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时间:2020-03-23
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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2010,46(5)243信息融合算法在机器人足球系统中的应用潘新生,杨宜民PANXin—sheng,YANGYi-min广东工业大学自动化学院,广州510090SchoolofAutomation,GuangdongUniversityofTechnology,Guangzhou510090,ChinaPANXin—sheng。YANGYi-min.Applicationofinformationfusionalgorithminrobot
2、soccersystem.ComputerEngineeringandApplications,2010,46(5):243-245.Abstract:TheoptimalinformationfusionKalmanfilteralgorithmgivesthelinearminimumvarianeeinthedynamicenvironment.ThispaperappliestheoptimalinformationfusionKalmanfilteralgorithmtOtheballstateestimation
3、andpredictioninrobotsoccersystem,andpresentstheprocessingstructureofinformationfusionanddetailedrealizationstepsofthealgorithm.Theexperimentationresultshowsthatthisalgorithmcaneliminatenoisescontainedinsinglerobotvisionsensordataandpreciselyestimateandpredictthesta
4、teoftheballwitIlgoodfeasibilityandadvantage.Furthermore.when$omerobotvisionsensorisfaulty,italsohasfaulttoleranceandmbusmessproperties.Keywords:optimalinformationfusion;Kalmanfilter;rehotvisionsensor;robotsoccersystem摘要:最优信息融合Kalman滤波算法给出了实时动态环境中线性方差最小的融合估计。采用该算法对机
5、器人足球系统中的小球进行状态估计和预测,并给出了信息融合处理结构和该算法的具体实现步骤。实验结果表明,该算法可以克服单一视觉传感器采集的数据舍有较大噪声等局限性,实现了对小球精确的状态估计和预测,具有可行性和优越性,并且在某一机器人视觉传感器出错时。系统仍具有良好的容错性和鲁棒性。关键词:最优信息融合;Kalman滤波;机器人视觉传感器;机器人足球系统DOI:10.3778/j.issn.1002—8331.2010.05.073文章编号:1002—8331(2010)05—0243—03文献标识码:A中图分类号:TP274
6、1引言Kalman滤波理论给出了实时动态环境中基于统计意义下的最优融合估计,在通信、导航、工业控制、机器人等领域有广泛的应用,主要用于对机动目标的状态估计、跟踪和预测。在机器人足球系统中,机器人的自定位和对小球的快速跟踪、准确状态估计及预测非常关键。国内外一些研究单位将Kalman滤波应用于机器人的自定位,融合处理多个传感器信息,取得了较为理想的效果fl_,1。文献(4】、文献[5】应用Kalman滤波算法对小球进行状态估计和预测,得到了比较精确的实验结果。但这些处理都是在单个机器人上进行,只是融合了单个机器人传感器的信息,
7、在某种程度上具有一定的局限性,如当机器人传感器受干扰过大或出错时,机器人得到的定位结果或小球的位置信息将是不准确甚至是错误的。因此,针对上述不足,从整个机器人足球系统的角度考虑,将最优信息融合Kalman滤波算法应用于系统中小球的状态估计和预测,采用集中式处理结构,融合多个机器人视觉传感器的数据信息,从而避免了单个机器人融合处理的局限性,并具有良好的容错性和鲁棒性。2系统的信息融合处理结构在机器人足球系统中,仅对单个机器人传感器信息进行融合处理,并不能充分地利用整个系统的全部信息,并且由于单个机器人传感器探测范围有限,受干扰
8、过大或传感器自身出错等因素存在时,各个机器人得到的信息将不够令面、不够准确甚至有可能是错误的。因此,针对这些问题,利用各个机器人的空J’日J分布性和各个机器人得到的信息具有互补性等特点,结合机器人足球系统的特点,设计了系统的信息融合处理结构,如图1所示。由图1可以看出,该系统的信息融合处理
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