基于高斯分布的机器人超声波环境建模研究

针对超声波两测量关联模型存在错误关联的问题,本文提出一种最大化外接圆概率的关联模型以提高关联准确性。首先,在CD聚类中增加探测目标分布信息,并提出判断RCD来自同一特征的方法;然后,最大化外切圆分布概率以提高关联准确性,对特征参数不确定性进行分析,利用最小二乘法进行特征参数估计;最后,实现了特征匹配和融合。仿真和实验表明,该算法能有效提高特征关联准确性,减少错误关联,参数估计方法提高了估计准确性,满足机器人环境建模要求。