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第 27卷 第 2期 科 技 通 报 Vo1.27 No.2
2011年 3月 BULLETIN 0FSCIENCE ANDTECHNOL0GY Mar.2011
传感器融合在多机器人合作定位中的应用
刘显荣
(华南理工大学 控制与优化 中心 ,广州 510640)
摘 要:机器人的定位技术是进行机器人环境探索、协调运动研究的前提,从信息融合的思想出发。提
出了一种融合多传感器信息的合作定位技术。首先,对两轮机器人的基本运动形式进行建模,并针对超
声波传感器建立了机器人之间的相对观测方程。然后 ,分别对机器人的内、外部传感器进行滤波和第一
级融合,得到 自身位姿和相对观测信息。最后,利用扩展卡尔曼滤波 (EKF)融合机器人的自身位姿和观
测信息,实现多机器人的合作定位 。实验结果表明,本合作定位能够使机器人之间互为路标 ,消除码盘
定位的累积误差,有效地提高机器人定位精度 。
关键词 :传感器融合 ;多机器人系统 ;合作定位 ;扩展卡尔曼滤波
中图分类号:TP391.9 文献标识码:A 文章编号 :1001—7119(2011)02—0277—05
ApplicationofSensorFusioninM ulti-robotCooperativeLocalization
. LIU Xianrong
(CentreforControlandOptimization,SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou510640,China)
Abstract:Robotlocalizationisthepremiseofotherrobotresearch,suchasenvironmentexploreandmotioncoordination.
Inspiredbyinformationfusion,anovelmuhi-robotcooperativelocalizationtechnoloyg ispresented,whichfusestherobot’
Smultiplesensordata.First,thebasicmotionfomr ofthetwo-wheelrobotwasmodeled,andtherelativeobservingofmru—
lawasbuiltaimingattheultrasonicsensor.Thenfilteringandfirst-levelfusionwereappliedtorobotsproprioceptivena d
exteroceptivesensors respectively,bywhichobtainedtherobot’Sproprioceptivelocationdaat andrelativeobservingdaat.
Finally,therobot’Sproprioceptivelocationdataandobservingdatawerefusedbyextensionkalmanfilter(EKF),andhte
multi—robotcooperativelocalizationwasimplemented.Experimentresultdemonstratesthiscooperativelocalizationtech-
nologycangettherobotstoofmr landmarksofreachother,eliminatetheaccumulateerrorfrom encoder,andimprovehte
robotlocalizationaccuracyefficiently.
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