【摘 要】
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针对单一传感器在复杂环境中测量数据可靠性差以及同一类型多传感器测距盲区无法补偿的问题,提出了一种基于贝叶斯估计的不同类型多传感器复合测距方法。该方法综合了超声与
【机 构】
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长春工业大学机电工程学院,第二炮兵工程大学控制工程系,徐州重型机械有限公司零部件研究所
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针对单一传感器在复杂环境中测量数据可靠性差以及同一类型多传感器测距盲区无法补偿的问题,提出了一种基于贝叶斯估计的不同类型多传感器复合测距方法。该方法综合了超声与红外2种传感器的优点,利用红外传感器对超声传感器的测距盲区进行补偿,解决了单一类型传感器存在的测距盲区问题。对同一类型多个传感器同时获取的数据动态建立置信距离矩阵,应用椭圆曲线表示的支持程度关系矩阵确定各传感器测量结果中的有效值,并对其应用贝叶斯估计的方法进行数据融合,使测距准确度进一步提高。基于超声红外复合测距移动机器人的仿真实验表明,采用贝叶斯估计方法在保证实时性的前提下提高了测距的准确度,误差为±1mm,达到了设计要求,为移动机器人的研究提供了参考。
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