【摘 要】
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本文研究了一类无线传感器与机器人网络(wireless sensor and robot networks,WSRNs)中的定位问题,提出了一种基于扩展卡尔曼(extend Kalman filter,EKF)和无线传感器网络协助的移动机器人定位方法和系统。该系统通过移动机器人内部传感器以及节点位置未知的无线传感器网络可对移动机器人位姿和传感器节点位置进行同时定位。首先,移动机器人应用扩展卡尔曼算
【机 构】
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浙江工业大学信息工程学院,浙江省嵌入式系统联合重点实验室,杭州310023
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本文研究了一类无线传感器与机器人网络(wireless sensor and robot networks,WSRNs)中的定位问题,提出了一种基于扩展卡尔曼(extend Kalman filter,EKF)和无线传感器网络协助的移动机器人定位方法和系统。该系统通过移动机器人内部传感器以及节点位置未知的无线传感器网络可对移动机器人位姿和传感器节点位置进行同时定位。首先,移动机器人应用扩展卡尔曼算法,根据内部传感器信息对移动机器人位姿进行预测。然后,根据外部传感器信息对移动机器人位姿和传感器节点位置进行修正。该系统不需要复杂的特征提取和数据关联过程,且对环境要求低、适应能力强。最后,计算机仿真实验表明,外部传感器节点可以有效抑制移动机器人的累积误差,验证了该系统的有效性。
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