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基于产生式规则多传感器数据融合方法的移动机器人避障 被引量:9
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作者 许芬 咸宝金 李正熙 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2009年第10期73-79,共7页
在分析机器人多传感器数据融合技术的基础上,采用基于产生式规则的分布式多传感器数据融合方法,设计了面向多路不同类反射式传感器的数据融合规则库和移动机器人的避障决策规则库,并利用VisualC++编程实现了二级规则库及推理机制,在移... 在分析机器人多传感器数据融合技术的基础上,采用基于产生式规则的分布式多传感器数据融合方法,设计了面向多路不同类反射式传感器的数据融合规则库和移动机器人的避障决策规则库,并利用VisualC++编程实现了二级规则库及推理机制,在移动机器人平台上进行了实验。设计了不同场景的室内环境,结果机器人都能有效避免碰撞。实验表明多传感器信息融合能够在不提高单个传感器性能要求的情况下较好地改善移动机器人的自主避障能力。 展开更多
关键词 产生式规则 多传感器融合 机器人避障
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基于UKF的定日镜姿态角最优估计研究 被引量:1
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作者 许芬 王凯迪 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期1226-1234,共9页
针对定日镜姿态角估计的非线性问题,提出用无味卡尔曼滤波方法(UKF)来估计定日镜的姿态角。对方位-高度角跟踪方式的定日镜跟日模型及其反射光斑中心位置进行分析。利用测量得到的光斑中心数据,建立了定日镜跟日过程中姿态角的估计模型... 针对定日镜姿态角估计的非线性问题,提出用无味卡尔曼滤波方法(UKF)来估计定日镜的姿态角。对方位-高度角跟踪方式的定日镜跟日模型及其反射光斑中心位置进行分析。利用测量得到的光斑中心数据,建立了定日镜跟日过程中姿态角的估计模型。仿真结果以及实际测量数据实验表明UKF算法能够对定日镜实际姿态角进行比较准确的估计并具有较好的抗干扰性。 展开更多
关键词 无味卡尔曼滤波 无味变换 定日镜姿态角估计
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