實際應(yīng)用中，自適應(yīng)卡爾曼濾波器需要一定的訓(xùn)練序列與收斂時間，如果突然出現(xiàn)超出預(yù)計的誤差值（如GPS接收機進入信號陰影區(qū)域），不可避免會引入誤差，甚至可能導(dǎo)致濾波器無法收斂，得不到正確的解。如圖四所示，為使用[4]提供的自適應(yīng)卡爾曼濾波算法，得到的機器人運行軌跡（Matlab仿真）。前20個測量點是自適應(yīng)濾波器的學(xué)習(xí)過程，這時使用先驗的誤差參數(shù);結(jié)束學(xué)習(xí)過程后，預(yù)測誤差有所減小。可以看到，在GPS接收良好的情況下，預(yù)計方位與真實方位擬合得相當好，但是進入陰影區(qū)域后，就引入偏差;經(jīng)過自適應(yīng)收斂過程后，降低誤差很大的GPS信息權(quán)重，軌跡曲線形態(tài)仍然相似，但是偏差已經(jīng)無法挽回了。

　　消防機器人是遠程操控機器人，它的所有運動都是接收遠程指令，然后送執(zhí)行機構(gòu)執(zhí)行，因此它的預(yù)期運動方向及方位是可精確獲知的。針對系統(tǒng)設(shè)計的這個特點，在傳感器信息進入自適應(yīng)濾波之前，先進行判斷與加權(quán)，與系統(tǒng)預(yù)期值距離遠的數(shù)據(jù)獲得較輕的權(quán)重。如此，當GPS信號突然惡化，誤差加劇的時候，這部分誤差對濾波結(jié)果的影響很小，在濾波器收斂過程中不會引入很大的偏移，改進后的算法得到的預(yù)測軌跡如圖四中所示。由于GPS信息在估算中幾乎沒有影響，無法修正航位估算中的背離，因而經(jīng)過一段時間的誤差累加，估計值會逐漸偏離真實位置，如圖中所示。

圖四 Matlab仿真結(jié)果

結(jié)論與展望

　　在GPS定位盲區(qū)，本系統(tǒng)利用電子羅盤和路程記錄進行精確方位的估算，能為遠程盲操控消防機器人提供較為準確的導(dǎo)航信息。實際應(yīng)用中，利用路程記錄的小范圍短距離航位推算較為精確。但如果處于極端情況下，即在長時間接收不到正確的GPS定位信息，缺少定位基準點的情況下，方位推算將逐漸出現(xiàn)偏移。

　　電子羅盤主要用于指示航向，如改用慣性陀螺儀就可以避免外界磁干擾，增加系統(tǒng)強壯度，但要周期性修正陀螺儀偏移;如果使用光電相對位移傳感器來測量機器人與地面的相對移動，就可以大大提高航位估算的精度，并且避免由于驅(qū)動輪打滑等引起的計算誤差，但由于目前光電傳感器對使用環(huán)境要求較為苛刻，有待進一步的改進。