【摘 要】
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针对移动机器人在导航定位过程中,使用传统蒙特卡罗定位算法会产生粒子收敛较慢和定位精度不高,以及发生人为绑架情况后重定位效率较低的问题,给出了一种改进的粒子滤波定位方法来提高移动机器人的导航定位效率。首先,在蒙特卡罗定位算法的基础上进行改进,融入自适应区域划分的方法,保证所划区域包含更多有效信息,减少粒子的收敛时间,完成机器人初步粗定位。然后,在粒子采样和重采样阶段,使用正态分布概率模型进行粒子权重
【机 构】
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安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61271377）； 徐州市重点研发计划（KC18079）项目资助；
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针对移动机器人在导航定位过程中,使用传统蒙特卡罗定位算法会产生粒子收敛较慢和定位精度不高,以及发生人为绑架情况后重定位效率较低的问题,给出了一种改进的粒子滤波定位方法来提高移动机器人的导航定位效率。首先,在蒙特卡罗定位算法的基础上进行改进,融入自适应区域划分的方法,保证所划区域包含更多有效信息,减少粒子的收敛时间,完成机器人初步粗定位。然后,在粒子采样和重采样阶段,使用正态分布概率模型进行粒子权重更新,实现更加快速高效地全局精定位。通过实验对比分析,所给方法与基于蒙特卡罗定位算法相比较,耗时缩短了4 s,且本文的自适应蒙特卡罗定位方法,能够将定位误差保持在6 cm左右,从而验证了所给方法的有效性和稳定性。
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