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２０２４年８月Ａｕｇ２０２４
第５２卷第１６期Ｖｏｌ５２Ｎｏ１６
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ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊｉｓｓｎ１００１３８８１２０２４１６００４
文献引用：王熙来，邓晓燕，郭晓婷．基于改进卡尔曼滤波的移动机器人目标识别与定位研究［Ｊ］．机床与液压，２０２４，５２
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（１６）：２６３１．
Ｃｉｔｅａｓ：ＷＡＮＧＸｉｌａｉ，ＤＥＮＧＸｉａｏｙａｎ，ＧＵＯＸｉａｏｔｉｎｇ．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｌｏｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｂｙｉｍｐｒｏｖｅｄＫａｌ⁃
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ｍａｎｆｉｌｔｅｒ［Ｊ］．ＭａｃｈｉｎｅＴｏｏｌ＆Ｈｙｄｒａｕｌｉｃｓ，２０２４，５２（１６）：２６３１．
基于改进卡尔曼滤波的移动机器人目标识别与定位研究
王熙来，邓晓燕，郭晓婷
（华南理工大学自动化科学与工程学院，广东广州５１０６４１）
摘要：针对单目移动机器人在目标识别与位置估算中深度信息丢失的问题，为提高采用激光雷达辅助距离测量的定位
精确度，提出融合雷达测距信息与方位解算的改进卡尔曼滤波算法。使用ＹＯＬＯ网络进行目标识别，再利用基础计算机视
觉标定方法获取目标方向角信息，进而利用雷达进行多次定向测距得到多个观测值；然后在目标位置解算时，根据不同观
测值的距离与方位信息加权设置不同置信度，以改变卡尔曼滤波器的观测噪声与系统噪声，进而动态改进卡尔曼增益，实
现具有自适应性的目标位置解算。仿真与实验结果表明：该方法相较单纯依靠雷达进行测距补充能实现更为精准的定位，
具有较好的应用前景。
关键词：移动机器人；定位；卡尔曼滤波
中图分类号：ＴＰ３９１４１
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＭｏｂｉｌｅＲｏｂｏｔＴａｒｇｅｔＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄＬｏｃａｔｉｏｎＢａｓｅｄｂｙＩｍｐｒｏｖｅｄ
ＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒ
ＷＡＮＧＸｉｌａｉ，ＤＥＮＧＸｉａｏｙａｎ，ＧＵＯＸｉａｏｔｉｎｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，
ＧｕａｎｇｚｈｏｕＧｕａｎｇｄｏｎｇ５１０６４１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｄｅｐｔｈｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｌｏｓｓｉｎｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｐｏｓｉｔｉｏｎｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｍｏｎｏｃｕｌａｒｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｓ，
ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｍｂｉｎｉｎｇｒａｄａｒｒａｎｇｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄａｚｉｍｕｔｈｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙ
ｏｆｌｉｄａｒａｓｓｉｓｔｅｄｄｉｓｔａｎｃｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ．ＴｈｅＹＯＬＯｎｅｔｗｏｒｋｗａｓｕｓｅｄｆｏｒｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｎｂａｓｉｃｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ
ｍｅｔｈｏｄｓｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｔａｒｇｅｔｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌａｎｇｌｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｒａｄａｒｗａｓｕｓｅｄｆｏｒｍｕｌｔｉｐｌｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｒａｎｇｉｎｇｔｏｏｂｔａｉｎｍｕｌｔ
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