融合多传感器信息的移动机器人自定位方法

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提出一种给定环境模型下移动机器人全局自定位算法,通过融合声纳传感器和视觉传感器的异质传感信息把具有多模态、鲁棒性强的Markov方法和单模态、高效准确的EKF方法组合应用并加以改进,来实现准确和快速的全局定位,同时提高位姿跟踪的准确性.Markov方法中位姿空间的低分辨率离散减小了存储需求,声纳感知模型对位姿空间分布进行初始化并提供了全局的位姿假设,视觉感知模型实现了位姿分布更新,而基于视觉特征的EKF方法则提高了定位的精度.实验结果验证了本方法的有效性.
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