【摘 要】
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针对移动机器人难以单纯依赖自身传感器定位的问题，提出了一种分布式感知协作的扩展Monte Carlo定位方法．在定位过程中，机器人根据感知更新前后采样分布信息熵、有效采样数目及
【机 构】
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东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室
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针对移动机器人难以单纯依赖自身传感器定位的问题，提出了一种分布式感知协作的扩展Monte Carlo定位方法．在定位过程中，机器人根据感知更新前后采样分布信息熵、有效采样数目及采样分布均匀性的变化，适时地从环境传感器的检测模型进行重采样，从而有效减少其位姿估计的不确定性．在算法的具体实现过程中，采用彩色摄像头作为环境传感器，摄像头的参数由机器人进行在线标定；然后依据标定的参数获得摄像头的检测模型．实验验证了该算法在解决全局定位和机器人绑架问题时的有效性．
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