基于改進(jìn)粒子濾波的煤礦機(jī)器人定位方法研究
本文選題:改進(jìn)粒子濾波 + 定位 ; 參考:《煤炭工程》2016年03期
【摘要】:針對(duì)基本粒子濾波方法在煤礦機(jī)器人井下未知空間定位應(yīng)用中存在的粒子退化問(wèn)題,提出了一種基于馬爾可夫鏈蒙特卡爾重采樣理論的改進(jìn)粒子濾波定位方法,以增強(qiáng)粒子濾波的穩(wěn)定性,并應(yīng)用該方法與傳統(tǒng)的擴(kuò)展卡爾曼濾波定位方法進(jìn)行了機(jī)器人在未知狹小空間中的定位仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法比擴(kuò)展卡爾曼濾波定位方法有更高的精度和實(shí)時(shí)性,有效解決了煤礦井下未知空間機(jī)器人預(yù)測(cè)定位問(wèn)題。
[Abstract]:In order to solve the problem of particle degradation in the application of elementary particle filter method in unknown space location of underground coal mine robot, an improved particle filter location method based on Markov chain Monte Carlo resampling theory is proposed. In order to enhance the stability of particle filter, this method is compared with the traditional extended Kalman filter (EKF) in the simulation of robot localization in unknown and narrow space. The experimental results show that the proposed method has higher accuracy and real-time performance than the extended Kalman filtering method and effectively solves the problem of prediction and localization of unknown space robots in coal mines.
【作者單位】: 中煤科工集團(tuán)西安研究院有限公司;
【分類(lèi)號(hào)】:TD76
【共引文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1988111
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