10.3969/j.issn.1007-130X.2007.06.035
基于高斯—施密特粒子滤波器的多机器人协同定位
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.
协同定位、扩展卡尔曼滤波器(EKF)、粒子滤波器(PF)、高斯-施密特粒子滤波器(GHPF)
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家部委科研项目51416070305KG0180
2007-06-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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