【摘 要】
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为满足移动机器人精确定位的需求,提出一种基于不同重采样算法的粒子滤波指纹定位法。定位阶段首先利用机器人运动学建立运动模型作为粒子预测分布,并将当前的观测信息和环境指
【机 构】
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西南科技大学机器人技术及应用四川省高等学校重点实验室,图宾根大学认知系
【基金项目】
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绵阳市科技计划项目(11G023-2)
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为满足移动机器人精确定位的需求,提出一种基于不同重采样算法的粒子滤波指纹定位法。定位阶段首先利用机器人运动学建立运动模型作为粒子预测分布,并将当前的观测信息和环境指纹融入,以改善滤波效果,减少所需粒子数;然后给出精致重采样(ER)算法,以提高粒子的细化能力,减少粒子匮乏效应并提高定位精度;最后分析不同重采样算法对定位精度的影响,且从不同的实验角度进一步验证定位算法的精确性以及可靠性。实验结果表明,该算法在定位精度和鲁棒性方面都有显著提高。
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