摘要
在RoboCup仿人足球机器人比赛中,实现机器人自身在球场中的自定位是一项最基本的功能。主要介绍了基于贝叶斯估计的蒙特卡洛粒子滤波算法,说明了仿人足球机器人的运动模型和视觉模型。与传统的只采用视觉传感器数据相比,该方法将电子罗盘信息融合入观测模型并使用融合后的数据更新粒子权重,使机器人在场地中能够准确的定位出自身身体朝向,从而克服了在缺少定位柱和球门柱颜色信息的条件下机器人无法辨别双方球门的问题。实验结果证明了该方法的有效性。
On RoboCup field, the mobile robot localization is a basic task of robots, also a research topic of concerr~ Mainly introduced the use of Monte Carlo localization algorithm in the RoboCup humanoid league. And being different from the traditional single vision sensor model, this method incorporated the digital compass data with observation model and updating particles weight with fused data, thus, improving the accuracy of robot self-location and overcoming the problem of indistinguishable from the two goals without the landmark poles and it colored both sides goal yellow. Experimental results validated the proposed method.
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2014年第7期171-174,共4页
Machinery Design & Manufacture
基金
北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(IDHT20130518)
北京信息科技大学研究生科技创新项目(5028223205
自主移动机器人定位技术研究)
关键词
蒙特卡洛粒子滤波
仿人足球机器人
电子罗盘
Key Words.onte Carlo Localization
Humanoid Robot Soccer
Digital Compass
RoboCup
