标志线特征匹配的机器人自定位方法

摘要：

在具有标志线特征的环境中机器人自定位的问题,建立了机器人定位的特征匹配评价模型.针对机器人定位中常见的绑架问题和实时性的要求,基于特征模型采用改进样本重采样过程的蒙特卡罗定位方法,使机器人定位失败后能尽快重定位(;)结合梯度下降迭代算法,在不增加样本数目的情况下,提高定位精度.在RoboCup中型组的比赛环境的实验中验证了方法的有效性.

关键词： 不确定系统年会 自定位 特征匹配 蒙特卡罗 梯度下降

作者: 孙广成

作者单位: 华南理工大学,计算机科学与工程学院,广州,510006

会议类型: 国内会议

会议名称: 第三届中国智能计算大会

会议地点: 济南

会议语种:中文

页码: 339-343

在线出版日期: 2009-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）