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摘要:
卡尔曼滤波提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态,并使估计均方误差最小,它在用于线性离散随机系统中具有滤除噪声的能力以及很好的收敛性.经试验表明,在机器人足球比赛中使用卡尔曼滤波,克服了视觉传感器采集回来的数据含有大量噪声的问题,因此能够更好地进行自我定位,执行上层策略,大大提高了准确性,减少了误差.
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并联机构
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应用
卡尔曼滤波在机器人足球比赛系统中的应用
足球机器人
卡尔曼滤波
线性离散随机系统
状态方程
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 卡尔曼滤波理论及在机器人中的应用研究
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 卡尔曼滤波 状态方程 机器人足球 自我定位 准确性
年,卷(期) 2011,(10) 所属期刊栏目 软件理论与方法
研究方向 页码范围 21-22
页数 分类号 TP242.6
字数 2112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 孙晶 中国地质大学信息工程学院 5 19 2.0 4.0
2 游佳佳 中国地质大学信息工程学院 2 5 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
卡尔曼滤波
状态方程
机器人足球
自我定位
准确性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
总被引数(次)
30383
论文1v1指导