【摘 要】
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本文研究了移动机器人在湍流环境中定位多个化学羽流源的问题。利用粒子随机行走方法建立动态羽流模型.在此环境中机器人进行梳状搜索并采集羽流数据,使用一种基于后验概率独立假设的改进贝叶斯算法融合这些传感器数据建立一张羽流源位置的概率地图,地图中具有高概率值的栅格指出了羽流源可能的位置.仿真结果说明了该方法的有效性,通过与标准贝叶斯算法的比较说明了该方法优点.
【机 构】
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机器人学国家重点实验室 中国科学院沈阳自动化研究所 沈阳 110016 中国科学院研究生院 北京 100039
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本文研究了移动机器人在湍流环境中定位多个化学羽流源的问题。利用粒子随机行走方法建立动态羽流模型.在此环境中机器人进行梳状搜索并采集羽流数据,使用一种基于后验概率独立假设的改进贝叶斯算法融合这些传感器数据建立一张羽流源位置的概率地图,地图中具有高概率值的栅格指出了羽流源可能的位置.仿真结果说明了该方法的有效性,通过与标准贝叶斯算法的比较说明了该方法优点.
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