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动态环境下移动机器人的鲁棒自定位

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传统的粒子滤波定位方法的性能会受到环境动态变化的较大影响,甚至完全失效,这限制了移动式服务机器人在日常生活环境中的应用。针对这一问题,作者提出了一种新的自定位方法,可以根据定位能力的实时估计结果,来调整里程计和激光测距传感器两种传感器的数据融合权重,来应对环境的动态变化,提高了自定位的精确性和鲁棒性。欢迎参阅相关论文:王勇, 陈卫东, 王景川, 王炜, “面向拥挤环境的移动机器人改进粒子滤波定位,” 机器人, 34(5): 596-603, 2012.