论文部分内容阅读
针对大型协作环境中移动机器人的全局定位问题,提出根据机器人车载传感器、环境传感器以及其他机器人的实时数据估计移动机器人的位置。首先,提出的方法整合大量不同类型传感器;然后,考虑了测量值数量可变、通用测角测量、受容错约束的测量统计知识等约束条件,将非线性边界误差估计问题看做一种反演集合;最后,处理特定类型的异常值和不精确环境下的模型误差。完成了误差和异常值的处理,就基本上获得了定位图,解决了移动机器人的定位问题。提出的方法利用实物实验进行验证。测试区域装备有多个传感器、固定在墙顶部的摄像机以及位于机器