《基于环境特征跟踪的移动机器人定位》PDF+DOC

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4. 《多传感器信息融合在移动机器人定位中的应用》PDF+DOC 机器人自定位是实现自主导航的关键问题之一。为了满足机器人在导航时精确定位的要求，提出一种基于多传感器信息融合的自定位算法。根据对机器人运动机构的分析和运动机构间的刚体约束，建立起机器人的运动学模型；由传感器的工作原理建立里程计和超声波传感器的观测模型；利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法将里程计和超声波......
5. 《基于体感传感器的室内机器人定位研究》PDF+DOC 同时定位与地图构建是机器人能够实现智能化自主导航的关键技术。该文提出一种基于体感传感器的移动机器人SLAM实现方法。通过分析体感视觉获取原理和数据特点，设计了系统结构，并将体感传感器获取的数据进行处理，得到构建地图所需的特征路标；再使用扩展卡尔曼滤波实现SLAM，通过实验结果验证了基于体感传感器的S......
6. 《基于多传感器信息融合的斜面移动机器人定位新方法》PDF+DOC 首先分析了本文的研究意义；然后针对在斜面上工作的轮式移动机器人，提出了通过卡尔曼滤波融合倾斜角传感器和码盘传感器信息的移动机器人定位新方法；最后进行了斜面定位试验．试验结果证实了本文定位方法的有效性．...
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8. 《基于多传感器融合的室内机器人定位研究》PDF+DOC 为提升室内移动机器人的定位精度，提出了一种基于多传感器的紧耦合的融合定位方法。依据室内的特定环境，选择更加适合移动机器人使用的传感器；根据不同种类传感器的自身特点，来选择更加适合的融合方式；将IMU和机器人轮式里程计提供的机器人位姿信息，通过扩展卡尔曼滤波(EKF)进行融合，组成初级滤波器，从而获得......
9. 《基于多传感器融合的机器人蒙特-卡洛定位决策》PDF+DOC 在复杂的不确定环境里，采用单一传感器对机器人进行定位时精度较低，并且易受干扰，可靠性较差。针对这一问题，先将激光测距仪和超声波传感器得到的观测信息利用平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)进行融合。根据更新的状态值和误差方差，构造出机器人蒙特—卡洛定位(MCL)的重要性密度函数，充分利用各种传感器采集......
10. 《未知环境下的移动机器人环境建模研究》PDF+DOC 环境建模技术是移动机器人自主导航研究中的一个关键问题。本文给出一种基于多传感器信息融合的环境建模方法。实验结果表明该方法有效地克服了传感器的累计误差，有效地提高了环境建模的准确性。此方法的可行性和有效性通过Pioneer3-DX移动机器人得到了实验验证。...