基于PF-EKF的多机器人合作定位方法

摘要：

研究了多机器人群在未知环境中进行合作定位的方法. 机器人利用相对观测信息以及必要的信息交换, 完成信息的共享及自身的定位. 在初始阶段, 机器人都不知道其自身的位置, 当具有全局定位能力的机器人获得定位信息后, 其他机器人利用粒子滤波(PF)方法融合相对观测量, 各自维护着一个代表其位置分布的粒子集合, 当粒子集合逐步收敛到接近Gauss分布时, 则转而利用扩展Kalman滤波(EKF)方法进行位置的跟踪. 仿真结果及实验表明, PF-EKF方法结合粒子滤波器的鲁棒性、适应性与EKF的高效率和实时性, 机器人群中各成员可共享全局定位信息, 能有效地在未知环境中确定自身的位置.

关键词：合作定位、相对观测量、粒子滤波、扩展Kalman滤波

所属期刊栏目：37

分类号：TP2(自动化技术及设备)

资助基金：国防科学技术大学部级预研基金60675056;国家自然科学基金60334010

在线出版日期：2008-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1544-1555