工业生产、物流配送、服务领域以及科学探索等诸多场景 ，从工厂里高效运作的搬运机器人，到物流仓库中灵活穿梭的分拣机器人，再到为人们提供便捷服务的送餐、清洁机器人，它们的身影无处不在。在这些应用场景中，移动机器人要实现自主导航、执行任务，精确的定位是关键。比如在物流仓库中，机器人需要准确知道自己的位置，才能快速无误地找到货物存放点，完成搬运和分拣任务；在复杂的救援环境里，机器人的精确定位能帮助它快速抵达目标地点，实施救援行动，为挽救生命和减少损失争取宝贵时间。
然而，移动机器人的定位面临着重重挑战。一方面，传感器误差是不可忽视的问题。以里程计为例，它通过测量车轮的转动来推算机器人的位置和姿态变化，但车轮在实际运动过程中，会因地面摩擦力的不均匀、轮子打滑等因素，导致测量结果出现偏差。而且这种偏差会随着机器人的移动不断累积，使得长时间运行后机器人的位姿估计与实际位置相差甚远。就像在光滑的地面或者不平整的路面上，里程计的误差会明显增大。另一方面，GPS 信号在复杂环境中容易受到干扰。在室内环境，由于建筑物的遮挡，GPS 信号可能会变得微弱甚至完全丢失；在城市峡谷中，高楼大厦对 GPS 信号的反射和折射，会导致定位出现较大误差，无法满足移动机器人对高精度定位的需求。此外，机器人在运动过程中，还可能受到外界环境的其他干扰，如电磁干扰、光照变化等，这些都给精确的位姿估计带来了极大的困难。
为了解决这些问题，基于扩展卡尔曼滤波融合里程计和 GPS 数据的定位方案应运而生。扩展卡尔曼滤波作为一种强大的状态估计方法，能够有效地处理非线性系统中的噪声和不确定性，通过融合里程计的高频局部信息和 GPS 的全局定位信息，可以充分发挥两者的优势，实现对移动机器人位姿的实时、准确估计。
技术原理大揭秘
里程计与 GPS 数据特性剖析
里程计是移动机器人常用的一种定位传感器，它的工作原理基于对轮子转动的测量 。以常见的轮式机器人为例，里程计通过安装在轮子上的编码器，精确记录轮子的转动圈数或角度。根据轮子的半径这一已知参数，就可以计算出轮子在一定时间内滚动的距离。同时，通过对两个轮子转动情况的对比，比如差速驱动机器人的左右轮转速差异，利用运动学模型，能够推算出机器人的旋转角度。在理想情况下，里程计能够高频地更新机器人的位移和角度信息，为机器人提供实时的运动状态反馈。例如，在室内平坦地面上，机器人以稳定的速度运动时，里程计可以快速准确地给出机器人的位置变化，更新频率可以达到毫秒级，这使得机器人能够及时根据自身位置调整运动策略，在复杂的室内环境中灵活穿梭。
然而，里程计存在一个显著的问题，即误差会随时间累积。轮子在实际运动过程中，会受到多种因素的影响。地面摩擦力的不均匀是常见的干扰因素之一，在不同材质的地面上，轮子受到的摩擦力大小和方向都可能不同，这会导致轮子的实际滚动距离与理论计算值产生偏差。轮子打滑也是一个难以避免的问题，在光滑的地面、有水渍的路面或者加速、减速过快的情况下，轮子容易出现打滑现象，此时里程计记录的轮子转动信息就无法真实反映机器人的实际位移。这些误差会随着机器人的持续运动不断积累，运行时间越长，位置估计的偏差就越大。比如，一个机器人在运行初期，里程计的误差可能只有几厘米，但经过长时间的运行后，误差可能会累积到数米甚至更大，这将严重影响机器人的定位精度，使其无法准确到达目标位置。
GPS 利用卫星信号来实现定位，其工作过程依赖于太空中的多颗卫星、地面控制站以及用户设备（如机器人上的 GPS 接收器） 。卫星在太空中持续发射包含自身位置和时间信息的信号。机器人上的 GPS 接收器接收到至少四颗卫星发出的信号后，通过测量信号从卫星传输到接收器所花费的时间，结合信号传播速度（光速），就能计算出接收器与每颗卫星之间的距离。由于卫星的精确位置是已知的，利用三角定位原理，GPS 接收器就能确定自身在地球上的精确位置，包括经度、纬度和海拔高度。在开阔的室外环境，GPS 能够提供相对较高精度的定位信息，一般民用 GPS 的定位精度可以达到数米，而一些高精度的 GPS 设备甚至可以达到厘米级精度。这使得机器人在室外环境中能够准确地知晓自己在全局坐标系中的位置，从而实现长距离的导航和定位任务，比如在户外物流配送场景中，机器人可以依靠 GPS 准确地找到配送路线。
但是，GPS 信号容易受到环境的影响。在室内环境，由于建筑物的遮挡，GPS 信号会被大大削弱，甚至完全无法接收到，导致定位失效。在城市峡谷中，高楼大厦对 GPS 信号的反射和折射会产生多路径效应，使得信号传播的路径变长或发生弯曲，从而导致定位出现较大误差。GPS 的更新频率相对较低，一般民用 GPS 的更新频率在 1Hz 左右，这意味着每秒只能获取一次位置信息，对于快速运动的机器人来说，可能无法及时反映其位置的快速变化，无法满足实时性要求较高的定位任务。
🔥运行结果
🔥部分代码
🔥参考文献
[1]周武.面向智能移动机器人的同时定位与地图创建研究[D].南京理工大学,2009.DOI:10.7666/d.y1542741.
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
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