数据融合技术在移动机器人研究中的应用

摘要：

移动机器人有着广泛的应用前景,是机器人研究中的热点之一.本文介绍了贝叶斯估计、Dempster-Shafer理论、卡尔曼滤波等机器人数据融合的方法及其在移动机器人开发中的应用,并分析了在移动机器人发展中具有代表意义的几个典型系统.

关键词：数据融合、移动机器人、Dempster-Shafer理论、卡尔曼滤波

分类号：TP24(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金69885003

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：44-46,84