基于SUT-EKF的DGPS/DR组合定位算法

针对基于DGPS/DR的移动机器人组合定位问题，采用一种尺度无迹变换扩展卡尔曼滤波(SUT-EKF)算法，由于组合定位系统中的状态方程是非线性的，并且观测方程是线性的特点，将SUT预测移动机器人位姿，利用EKF融合最新观测值更新机器人位姿，该算法在状态预测阶段避免了计算Jacobian矩阵，从而有效地减小了线性化对非线性系统误差的影响。仿真结果表明，该算法具有较好的滤波精度和稳定性，为实现DGPS/DR组合定位系统提供了一种有效可靠的途径。