多機器人協(xié)作定位算法研究與仿真.pdf

1、機器人作為20世紀人類最偉大的發(fā)明之一，代表了當今社會最先進的智能控制技術。多機器人系統(tǒng)具有許多單機器人系統(tǒng)無法比擬的優(yōu)勢，主要包括:容錯性更好、效率更高、可擴展性更好、易于研究和開發(fā)。在多機器人系統(tǒng)的眾多研究問題中，機器人定位是其最基本的問題之一，是多機器人系統(tǒng)完成任務的根本保證。在實際應中，多機器人系統(tǒng)通常工作在復雜、動態(tài)環(huán)境下，所以對多機器人協(xié)作定位技術的研究，具有重要的理論意義和實際意義。
　　本文首先簡述了多機器人系統(tǒng)的

2、優(yōu)越性，并闡述了多機器人協(xié)作定位的基本問題、技術特點以及發(fā)展趨勢，說明了多機器人協(xié)作定位技術的研究背景、現(xiàn)狀以及研究意義。
　　接著針對多機器人協(xié)作系統(tǒng)，建立機器人的點目標運動模型，研究了利用擴展卡爾曼濾波方法融合運動信息及相對觀測信息協(xié)同定位的濾波方程，詳細分析了基于相對方位觀測量的定位特點。通過仿真實驗驗證了EKF定位算法的準確性與有效性。
　　針對擴展卡爾曼濾波定位算法對初始條件要求高的問題，研究了利用粒子濾波算法進行

3、信息融合的情況，仿真結果表明:粒子濾波算法與EKF濾波算法的定位精度相同，雖然粒子濾波算法具有良好的定位效果，但其存在計算量較大的缺點。
　　針對初始條件未知的多機器人協(xié)作定位問題，研究了PF-EKF的定位算法。初始階段利用粒子濾波器對多機器人系統(tǒng)進行定位，當粒子收斂到接近高斯分布時，再使用擴展卡爾曼濾波算法對多機器人系統(tǒng)進行定位，實驗結果表明:該方法能夠有效地解決在初始條件未知情況下對多機器人系統(tǒng)的協(xié)作定位問題。
　　針對