《无迹信息滤波耦合交互式多模型的多传感器机器人轨迹控制》PDF+DOC
作者:卢晨,刘正
单位:中国工程机械学会
出版:《中国工程机械学报》2018年第06期
页数:6页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFGCHE2018060150
DOC编号:DOCGCHE2018060159
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《一种稳健的多传感器目标跟踪算法》PDF+DOC2011年第06期 王燊燊,冯金富,王方年,黄峰,张佳强
《基于内椭球逼近融合的分布式节点同时定位与跟踪算法》PDF+DOC2016年第03期 文庆臻,周彦,胡岚
《利用多传感器跟踪机动目标:数据越多总意味着估计越好吗?》PDF+DOC1997年第06期 W.D.布莱亚
,Y.巴-夏洛姆
,陈爱元
《利用多传感器跟踪机动目标:数据越多总意味着估计越好吗?》PDF+DOC1997年第04期 W.D.布莱亚
,Y.巴—夏洛姆
,陈爱元
《基于动态加权下测量方差适应的同质多传感器融合算法》PDF+DOC2005年第03期 胡振涛,刘先省
《动态加权和测量方差时变的多传感器融合算法》PDF+DOC2005年第08期 胡振涛,刘先省
《用IMMPDA固定延迟平滑算法对杂波环境下机动目标的多传感器跟踪》PDF+DOC2001年第07期 蔡庆
《基于IMM多传感器顺序粒子滤波跟踪机动目标算法》PDF+DOC2012年第04期 陆新东,胡振涛,刘先省,金勇
《基于交互式多模型的多传感器组合导航系统》PDF+DOC2011年第06期 林雪原
《基于信息增量的机动目标传感器管理算法》PDF+DOC2008年第01期 姜佩琴,潘泉,梁彦,王峰
为了实现对包装运输过程中机器人的轨迹跟踪,基于无迹信息滤波技术(UIF)和交互式多模型技术(IMM),提出了一种新的多传感器数据融合算法(UIF-IMM),融合了单个IMM滤波器、每个UIF的信息状态贡献和信息矩阵等信息.通过对机器人轨迹跟踪可知:在4种轨迹跟踪算法中,提出的算法跟踪效果最好,均方根位置误差和角度误差均最小,分别为0.047和0.9.在分布式传感器节点(UIF-IMM 2)中,采用模型似然函数组合的多传感器融合算法,其位置精度和角度精度均优于不进行组合的多传感器融合算法(UIF-IMM 1).提出的滤波方法可以很好地解决分布式多传感器环境下机器人的跟踪问题,在机动目标定位领域具有一定的参考价值。
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