【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能机器人状态与故障估算领域，尤其涉及一种基于移动机器人定位系统的状态与故障联合估计方法。
技术介绍
1、移动机器人是能够在各种环境中自主移动和执行任务的机器人，它们具有轮式、履带式、多足或其他形式的多种移动结构，并配备了各种传感器、控制系统和执行器，使其能够感知周围环境、做出决策并执行动作。目前，移动机器人得到了广泛的应用，包括工业、服务业、医疗保健、军事和家庭等多个领域。由此产生了大量关于移动机器人的研究热点，其中在复杂环境下如何完成快速准确定位显得尤为突出。
2、由于传统传感器供电方式存在许多不足，大量能量收割传感器被用来代替传统的传感器，但能量收割传感器可能存在储存能量不足的问题，从而导致了传感器测量丢失。移动机器人在实际工程中进行作业任务时，通常会受到各种物理限制，所以状态饱和现象十分常见。此外，实际作业环境还会存在各种不可控的复杂情况，包括系统非线性、参数不确定以及时滞现象等，因此，同时考虑以上各类复杂因素对系统的影响，可以更好地完成移动机器人定位，在工程应用中具有实际意义。
3、现有的...
【技术保护点】
1.一种基于移动机器人定位系统的状态与故障联合估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于移动机器人定位系统的状态与故障联合估计方法，其特征在于，步骤(1)中，设定k＝0时刻移动机器人定位系统的各项初始值包括状态初始值估计误差协方差矩阵初始值P0|0，以及运行总时长T。
3.根据权利要求1所述的一种基于移动机器人定位系统的状态与故障联合估计方法，其特征在于，步骤(2)中建立发生随机故障、状态饱和以及时滞现象等情况下移动机器人定位系统动态模型，计算公式如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于移动机器人定位系统...
【技术特征摘要】
1.一种基于移动机器人定位系统的状态与故障联合估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于移动机器人定位系统的状态与故障联合估计方法，其特征在于，步骤(1)中，设定k＝0时刻移动机器人定位系统的各项初始值包括状态初始值估计误差协方差矩阵初始值p0|0，以及运行总时长t。
3.根据权利要求1所述的一种基于移动机器人定位系统的状态与故障联合估计方法，其特征在于，步骤(2)中建立发生随机故障、状态饱和以及时滞现象等情况下移动机器人定位系统动态模型，计算公式如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于移动机器人定位系统的状态与故障联合估计方法，其特征在于，步骤(3)中，将随机发生的故障信号与移动机器人状态信息进行整合，建立状态与故障的联合系统动态模型，计算公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于移动机器人定位系统的状态与故障联合估计方法，其特征在于，步骤(4)中，获取k时刻能量收割机制下的传感器测量值，计算公式如下：
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