【摘 要】
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针对现有清洁机器人定位算法具有的定位精度不高且难以保证在线定位的实时性问题,设计了一种基于模糊距离和DS（DEMPSTER-SHAFER）证据融合的清洁机器人自定位算法;首先,对清洁机
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院,镇江高等专科学校电子信息系
【基金项目】
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江苏省高校自然科学研究计划（03kjd520075）.
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针对现有清洁机器人定位算法具有的定位精度不高且难以保证在线定位的实时性问题,设计了一种基于模糊距离和DS（DEMPSTER-SHAFER）证据融合的清洁机器人自定位算法;首先,对清洁机器人的总体结构进行了建模和分析,并对其进行硬件设计,为了实现清洁机器人的实时精确定位,采用DS证据数据融合方法对多传感器采集的数据进行有效数据融合,为了进一步提高其精确性,引入了模糊距离,定义当前传感器采集数据与理想结果之间的距离,根据距模糊距离的大小自适应地调大或减少传感器采集数据分配信度的权重,将加权信度作为新的信度进行
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