基于路标的机器人自定位方法

摘要：

介绍了一种基于路标的移动机器人自定位方法.为了解决仅仅利用视觉系统得到的路标信息使用蒙特卡洛自定位(MCL)算法进行机器人自定位时存在较大误差的问题,提出了一种将MCL算法与unscented卡尔曼滤波器相结合进行自定位的方法,将从机器人视觉系统获取的路标信息,从驱动轮码盘获取的位置信息,以及从电子罗盘获取的机器人方位信息进行有效融合,从而提高了机器人的自定位精度.实验结果表明,该方法不但可以提高机器人的自定位精度,而且具有较好的鲁棒性.

关键词：蒙特卡洛自定位(MCL)、unscented卡尔曼滤波、机器人自定位、数据融合

所属期刊栏目：5

分类号：TP24(自动化技术及设备)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2001AA422200

在线出版日期：2005-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1265-1270