發(fā)布時間：2018-01-14 10:10

  本文關(guān)鍵詞：WSNs環(huán)境下基于高斯混合容積卡爾曼濾波的移動機器人定位算法　出處：《傳感技術(shù)學(xué)報》2017年01期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 高斯混合容積卡爾曼濾波 移動機器人 定位

【摘要】：針對移動機器人的定位問題,提出一種面向無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSNs(Wireless Sensor Networks)環(huán)境下,結(jié)合高斯混合容積卡爾曼濾波(GM-CKF)優(yōu)化的定位算法。將WSNs對移動機器人的觀測、機器人自身對環(huán)境特征的觀測以及機器人自身運動控制量進行數(shù)據(jù)融合,并利用帶有門限判別和選擇性高斯分割的GM-CKF算法,對機器人的預(yù)估位置實施預(yù)測修正,降低計算求解的空間維數(shù),提高定位精度。仿真實驗結(jié)果表明,所提出的方法比傳統(tǒng)機器人自定位法定位精度有所提高,算法精度較標(biāo)準(zhǔn)的CKF算法提高了39.11%,比EKF算法提高了65.81%。
[Abstract]:In order to solve the localization problem of mobile robot, a new wireless sensor network (WSNs(Wireless Sensor Network) environment is proposed. Combined with Gao Si hybrid volume Kalman filter (GM-CKF) optimization localization algorithm, the WSNs is used to observe the mobile robot. The robot's own observation of the environment features and the robot's own motion control data fusion, and the use of threshold discrimination and selective Gaussian segmentation of the GM-CKF algorithm. In order to reduce the spatial dimension of the solution and improve the positioning accuracy, the proposed method is more accurate than the traditional robot self-localization method, and the simulation results show that the proposed method is more accurate than the traditional robot self-positioning method. The accuracy of the algorithm is 39.11 higher than that of the standard CKF algorithm, and 65.81% higher than that of the EKF algorithm.
【作者單位】： 安徽工程大學(xué)安徽省電氣傳動與控制重點實驗室;
【基金】：2016年安徽高校自然科學(xué)研究項目(KJ2016A794) 安徽工程大學(xué)研究生實踐與創(chuàng)新項目(Y040116006)
【分類號】：TP242;TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 定位問題一直是移動機器人MR(Mobile Robot)研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)之一[1-2]。在許多運用中,只有機器人位置狀態(tài)已知,才能更有效的發(fā)揮監(jiān)測功能。移動機器人的機動性能突出,但感知能力在某些環(huán)境下還存在一定的局限性。而WSNs環(huán)境下,傳感器節(jié)點可以根據(jù)目標(biāo)傳感信息,自動感

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本文編號：1423125