《移动机器人里程计系统误差及激光雷达安装误差在线标定》PDF+DOC

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2. 《基于多信息融合的移动机器人定位算法》PDF+DOC 为了提高机器人的定位精度，提出了一种基于里程计、单目视觉与激光雷达信息相融合的自定位算法.首先，由里程计推算出机器人在各个时刻位置的估计值；其次，在不同时刻计算出机器人摄像头与任意两个环境特征点的夹角变化，通过激光雷达获得环境特征点的距离和角度并利用扩展卡尔曼滤波算法与里程计的定位信息进行融合；最后......
3. 《基于环境特征跟踪的移动机器人定位》PDF+DOC 提出了一种基于环境特征跟踪来实现移动机器人定位的方法。对传感器、环境观测和机器人的运动建立了相应的模型 ，并以扩展卡尔曼滤波技术将多种传感器的信息进行融合 ，从而最终实现了移动机器人的精确定位...
4. 《基于扩展卡尔曼滤波的轮式移动机器人定位技术》PDF+DOC 针对单一传感器或现有多传感系统在信息传递提取上的不足，应用一种信息融合方法，对机器人进行相对定位与绝对定位的融合分析，得出机器人的最优位置信息，最终实现了移动机器人的精确定位。首先，采用码盘、陀螺仪进行机器人相对定位，采用激光雷达进行机器人绝对定位；其次，建立环境地图、传感器及机器人运动模型；最后，......
5. 《基于模糊卡尔曼滤波的移动机器人定位研究》PDF+DOC 为了满足移动机器人准确定位的要求，提出了一种基于模糊卡尔曼滤波(FKF)的自定位算法。利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合里程计和声纳的观测数据，并针对EKF中观测噪声方差估计不准确导致滤波器性能下降甚至发散的问题，提出了基于模糊逻辑的自适应调节算法。该算法通过监测新息实际方差和理论方差的一致程度，......
6. 《基于EKF的移动机器人RFID定位系统研究》PDF+DOC 由于RFID读取器对标签的距离不可知，基于RFID的定位会产生固有误差。为了减小RFID定位系统的固有误差，研究了移动机器人融合RFID、超声波、电子罗盘和里程计自定位的方法，通过扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter，EKF)解决RFID定位在位姿更新之间的误差累积，提高定位......
7. 《多传感器信息融合在移动机器人定位中的应用》PDF+DOC 机器人自定位是实现自主导航的关键问题之一。为了满足机器人在导航时精确定位的要求，提出一种基于多传感器信息融合的自定位算法。根据对机器人运动机构的分析和运动机构间的刚体约束，建立起机器人的运动学模型；由传感器的工作原理建立里程计和超声波传感器的观测模型；利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法将里程计和超声波......
8. 《基于多传感器信息融合的移动机器人定位技术研究》PDF+DOC 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。...
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10. 《IEKF滤波在移动机器人定位中的应用》PDF+DOC 针对EKF中观测噪声方差估计不准确导致滤波器性能下降甚至发散的问题，提出了基于环境特征的迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)融合算法。该算法融合了里程计采集的机器人内部数据和激光雷达传感器采集的外部环境特征，在测量更新阶段多次迭代状态估计值并对机器人的位姿进行修正，减少了非线性误差，提高了定位精度。...