检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:顾新艳[1]
机构地区:[1]南京工程学院车辆工程系,江苏南京211167
出 处:《科技信息》2008年第34期101-103,共3页Science & Technology Information
摘 要:移动机器人自身的定位问题是移动机器人在实际应用中首先会遇到的问题,是移动机器人完成各项任务的首要前提。为提高自制移动机器人的定位能力,设计了扩展卡尔曼滤波器对移动机器人装载的里程计、陀螺仪以及电子罗盘信息进行了信息融合。仿真研究结果表明移动机器人的定位能力能得到一定的提高。Localization is the key problem and the precondition of finishing tasks for the mobile robot. The Extended Kalman Filter is designed to fuse the information of the milemeter, gyroscope and compass to improve preeision of localization of.the mobile robot; The simulation shows the filter can improve the capacity of the loealization for the mobile robot.
关 键 词:移动机器人 定位 多传感器信息融合 扩展卡尔曼滤波
分 类 号:TP274.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP242[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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