【摘 要】
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针对室内移动机器人定位精度低、可靠性差的问题,研究了不同相似性度量的粒子滤波指纹定位法。根据向量空间相似性度量和K-近邻权值算法(WKNN)提出一种新的无源RFID指纹自定位的方法。在训练阶段,移动机器人在定位区域受控移动,采集参考指纹数据;定位阶段,引入递推贝叶斯滤波的粒子滤波定位算法,通过分析不同相似性度量算法对定位精度的影响,提出了一种新的相似性度量算法HSim建立观测模型;最后,采用重采样
【机 构】
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西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室
【基金项目】
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核能开发科研项目（[2011]1137）,国防重点学科实验室开放基金项目（11zxnk02）,四川省科技支撑计划项目（2012GZ0023）
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针对室内移动机器人定位精度低、可靠性差的问题,研究了不同相似性度量的粒子滤波指纹定位法。根据向量空间相似性度量和K-近邻权值算法(WKNN)提出一种新的无源RFID指纹自定位的方法。在训练阶段,移动机器人在定位区域受控移动,采集参考指纹数据;定位阶段,引入递推贝叶斯滤波的粒子滤波定位算法,通过分析不同相似性度量算法对定位精度的影响,提出了一种新的相似性度量算法HSim建立观测模型;最后,采用重采样方法准确估计机器人的真实位姿。通过不同的实验角度分析,证明了该算法在定位精度和鲁棒性方面都有显著提高。
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