【摘 要】
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以机器人世界杯足球锦标赛(ROBOCUP)中全自主机器人平台为对象,针对传统的基于密度空间聚类方法(DBscAN)在对数据处理的精准度和稳定性上的出现的问题,提出了引入机器人距离阈值的
【机 构】
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武汉工程大学计算机科学与工程学院,智能机器人湖北省重点实验室
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以机器人世界杯足球锦标赛(ROBOCUP)中全自主机器人平台为对象,针对传统的基于密度空间聚类方法(DBscAN)在对数据处理的精准度和稳定性上的出现的问题,提出了引入机器人距离阈值的改进DBSCAN算法,以提高多机器人协同定位的准确度.首先通过研究单个机器人自定位和目标定位,建立协同定位信息融合的模型;然后该算法通过引人机器人距离阈值,结合平台实际,即机器人测控距离越近测控的精度越高,将传统基于密度空间的聚类方法中有可能被剔除掉的数据,通过与阈值的对比而决定是否保留,提高融合数据的数据量和准确度,从而解
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