《基于信息融合和卡尔曼滤波的移动机器人定位技术》PDF+DOC
作者:张国丽
单位:机械部北京机械工业自动化研究所
出版:《制造业自动化》2012年第20期
页数:3页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFJXGY2012200050
DOC编号:DOCJXGY2012200059
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于多信息融合的移动机器人定位算法》PDF+DOC2019年第09期 连黎明
《基于多传感器信息融合的移动机器人定位研究》PDF+DOC2010年第11期 秦天宝
《基于多传感器信息融合的地下自主铲运机的定位技术》PDF+DOC2009年第04期 迟洪鹏,战凯,郭鑫
《基于ROS的多数据融合定位方法》PDF+DOC2016年第01期 沈俊,张华,肖宇峰,楚红雨
《基于MCKF容错算法的列车多源信息融合定位技术研究》PDF+DOC2019年第08期 刘射德,陈光武,王迪,徐琛
《基于信息融合的同时定位与地图创建研究》PDF+DOC2004年第05期 罗荣华,洪炳镕
《融合视觉和激光测距的机器人Monte Carlo自定位方法》PDF+DOC2012年第01期 李永坚
《基于UKF的室内移动机器人定位技术研究》PDF+DOC2011年第05期 陈朋,陈伟海,于守谦
《运用异质传感器信息融合的移动机器人自定位》PDF+DOC2008年第05期 陈少斌,蒋静坪
《基于全景视觉的海上救助机器人》PDF+DOC2007年第S2期 荣玉斌,胡英,马孜
移动机器人的定位是实现机器人自主导航的一项关键研究内容。卡尔曼滤波是实现准确的机器人自主定位的首选方法之一,然而,它主要是以线性状态模块和测量模块为基础,但实际中许多的物理系统常常是用非线性系统方程式来描述。为了提高这种情况下的定位精度,本论文提出一种基于多平台下传感器融合和卡尔曼滤波的移动机器人精确定位技术。采用等间隔分布的多个声纳传感器获得数据,将多个状态变量和观测变量进行融合,借助于标准卡尔曼滤波算法来进行定位。数值模拟结果显示,相比融合前,该方法能够获得更加精确的定位。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。