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传感器网络中利用反演集合估计的机器人定位方法  
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【英文篇名】 Robot localization method using inversion set estimation in sensor networks
【下载频次】 ★★☆
【作者】 王颖; 张波;
【英文作者】 Wang Ying; Zhang Bo; Sias International University; Zhengzhou University; Software School; Xiamen University;
【作者单位】 郑州大学西亚斯国际学院; 厦门大学软件学院;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2017年 04期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 机器人定位; 反演集合; 传感器; 定位图; 异常值;
【英文关键词】 mobile localization; inversion set; senor; location map; outliers;
【摘要】 针对大型协作环境中移动机器人的全局定位问题,提出根据机器人车载传感器、环境传感器以及其他机器人的实时数据估计移动机器人的位置。首先,提出的方法整合大量不同类型传感器;然后,考虑了测量值数量可变、通用测角测量、受容错约束的测量统计知识等约束条件,将非线性边界误差估计问题看做一种反演集合;最后,处理特定类型的异常值和不精确环境下的模型误差。完成了误差和异常值的处理,就基本上获得了定位图,解决了移动机器人的定位问题。提出的方法利用实物实验进行验证。测试区域装备有多个传感器、固定在墙顶部的摄像机以及位于机器人上的可见标记。实验结果表明,提出的方法在协作环境中具有明显优势,处理异常值更加可靠。
【英文摘要】 Concerning the global localization problem of mobile robots operating in large and cooperative environments,this paper proposed that the position of a robot was estimated in the environment using real-time data from the robot on-board sensors,the environmental sensors and other robots. Firstly,the proposed method integrated a large number of different types of sensors. Then,the constraint conditions such as the variable number of measurements,the general measurement of the angle measurement,the measurement ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(60873159)
【更新日期】 2017-04-21
【分类号】 TP242;TP212.9
【正文快照】 0引言在杂乱或动态变化的环境中,移动机器人能为人类执行各种家庭服务和工业生产等[1],这一般会涉及到机器人定位问题[2,3]。许多与机器人相关的研究已经考虑使用传感器网络提高机器人定位的精度。因此,研究传感器网络中的移动机器人定位问题具有重要的现实意义,同时也是一个具

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