基于DSmT的移动机器人地图构建及传感器管理

摘要：

针对智能移动机器人探测未知环境的问题,引入了一种新的信息融合方法DSmT(Dezert-Smarandache Theory),采用栅格地图,并根据声纳在DSmT框架下的数学模型,利用经典DSm模型构造了一组能自动调节误差范围的声纳基本信度赋值函数(gbbaf),以处理未知环境下声纳获取的不确定和不精确信息,甚至于高冲突信息.提出了简单有效的传感器管理方法,完全消除了复杂环境下声波的多次反射和串扰现象.最后,用Pioneer 2-DX机器人分别进行了DSmT和DST(Dempster-shafer Theory)两种算法的地图构建实验,并绘制了相应的二维基本信度赋值地图.将DSmT与DST构建出的环境地图做比较,充分验证了DSmT及提出的传感器管理方法在未知环境下的有效性,为处理动态高冲突信息提供了有力的理论依据.

关键词：移动机器人、DSmT、信息融合、地图构建、传感器管理

所属期刊栏目：37

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金60675028

在线出版日期：2010-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：227-230