运用异质传感器信息融合的移动机器人自定位

• 作者: 蒋静坪 陈少斌
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 移动机器人 扩展卡尔曼滤波 神经网络 信息融合 自定位
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 883-886
• 页数: 4页
• 分类号: TP24
• 语种: 中文

摘要

采用单类、单一传感器很难获得移动机器人的准确定位.为此,运用异质传感器信息融合来提高定位精度.首先,建立机器人运动方程和CCD摄像机观测模型.然后,利用扩展卡尔曼滤波器进行状态估计,选择Q,R矩阵抑制系统的模型噪声和量测噪声,并实现移动机器人的自定位.接着,建立超声波传感器的观测模型,获得机器人的自定位信息.最后,运用BP神经网络,将两种自定位信息进行融合,实现两类传感器的优缺点互补.仿真实验表明,运用异质传感器信息融合能明显地提高移动机器人的自定位精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋静坪	浙江大学电气学院	168	3460	31.0	52.0
2	陈少斌	浙江大学电气学院	26	62	4.0	7.0