基于路标的机器人自定位方法

• 作者: 刘俊承 原魁 周庆瑞 彭一准
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 蒙特卡洛自定位(MCL) unscented卡尔曼滤波 机器人自定位 数据融合
• 年，卷（期）: 2005,（17）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1265-1270
• 页数: 6页
• 分类号: TP24
• 字数: 3669字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2005.17.010

摘要

介绍了一种基于路标的移动机器人自定位方法.为了解决仅仅利用视觉系统得到的路标信息使用蒙特卡洛自定位(MCL)算法进行机器人自定位时存在较大误差的问题,提出了一种将MCL算法与unscented卡尔曼滤波器相结合进行自定位的方法,将从机器人视觉系统获取的路标信息,从驱动轮码盘获取的位置信息,以及从电子罗盘获取的机器人方位信息进行有效融合,从而提高了机器人的自定位精度.实验结果表明,该方法不但可以提高机器人的自定位精度,而且具有较好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	原魁	中国科学院自动化研究所	58	1445	21.0	36.0
2	彭一准	中国科学院自动化研究所	5	80	4.0	5.0
3	周庆瑞	中国科学院自动化研究所	8	244	6.0	8.0
4	刘俊承	中国科学院自动化研究所	4	97	4.0	4.0