关于移动机器人多传感器组合定位的集员估计研究论文.pdf

简介：
本篇论文探讨了移动机器人在复杂环境下的定位技术，重点介绍了多传感器融合与集员估计方法的应用，旨在提升机器人的自主导航和定位精度。 本段落作者周波与顾文华深入探讨了移动机器人在室内环境下长距离定位中的多传感器组合技术，并提出了提高自主导航精度的方法。 研究指出传统定位手段存在局限性：虽然里程计因其简单且成本低廉而被广泛应用，但其累积误差导致长时间运行后的定位准确性下降。因此，作者提出引入更精确的激光传感器来校正这一问题。通过结合集员滤波方法与激光扫描匹配技术，可以有效融合来自不同来源的数据以提高整体精度。 集员滤波作为多传感器数据融合的核心算法，在处理非线性系统和不确定性方面表现出色，并且能够修正里程计中的滑移误差并增强定位效果。实验结果证实了该方案在提升机器人自主导航能力方面的有效性。 除了激光与里程计外，还有声纳、立体视觉等多种类型传感器被用于组合定位研究中，它们可以互相补充以提供更全面的环境感知信息。 此外，本段落还得到了高等学校博士学科点专项科研基金（新教师基金）的支持。周波为东南大学自动化学院副教授，专注于机器人控制和非线性辨识等领域的工作。 总之，这项工作通过结合激光传感器与里程计的数据融合技术以及集员滤波算法，在移动机器人的精确定位上取得了显著进展，并且对于未来复杂环境下的自主导航研究具有重要的参考价值。