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1、基于EKF與PF多機(jī)器人協(xié)同定位技術(shù) 摘要：無(wú)論對(duì)于單機(jī)器人還是多機(jī)器人系統(tǒng)，定位能力是其完成各項(xiàng)任務(wù)的前提條件。針對(duì)常用定位技術(shù)難以滿足移動(dòng)機(jī)器人群體協(xié)同定位精度高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)等要求，提出了一種基于擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）和粒子濾波（PF）的混合定位技術(shù)。首先，對(duì)機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)動(dòng)建模，然后分別討論基于擴(kuò)展卡爾曼濾波和粒子濾波的機(jī)器人協(xié)同定位的基本原理、優(yōu)缺點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上提出基于擴(kuò)展卡爾曼濾波和粒子濾波相結(jié)合的協(xié)同定位方法。結(jié)果表明，該算法在滿足一定條件下可有效解決定位精度與運(yùn)算量之間的矛盾，可實(shí)現(xiàn)在初始條件未知或存在較大誤差情況下多機(jī)器人快速、精
2、確地協(xié)同定位。關(guān)鍵詞：多機(jī)器人系統(tǒng)；協(xié)同定位；擴(kuò)展卡爾曼濾波；粒子濾波中圖分類號(hào)：TN710?34；TP332.3文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1004?373X（2013）23?0095?04Multi?robotsco?localizationtechniquebasedonEKFandPFTIANHong?bing1，F(xiàn)ANGuang?nan2，SONGLong2（1.CollegeofComputerandCommunication，LanzhouUniversityofTechnology，Lanzhou730050，12China；2.Co
3、llegeofElectricalandInformationEngineering，LanzhouUniversityofTechnology，Lanzhou730050，China）Abstract：Thepositioningcapacityisaprerequisitetocompletethetasks，nomatterforsingle?robotormulti?robotssystems.Itisdifficultforcommonlocationtechniquetomeettherequirementsofmobilerobot
4、groupsinhighco?localizationaccuracyandstrongreal?time.AhybridlocationtechniquebasedonExtendedKalmanFilter（EKF）andParticleFilter（PF）isproposed.Themulti?robotsaremotionmodeling，thenthebasicprincipleofrobotco?localizationbasedonEKForPFandtheiradvantagesanddisadvantagesarediscuss
5、edrespectively.Onthisbasis，anotherco?localizationbasedonthecombinationofEKFandPFisproposed.Theexperimentresultshowsthatthismethodiseffectivelyinsolvingthecontradictionbetweenpositioningaccuracyandcalculationundersomecondition.Andwhentheinitialconditionisunknownortheerrorsisla
6、rge，12themulti?robotsco?localizationcanalsoberapidlyandprecisely.Keywords：multi?robotsystem；co?operativelocalization；EKF；PF0引言隨著人工智能、計(jì)算機(jī)、傳感器等技術(shù)的不斷發(fā)展，移動(dòng)機(jī)器人的研究及應(yīng)用得到了前所未有的進(jìn)步。多機(jī)器人的群體協(xié)作由于具有比單一機(jī)器人系統(tǒng)更高的工作效率、魯棒性、定位精度等優(yōu)點(diǎn)而得到了廣泛的關(guān)注，其中多機(jī)器人的協(xié)同定位問(wèn)題成為近年來(lái)機(jī)器人研究領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)及難點(diǎn)。目前，機(jī)器人協(xié)同定位技術(shù)主要有：卡爾曼濾波
7、、粒子濾波、最大似然估計(jì)、模糊邏輯、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1]。這些定位方法的基本思想是：如何融合內(nèi)部傳感器的測(cè)量信息和外部傳感器的觀測(cè)信息以減少過(guò)程誤差和傳感器的測(cè)量誤差，得到更精確的機(jī)器人位置信息[2]。它們都有一定的適應(yīng)范圍，單一方法很難滿足多機(jī)器人系統(tǒng)的復(fù)雜工作環(huán)境。針對(duì)初始狀態(tài)未知或存在較大測(cè)量誤差的情況，本文提出EKF和PF相結(jié)合的定位方法，即先用PF使初始條件收斂到EKF的初始誤差允許范圍，再用EKF進(jìn)行迭代濾波，以達(dá)到快速、精確協(xié)同定位的目的。1多機(jī)器人系統(tǒng)協(xié)同定位技術(shù)框架12多機(jī)器人系統(tǒng)的協(xié)同定位是指多機(jī)器人群體利用相互之間的觀測(cè)信息，
8、在未知環(huán)境中互為路標(biāo)，并通過(guò)信息交換，共享各個(gè)機(jī)器人獲得的自身和環(huán)境測(cè)量信息，得到比單個(gè)機(jī)器人自身定位更精確的位姿估計(jì)[3]，其技術(shù)框架
