分布式感知协作的信息Monte Carlo定位算法

摘要：

设计了一个由多个环境摄像头与机器人自身携带的激光传感器组成的分布式感知网络，并据此提出了一种分布式感知协作的信息Monte Carlo定位算法。在Monte Carlo定位过程中，依据传感器的信息效用值选择当前最好的传感器节点，并利用该节点的最新观察数据更新机器人的位姿。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。

关键词： Monte Carlo定位 信息效用 密度树 最优传感器选择 分布式感知协作 机器人绑架

作者: 梁志伟 朱松豪

作者单位: 南京邮电大学自动化学院,南京210046

会议类型: 国内会议

会议名称: 第29届中国控制会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 3722-3727

在线出版日期: 2010-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）