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摘要:
准确、快速的状态估计是保证多机器人顺利完成协作搬运任务的关键.然而,大部分现有多机器人协同定位方法都存在一定的局限性,往往无法同时兼顾定位精度与计算复杂度.因此,本文从协作搬运任务的特点出发,将距离与方位的刚性约束条件引入协同定位中,同时根据机器人之间的紧密耦合关系建立起通用有效的运动模型和量测模型.最终在此刚性约束系统建模的基础上,提出一种基于高斯-厄米特求积分卡尔曼滤波(Quadrature Kalman Fil-ter,QKF)的双移动机器人协同定位方法.仿真实验结果表明:与基于无约束模型的QKF协同定位方法相比,本文所提方法不但具有更高的定位精度,而且计算复杂度大大降低,有助于实现多机器人实时协同定位.
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文献信息
篇名 基于刚性约束的双移动机器人协同定位
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 协同定位 协作搬运 刚性约束 求积分卡尔曼滤波 双机器人系统 时间复杂度分析
年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1777-1785
页数 9页 分类号 TP24
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.09.016
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 普杰信 106 703 15.0 20.0
2 刘剑锋 1 0 0.0 0.0
3 孙力帆 15 23 2.0 4.0
4 何子述 1 0 0.0 0.0
5 王燕玲 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
协同定位
协作搬运
刚性约束
求积分卡尔曼滤波
双机器人系统
时间复杂度分析
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