运用异质传感器信息融合的移动机器人自定位
陈少斌1
蒋静坪2
1.浙江大学,电气学院,浙江,杭州,310027;福州大学,电气工程与自动化学院,福建,福州,3500022.浙江大学,电气学院,浙江,杭州,310027
摘要：采用单类、单一传感器很难获得移动机器人的准确定位.为此,运用异质传感器信息融合来提高定位精度.首先,建立机器人运动方程和CCD摄像机观测模型.然后,利用扩展卡尔曼滤波器进行状态估计,选择Q,R矩阵抑制系统的模型噪声和量测噪声,并实现移动机器人的自定位.接着,建立超声波传感器的观测模型,获得机器人的自定位信息.最后,运用BP神经网络,将两种自定位信息进行融合,实现两类传感器的优缺点互补.仿真实验表明,运用异质传感器信息融合能明显地提高移动机器人的自定位精度.
关键词：移动机器人扩展卡尔曼滤波神经网络信息融合自定位
分类号：TP24(自动化技术及设备)
资助基金：国防科技预研项目(J16.6.3)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 883-886 )
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