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可移动机器人的马尔可夫自定位算法研究
引用本文:吴庆祥,Bell David.可移动机器人的马尔可夫自定位算法研究[J].自动化学报,2003,29(1):154-160.
作者姓名:吴庆祥  Bell David
作者单位:1.福建师范大学网络中心,福州;
基金项目:英国英中文化交流委员会基金 (ALCS:CTN 992/ 2 44 ),福建省高新科技项目 (99-H38)资助~~
摘    要:马尔可夫定位算法是利用机器人运动环境中的概率密度分布进行定位的方法.使用该 方法机器人可在完全不知道自己位置的情况下通过传感器数据和运动模型来估计自己的位置. 但是,在研究中发现它还存在一些问题,如概率减小到零后就无法恢复.对只有距离传感器的机 器人在对称的环境中仅仅采用该算法就无法确定位置.为了解决这些问题,文中给出了修正算 法,并建议在机器人上装上方向仪(如指南针或陀螺仪等),然后利用定义的一个角度高斯分布 函数来构造新的机器人感知模型.在此基础上详细地阐述了一种新的自定位技术.最后,采用仿 真程序验证了机器人在对称环境中运动时这一新算法的可行性.

关 键 词:机器人定位    马尔可夫算法    对称环境
收稿时间:2001-7-16
修稿时间:2001年7月16日

A Study on Markov Localization for Mobile Robots
Bell David.A Study on Markov Localization for Mobile Robots[J].Acta Automatica Sinica,2003,29(1):154-160.
Authors:Bell David
Affiliation:1.Network Information Center,Fujian Teachers University,Fuzhou;School of Information and Software Engineering,University of Ulster at Jordanstown,BT370QB,UK
Abstract:The Markov localization algorithm is a means of estimating position of a mobile robot using a probability density over the environment of the robot's moving. By means of sensory data and motion model, it can be used to estimate robot's position under global uncertainty. However,some problems are found in our study. For example, the probability density cannot be recovered when it decreases to zero. A robot with only distance sensors cannot find its position in a symmetrical environment by means of Markov localization algorithm alone. In order to solve these problems a modified Markov localization algorithm is presented, and an approach in which a robot is equipped with a compass or gyroscope, has been proposed. An angle Guassian distribution defined in this paper is used to construct a new perceptual model for the robot and the new localization technique based on these ideas is thoroughly presented. A simulation program is used to demonstrate the effectiveness of the new technique for a robot moving in a symmetrical environment.
Keywords:Mobile robot  Markov localization  symmetrical environment  
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