【摘 要】
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本文研究了复杂未知环境下多机器人地图构建的问题,首先,提出了一种基于粒子群优化算法进行全局优化,以及对目标区域进行希尔伯特曲线探测的多机器人协作构建地图的方法。并
【出 处】
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华北电力大学(北京) 华北电力大学
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本文研究了复杂未知环境下多机器人地图构建的问题,首先,提出了一种基于粒子群优化算法进行全局优化,以及对目标区域进行希尔伯特曲线探测的多机器人协作构建地图的方法。并将该算法和基于S型随机地图构建算法进行比较,仿真结果表明该方法可以使机器人找到近似最优目标区域,减少机器人重复探测,提高探测效率。其次,针对动态目标物的轨迹预测,本文介绍了两种轨迹预测算法,一种是基于卡尔曼滤波的轨迹预测算法一种是基于蒙特卡罗算法的轨迹预测,并讨论了此算法在机动目标非线性转弯运动中的轨迹预测问题,在闪烁噪声下将两者进行了对比,实验结果表明,该方法不需要重复采样,在滤波精度和运算时间等方面,也优于其他算法。
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