作者:张柱华,方华京 单位:中国船舶重工集团公司第七0九研究所 出版:《计算机与数字工程》2005年第07期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJSSG2005070140 DOC编号:DOCJSSG2005070149 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于声纳的智能机器人自主定位算法研究》PDF+DOC2004年第S1期 刘磊,王永骥,程磊 《移动机器人定位模型的方法研究》PDF+DOC2015年第04期 邢琦,刘芳,冷晓琨,赵尚杰,裴昭义 《移动机器人自适应抗差无迹粒子滤波定位算法》PDF+DOC2015年第05期 刘洞波,杨高波,肖鹏,屈喜龙,刘长松 《基于里程计和超声波群多传感器融合机器人定位导航方法》PDF+DOC2019年第03期 李婷,崔艳艳,杨海斌,刘游龙,樊泽明 《基于激光跟踪测量的机器人定位研究》PDF+DOC2018年第12期 黄朝阳,乔晓利 《基于图优化的二维激光SLAM研究》PDF+DOC2019年第04期 翁潇文,李迪,柳俊城 《移动机器人同步定位与地图构建研究进展》PDF+DOC2005年第04期 张恒,樊晓平,刘艳丽 《智能空间辅助家庭服务机器人的定位方法》PDF+DOC2011年第10期 杨学永,孔令富,吴培良 《基于粒子滤波的移动机器人SLAM算法》PDF+DOC2010年第01期 涂刚毅,金世俊,祝雪芬,宋爱国 《基于模糊控制器的移动机器人导航》PDF+DOC2009年第06期 刘满禄,张华,王姮,胡天链
  • 移动机器人定位问题就是通过传感器数据来确定自己的位姿。本文介绍了几种基于概率的自定位算法。针对蒙特卡罗定位算法需要精确概率模型以及计算量大的问题,本文提出了一种均匀蒙特卡罗算法。该算法假设运动模型和感知模型都是均匀分布的,采样点在运动过程中不变,而且不需要精确的概率模型,计算量小,稳定性高。试验表明,该算法能在室内环境下很好的对机器人定位。

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