基于贝叶斯理论的移动机器人相对定位

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本文研究了多移动机器人在未知环境下的相对定位方法问题。在满足马尔可夫假设条件下,首先通过贝叶斯推理方法分析了机器人之间的定位更新规则,进而基于非完整机器人的里程计位姿估计模型,分别提出了机器人的状态及其协方差估计方程和相对观测方程,并基于分布式扩展卡尔曼滤波实现方法,对机器人之间的相对位姿和协方差估计值实现更新与校正.该方法提高了机器人群体的协作定位能力,实际机器人相对定位实验验证了本文方法的有效性。
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