基于AR模型的障碍物运动预测研究

摘要：

本文讨论的运动障碍对象不仅能满足很多限制约束的运动方式,而且使更多运动方式的障碍被列入讨论中来,具有一般性.通过采用AR模型(平稳自回归模型-Autoregressive model),对AR模型的参数估计进行运动障碍下一时刻的行为特征预测.与其他线性模型相比,AR模型更简单,计算量更小,能够达到一定的精度要求,而且对障碍物运动的约束更加放宽,特别是速度、加速度的变化.

关键词： 机器人 运动障碍 行为特征预测 平稳自回归模型

作者: 关胜晓 张彦 许心德 曹洋

作者单位: 中国科学技术大学信息科学技术学院,安徽,合肥,230026

会议类型: 国内会议

会议名称: 2010系统仿真技术及其应用学术会议

会议地点: 长春

会议语种:中文

页码: 569-573

在线出版日期: 2010-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）