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研究了多机器人群在未知环境中进行合作定位的方法.机器人利用相对观测信息以及必要的信息交换,完成信息的共享及自身的定位.在初始阶段,机器人都不知道其自身的位置,当具有全局定位能力的机器人获得定位信息后,其他机器人利用粒子滤波（PF）方法融合相对观测量,各自维护着一个代表其位置分布的粒子集合,当粒子集合逐步收敛到接近Gauss分布时,则转而利用扩展Kalman滤波（EKF）方法进行位置的跟踪.仿真结果及实验表明,PF-EKF方法结合粒子滤波器的鲁棒性、适应性与EKF的高效率和实时性,机器人群中各成员可共享全局定位信息,能有效地在未知环境中确定自身的位置. 相似文献
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