面向拥挤环境的移动机器人改进粒子滤波定位
在动态变化的拥挤环境中,移动机器人的传统地图匹配定位算法会由于观测信息的剧烈变化,导致定位性能明显下降甚至完全失效.对此本文提出了一种基于可定位性估计的改进粒子滤波定位算法.本算法一方面借助观测模型的可定位性矩阵估计激光测距仪观测数据的可信度,另一方面通过预测模型的协方差矩阵估计里程计数据的可信度,进而根据这两个指标调节观测信息对预测位姿的修正值.在多种典型走廊环境中,与经典粒子滤波定位算法做了对比实验,结果表明了本文算法对提高复杂环境下移动机器人定位性能的有效性.
概率栅格地图、可定位性、粒子滤波、移动机器人、拥挤环境
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TP24(自动化技术及设备)
国家863计划资助项目2012AA041403;国家自然科学基金资助项目60934006,61175088;教育部博士点基金资助项目20100073110018;机器人技术与系统国家重点实验室开放基金资助项目SKLRS2011ZD01
2012-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
596-603
