基于改进粒子滤波的煤矿机器人定位方法研究

发布时间：2018-06-06 21:07

  本文选题：改进粒子滤波 + 定位　； 参考：《煤炭工程》2016年03期

【摘要】：针对基本粒子滤波方法在煤矿机器人井下未知空间定位应用中存在的粒子退化问题,提出了一种基于马尔可夫链蒙特卡尔重采样理论的改进粒子滤波定位方法,以增强粒子滤波的稳定性,并应用该方法与传统的扩展卡尔曼滤波定位方法进行了机器人在未知狭小空间中的定位仿真实验对比研究。实验结果表明,该方法比扩展卡尔曼滤波定位方法有更高的精度和实时性,有效解决了煤矿井下未知空间机器人预测定位问题。
[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.
【作者单位】： 中煤科工集团西安研究院有限公司;
【分类号】：TD76

【共引文献】

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本文编号：1988111