本发明涉及一种相关噪声及非高斯干扰下轮式移动机器人轨迹跟踪方法，属于轮式机器人轨迹跟踪数据融合技术领域，包括建立轮式移动机器人的连续时间运动学模型，将其进行离散化，建立轮式移动机器人的非线性状态模型和非线性传感器测量模型；对于非线性状态模型考虑高斯噪声干扰，对于非线性传感器测量模型考虑高斯噪声干扰和非高斯噪声干扰；对非线性传感器测量模型进行线性化；综合考虑过程噪声和测量噪声之间的一步相关性；提出一种无迹信息滤波算法，得到信息矩阵和信息向量的估计；产生每个时刻的状态估计，进行轮式移动机器人的轨迹跟踪。本发明基于无迹卡尔曼滤波的基础上引入噪声的相互干扰和非高斯干扰，提高了对目标轨迹跟踪的精度。
