基于自适应感知复位算法的移动机器人定位

本文在传统粒子滤波的基础上提出了一种基于自适应感知复位定位算法(ASRL:Adaptive Sensor Reset- ting Localization)的移动机器人定位方法.该方法通过带有权值的样本集描绘机器人的可信度,根据有效的样本数计算需要生成的新样本数,然后从感知分布中采样代替原来的样本.ASRL算法已经在安装有编码器和彩色摄像机两种传感器的实际移动机器人AMR-ITL上进行实验,结果表明该算法鲁棒性更好,收敛更快.