近幾年,以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的新興技術(shù)與制造業(yè)加速融合,促進(jìn)了工業(yè)智能制造以及機(jī)器人等相關(guān)行業(yè)的快速發(fā)展,在國(guó)內(nèi)外掀起了一股科研浪潮。未來機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展在國(guó)家智能制造發(fā)展戰(zhàn)略中必定占有舉足輕重的地位。面對(duì)如此廣闊的行業(yè)發(fā)展前景,機(jī)器人相關(guān)技術(shù)必須不斷進(jìn)行調(diào)整和突破,才能擁有更好的性能、更高的智能、應(yīng)用到更高端行業(yè)�？v觀已有的機(jī)器人相關(guān)研究,定位問題作為各項(xiàng)技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)和前提,顯得尤為關(guān)鍵。一般而言,我們所建立的物理模型在真實(shí)環(huán)境中難免會(huì)受到非線性、非高斯噪聲以及干擾的影響。而粒子濾波算法作為非線性、非高斯等數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域重要研究?jī)?nèi)容,不僅具有不限制噪聲模型的優(yōu)點(diǎn),而且在物體跟蹤及定位等方面取得了一定成果,因此本文提出將粒子濾波算法用于機(jī)器人對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)定位以解決模型噪聲問題。首先,粒子濾波算法雖然也能達(dá)到對(duì)目標(biāo)定位的效果,但會(huì)因粒子退化等原因而致使誤差偏大,因此提出利用無(wú)跡變換理論對(duì)其改進(jìn)得到無(wú)跡粒子濾波算法,以便獲得更好的估計(jì)精度。最后通過對(duì)幾種濾波算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證得出改進(jìn)后的濾波算法確實(shí)具有較好的濾波精度和準(zhǔn)確性。多智能體系統(tǒng)的發(fā)展在一定程度上促進(jìn)了對(duì)機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)以及分布...

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

圖11機(jī)器人

圖1-5軍事多導(dǎo)彈防御系統(tǒng)

圖1-6無(wú)人機(jī)群空中協(xié)作temFigure16UAVaircooperation

圖1-7機(jī)器人粒子濾波定位圖

本文編號(hào)：3888394