【摘 要】
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在具有标志线特征的环境中机器人自定位的问题,建立了机器人定位的特征匹配评价模型。针对机器人定位中常见的绑架问题和实时性的要求,基于特征模型采用改进样本重采样过程的
【机 构】
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华南理工大学,计算机科学与工程学院,广州,510006
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在具有标志线特征的环境中机器人自定位的问题,建立了机器人定位的特征匹配评价模型。针对机器人定位中常见的绑架问题和实时性的要求,基于特征模型采用改进样本重采样过程的蒙特卡罗定位方法,使机器人定位失败后能尽快重定位;结合梯度下降迭代算法,在不增加样本数目的情况下,提高定位精度。在RoboCup中型组的比赛环境的实验中验证了方法的有效性。
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