【摘 要】
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为了在多种信息融合中提高化学羽流追踪效果,采用基于多源异类信息的化学羽流追踪方法。通过加权平均融合算法将浓度、红外避障及视觉检测传感器对化学羽流源模型采集的数据
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2016D01C032)
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为了在多种信息融合中提高化学羽流追踪效果,采用基于多源异类信息的化学羽流追踪方法。通过加权平均融合算法将浓度、红外避障及视觉检测传感器对化学羽流源模型采集的数据进行融合,计算出决策阈值;再通过建立的先验知识库和化学羽流源模型库的支持下,提出基于多源异类信息的化学羽流追踪策略,包括化学羽流搜寻、追踪及羽流源确认过程。通过实验验证,化学羽流源位置误差Δe=0.216,实现了机器人对羽流源位置的精确定位。
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