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基于UPF的移动机器人定位新方法.pdf
26 卷 第 2 期 微 电子 学 与 计 算 机 Vol . 26 No . 2 2009 年 2 月 M ICRO EL EC TRON ICS COM PU TER February 2009 基于 U P F 的移动机器人定位新方法 夏益民 ,杨宜民 (广东工业大学 自动化学院 ,广东 广州 5 10006) 摘 要 : 粒子滤波算法适用于非线性非高斯系统 ,被广泛应用于移动机器人定位中. 分析粒子滤波的原理 ,针对传 统粒子滤波算法性能较大程度上取决于重要性替代分布的选择这一缺陷 , 引入无迹卡尔曼滤波加以改进 ,最后给 出该方法在移动机器人定位中的应用. 关键词 : 粒子滤波 ;移动机器人 ;定位 ;无迹卡尔曼滤波 中图分类号 : TP242 . 6 文献标识码 : A 文章编号 : 1000 - 7 180 (2009) 02 - 0 159 - 04 A Ne w Mobile Robot Location Method Based on UPF XIA Yimin , YAN G Yimin (Dep art ment of Automation , Guangdong University of Technology , Guangzhou 5 10006 , China) Abstract : Particle Filter is suitable for nonlinear nonGaussian system . It is widely used in t he mobile robot location . Ana lyze t he principle of Particle Filter , find out t hat it s p erformance largely dep ends on t he selection of proposal importance distribution . Contrapose to t he bug , import t he Unscented Kalman Filter to improve it . At last present t he application of t his algorit hm in t he mobile robot location . Key words : p article filter ; mobile robot ; location ; unscented Kalman filter 的有效手段 ,但它以转换先验概率密度函数作为替 1 引言 代分布并从中采样. 这种做法虽然计算量小 、简单易 定位是根据先验的环境信息 ,结合当前的机器 行 ,却忽略了观测值对于状态估计的修正作用 ,从而 人位置信息以及传感器输入信息 ,准确地确定机器 ( 容易引发序贯重要性采样 Sequential Import ance 人位姿的过程. 可靠定位是各种移动机器人系统最 Sampling , SIS) 的快速 退化 并最 终 导致 滤 波 发 基本 、最重要的一项功能 ,也是移动机器人研究中备 散[3 ] . 针对 PF 存在的这一缺陷
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