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摘要:
可移动机器人的自定位问题是智能机器人研究中的重要课题.它包含许多传感器技术和定位算法.马尔可夫定位算法的优点是可以使机器人在全局不确定的情况下估计它的位置.这种方法采用概率分布描述机器人的位置信度,机器人通过在运动过程中所获得的传感器数据和运动记录来更新信度分布,然后采用最高信度值来估计它所在的位置.对于只有距离测量传感器的机器人在中心对称环境中仅仅采用马尔可夫自定位法还是无法确定其位置.为了解决中心对称的环境中所存在的问题,建议在机器人上装上陀螺仪或指南针,定义一个角度高斯分布函数,并利用这个函数建立新的机器人感知模型来扩展马尔可夫定位算法.通过仿真程序对多种对称情况进行实验,验证了这一新算法的可行性.这个扩展马尔可夫自定位算法不仅可使机器人在中心对称环境中很快地确定自己的位置,而且可以加快非对称环境中信度分布收敛到真实位置的速度.
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文献信息
篇名 可移动机器人在中心对称环境中的自定位算法
来源期刊 计算机研究与发展 学科 工学
关键词 可移动机器人 马尔可夫自定位算法 中心对称环境
年,卷(期) 2004,(1) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 167-174
页数 8页 分类号 TP242
字数 5716字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 严闪 福建师范大学实验中心 7 63 5.0 7.0
2 黄晞 福建师范大学实验中心 46 195 9.0 12.0
3 吴庆祥 福建师范大学实验中心 22 243 8.0 15.0
4 陈振荣 福建师范大学实验中心 8 20 2.0 4.0
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可移动机器人
马尔可夫自定位算法
中心对称环境
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研究来源
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期刊影响力
计算机研究与发展
月刊
1000-1239
11-1777/TP
大16开
北京中关村科学院南路6号
2-654
1958
chi
出版文献量(篇)
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35
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