【摘 要】
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为了实现对包装运输过程中机器人的轨迹跟踪,基于无迹信息滤波技术(UIF)和交互式多模型技术(IMM),提出了一种新的多传感器数据融合算法(UIF-IMM),融合了单个IMM滤波器、每个U
【机 构】
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苏州工业园区服务外包职业学院信息工程学院
【基金项目】
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江苏省教育科学“十三五”规划2016年立项课题资助项目(C-c/2016/03/38),江苏省高等教育教学改革重点课题资助项目(2017JSJG081).
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为了实现对包装运输过程中机器人的轨迹跟踪,基于无迹信息滤波技术(UIF)和交互式多模型技术(IMM),提出了一种新的多传感器数据融合算法(UIF-IMM),融合了单个IMM滤波器、每个UIF的信息状态贡献和信息矩阵等信息.通过对机器人轨迹跟踪可知:在4种轨迹跟踪算法中,提出的算法跟踪效果最好,均方根位置误差和角度误差均最小,分别为0.047和0.9.在分布式传感器节点(UIF-IMM2)中,采用模型似然函数组合的多传感器融合算法,其位置精度和角度精度均优于不进行组合的多传感器融合算法(UIF-IMM1).
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