国家部委资助项目(51416070305KG0180)
- 作品数：4 被引量：39H指数：3
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- 基于相对观测量的多机器人定位被引量：15
- 2006年
- 研究了多机器人队列利用相对观测信息在未知环境中进行同时定位的问题。当队列中某个机器人观测到另外一个或几个机器人时,利用这些信息来同时更新整个队列的位置及协方差矩阵,也即整个队列共享所获得的观测,来得到更精确的位置估计。每个机器人都携带内部及外部传感器,内部传感器感知机器人自身的运动,外部传感器能提供机器人之间的相对观测量,如相对距离和相对方位。利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合内部及外部传感器信息,对多机器人队列进行同时定位;并对不同的观测量及机器人个数进行了仿真分析,给出了不同情况下的滤波器结构,研究比较了它们的定位精度。仿真结果表明,利用机器人之间的相对观测信息,可以显著提高定位精度。
- 王玲邵金鑫万建伟
- 关键词：多机器人相对观测量
- 基于相对方位的多机器人合作定位算法被引量：25
- 2007年
- 研究了在未知环境中,利用扩展卡尔曼滤波方法融合内部传感器信息与机器人之间的相对方位观测量,同时定位队列中每个机器人的问题.通过机器人队列共享相对方位观测量,融合不同平台感知的信息,可有效地提高整个队列的定位精度.分析了该方法与机器人分布和运动的关系及存在的缺陷,针对这一问题,提出了改进措施,从而使该方法的可靠性和实用性得到增强.仿真实验验证了改进方法的有效性.
- 王玲刘云辉万建伟邵金鑫
- 关键词：多机器人
- 基于高斯—施密特粒子滤波器的多机器人协同定位被引量：3
- 2007年
- 多机器人协同定位需对各个机器人的运动模型和观测模型精确建模,需要运用非线性、非高斯系统。已经应用于本领域的各种非线性算法主要有两种:一种是扩展卡尔曼滤波算法(EKF),它对非线性系统进行局部线性化,从而间接利用卡尔曼算法进行滤波与估算;另一种是序列蒙特卡罗算法,即粒子滤波器(PF)。本文介绍了一种改进的粒子滤波器,即高斯-施密特粒子滤波器(GHPF),重点比较这三种算法在多机器人协同定位领域的应用效果。
- 邵金鑫王玲魏星
- 多机器人定位中基于熵的分布式观测量选择方法被引量：10
- 2007年
- 本文提出了多机器人定位中基于熵的分布式观测量选择新方法.在多机器人基于相对观测量的合作定位中,当队列中某个机器人在某时刻获得多个相对观测量时,我们可以融合所有这些观测来更新整个队列的位置及协方差矩阵.但随着机器人个数及观测量的增加,定位计算量将迅速增长,影响了定位的实时性和有效性.为了减轻计算负担、保持定位的实时性,首先对这些观测量进行选择,找出那些具有大的信息量的观测,利用这些观测量来更有效的更新整个队列的位置及协方差矩阵.在保证一定定位精度的前提下,减少了整个队列定位的计算量,提高了定位的实时性和可靠性.我们研究比较了在选择不同数量的观测量的条件下,定位精度和定位时间的变化.仿真实验结果表明,基于熵的分布式观测量选择方法可有效地提高定位的效率,尤其是在机器人个数比较多的情况下,更能显示它的优势.
- 王玲邵金鑫万建伟刘云辉
- 关键词：相对观测量
