基于高斯—施密特粒子滤波器的多机器人协同定位

邵金鑫; 王玲; 魏星

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基于高斯—施密特粒子滤波器的多机器人协同定位

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多机器人协同定位需对各个机器人的运动模型和观测模型精确建模,需要运用非线性、非高斯系统.已经应用于本领域的各种非线性算法主要有两种:一种是扩展卡尔曼滤波算法(EKF),它对非线性系统进行局部线性化,从而间接利用卡尔曼算法进行滤波与估算;另一种是序列蒙特卡罗算法,即粒子滤波器(PF).本文介绍了一种改进的粒子滤波器,即高斯-施密特粒子滤波器(GHPF),重点比较这三种算法在多机器人协同定位领域的应用效果.

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来源
《计算机工程与科学》 |2007年第6期|117-120|共4页
作者
邵金鑫; 王玲; 魏星;
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作者单位

国防科技大学电子科学与工程学院;

湖南;

长沙;

410073;

国防科技大学电子科学与工程学院;

湖南;

长沙;

410073;

国防科技大学电子科学与工程学院;

湖南;

长沙;

410073;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
协同定位; 扩展卡尔曼滤波器(EKF); 粒子滤波器(PF); 高斯-施密特粒子滤波器(GHPF);

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