移动机器人Markov定位算法的研究——方向传感器建模新方法.pdf

维普资讯 浙 江 大 学 学 报 (工学版) 第 39卷第 3期 JournalofZhejiangUniversity(EngineeringScience) VoI．39NO．3 2005年 3月 M ar．2005 移动机器人Markov定位算法的研究 方向传感器建模新方法 刘 瑜，朱世强，金 波 (浙江大学 流体传动及控制国家重点实验室 ，浙江 杭州 310027) 摘 要 ：为了改善移动机器人 Markov定位算法中方向传感器模型的性能，提 出基于高斯 函数 的新概率模型．该模 型考虑 了方向角周期性 问题 ，对相位进行了转换，利用高斯函数对方向传感器进行了概率建模．将此模型放入 Markov算法，与其他传感器组成观测模型 ，并进行对称环境中的单次定位仿真和复杂环境中的连续定位仿真．仿真 结果表明，这种概率模型计算量小 ，收敛速度快 ，在大量测量噪声存在下工作稳定， 关键词：移动机器人 ，Markov定位算法 ，传感器建模 中图分类号：TP242 文献标识码 ：A 文章编号 ：1008—973X(2005)03—339—03 StudyonM arkovlocalization algorithm formobilerobots： New modelingmethodofrorientationsensor LIU Yu，ZHU Shi—qiang，JIN Bo (StateKeyLaboratoryofFluidPowerTransmissionandControl， ejiangUniversity，Hangzhou310027，China) Abstract：ToimprovetheperformanceoforientationsensormodelinMarkovlocalizationalgorithm formo— bilerobots，anew probabilisticmodelbasedonGaussdistributionwasproposed．Duetotheperiodical characteristicoforientation angle，themodelchangedtheorientation angleandmodeled thesensorby Gaussdistribution．UtilizingM arkovalgorithm basedontheproposedsensormodel，localizationsimula— tionsforsymmetricalenvironmentandunstructuredenvironmentwerecarriedout．Thesimulationresults provethatcomparedwiththeexistingmodels，Markovalgorithm withthisnew modelischaracterizedby rapidconvergence，lOW computationcostandgoodrobustnessunderstrongsensornoise． Keywords：mobilerobot；Markovlocalizationalgorithm；sensormodeling 移动机器人 Markov定位算法是基于环境概 的缺点．本文在简单介绍 Markov算法的基础上 ， 率模型的全局定位方法．这种方法将传感器信息 对当前广泛使用 的电子罗盘等方 向传感器进行 了 和运动信息表示为概率 ，利用 Bayes条件概率公式 基于高斯函数的传感器概率建模．在此基础上，进 来估计机器人的当前状态．Markov算法充分利用