摘要
针对异质多机器人具有不同的感知能力和处理能力的特点,提出一种基于粒子群优化的多机器人协作相对定位方法。该方法将常规粒子滤波方法与粒子群优化算法有机结合,通过粒子群优化方法对预估粒子进行更新,同时利用多机器人之间的相对观测信息,调整粒子的提议分布和粒子权重,增强多机器人位置预测的有效性,提高多机器人定位的精度。实时数据实验结果表明:该方法正确、可行。
According to different perceptions and processing abilities of heterogeneous robots,an approach to multi-robot cooperative localization was presented based on particle swarm optimization.Through the particle swarm algorithm combined with the standard particle filter,the prediction of particles was updated,and the proposal distribution and the weight of particles were adjusted based on the relative observations to enhance the effectiveness of the position prediction and improve the localization accuracy.The online experimential results prove that the improved method is correct and feasible.
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期682-687,共6页
Journal of Central South University:Science and Technology
基金
国家自然科学基金重大专项资助项目(90820302)
国家自然科学基金面上(青年)基金资助项目(60805027)
国家博士点基金资助项目(200805330005)
中南大学自由探索计划项目(2010)
关键词
粒子群优化
粒子滤波
多机器人
协作定位
particle swarm optimization
particle filter
multi-robot
cooperative localization
