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移动机器人Markov定位算法的研究——方向传感器建模新方法.pdf
维普资讯
浙 江 大 学 学 报 (工学版)
第 39卷第 3期 JournalofZhejiangUniversity(EngineeringScience) VoI.39NO.3
2005年 3月 M ar.2005
移动机器人Markov定位算法的研究
方向传感器建模新方法
刘 瑜,朱世强,金 波
(浙江大学 流体传动及控制国家重点实验室 ,浙江 杭州 310027)
摘 要 :为了改善移动机器人 Markov定位算法中方向传感器模型的性能,提 出基于高斯 函数 的新概率模型.该模
型考虑 了方向角周期性 问题 ,对相位进行了转换,利用高斯函数对方向传感器进行了概率建模.将此模型放入
Markov算法,与其他传感器组成观测模型 ,并进行对称环境中的单次定位仿真和复杂环境中的连续定位仿真.仿真
结果表明,这种概率模型计算量小 ,收敛速度快 ,在大量测量噪声存在下工作稳定,
关键词:移动机器人 ,Markov定位算法 ,传感器建模
中图分类号:TP242 文献标识码 :A 文章编号 :1008—973X(2005)03—339—03
StudyonM arkovlocalization algorithm formobilerobots:
New modelingmethodofrorientationsensor
LIU Yu,ZHU Shi—qiang,JIN Bo
(StateKeyLaboratoryofFluidPowerTransmissionandControl, ejiangUniversity,Hangzhou310027,China)
Abstract:ToimprovetheperformanceoforientationsensormodelinMarkovlocalizationalgorithm formo—
bilerobots,anew probabilisticmodelbasedonGaussdistributionwasproposed.Duetotheperiodical
characteristicoforientation angle,themodelchangedtheorientation angleandmodeled thesensorby
Gaussdistribution.UtilizingM arkovalgorithm basedontheproposedsensormodel,localizationsimula—
tionsforsymmetricalenvironmentandunstructuredenvironmentwerecarriedout.Thesimulationresults
provethatcomparedwiththeexistingmodels,Markovalgorithm withthisnew modelischaracterizedby
rapidconvergence,lOW computationcostandgoodrobustnessunderstrongsensornoise.
Keywords:mobilerobot;Markovlocalizationalgorithm;sensormodeling
移动机器人 Markov定位算法是基于环境概 的缺点.本文在简单介绍 Markov算法的基础上 ,
率模型的全局定位方法.这种方法将传感器信息 对当前广泛使用 的电子罗盘等方 向传感器进行 了
和运动信息表示为概率 ,利用 Bayes条件概率公式 基于高斯函数的传感器概率建模.在此基础上,进
来估计机器人的当前状态.Markov算法充分利用
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