本文選題：改進粒子濾波 + 定位�。� 參考：《煤炭工程》2016年03期

【摘要】：針對基本粒子濾波方法在煤礦機器人井下未知空間定位應用中存在的粒子退化問題,提出了一種基于馬爾可夫鏈蒙特卡爾重采樣理論的改進粒子濾波定位方法,以增強粒子濾波的穩(wěn)定性,并應用該方法與傳統(tǒng)的擴展卡爾曼濾波定位方法進行了機器人在未知狹小空間中的定位仿真實驗對比研究。實驗結果表明,該方法比擴展卡爾曼濾波定位方法有更高的精度和實時性,有效解決了煤礦井下未知空間機器人預測定位問題。
[Abstract]:In order to solve the problem of particle degradation in the application of elementary particle filter method in unknown space location of underground coal mine robot, an improved particle filter location method based on Markov chain Monte Carlo resampling theory is proposed. In order to enhance the stability of particle filter, this method is compared with the traditional extended Kalman filter (EKF) in the simulation of robot localization in unknown and narrow space. The experimental results show that the proposed method has higher accuracy and real-time performance than the extended Kalman filtering method and effectively solves the problem of prediction and localization of unknown space robots in coal mines.
【作者單位】： 中煤科工集團西安研究院有限公司;
【分類號】：TD76

【共引文獻】

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本文編號：1988111