机器人传感器定位中的模糊性干扰消除仿真.pdf

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1、第30卷第7期计算机仿真2013年7月文章编号：1006—9348(2013)07-0363—04机器人传感器定位中的模糊性干扰消除仿真李丽丽(齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院，黑龙江齐齐哈尔161006)摘要：研究机器人准确定位问题。机器人装备的传感器数量较多，不同类型数据采集传感器对环境中突变性因素的敏感程度不同，造成用于定位的传感器信息反馈到终端后融合，结果存在偏差，出现了传感定位信息的模糊性。传统的传感信息融合方法多是根据先验信息进行信息融合，但是机器人传感器采集的多是随机信息，大大增加了融合后定位信息模糊性的可能。造成定位不准。提出了一种机器人定位模糊性寻

2、优遗传算法。通过固定较大小的基因位来改善遗传算法的机器人位置寻优性能，每次基因位的固定都能改变机器人定位的寻优空间，对寻优位置进行细化，消除融合中带来的特征模糊性干扰。后期的仿真结果表明，改进方法可以改善机载机器入的定位能力，定位准确性大幅提高。关键词：信息融合；机器人定位；遗传算法中图分类号：TP391．9文献标识码：BAmbiguousInterferenceEliminationSimulationofOptimalRobotReal-TimePositioningLILi-1i(QiqiharUniversity，CollegeofComputerandCo

3、ntrolEngineering，QiqiharHeilongjiang161006，China)ABSTRACT：Researchtherobotaccuratelocalization．Thepaperputforwardarobotfocalizationambiguousoptimalgeneticalgorithm．Throughfixinggeneticlocus，itimprovedtheoptimizationperformanceoftherobotposition．Eachfixedgeneticlocuscanchangerobotlocali

4、zationoptimumspace，andtheoptimalpositionrefiningcaneliminateam-biguousinterference．Thesimulationresultsshowthatthealgorithmcanimprovetherobotlocalizationabilityandin·creasepositioningaccuracy．KEYWORDS：Informationfusion；Robotlocalization；Geneticalgorithml引言移动机器人的主要目标是进行位置信息有效的定位，移动机器人的定

5、位过程是指其依据内部状态的检测情况和对外部环境的感知情况预测自身的位置和运行情况的过程¨’2J。当前通常采用卫星全球定位系统等设备对机器人进行有效定位，但是由于环境、任务等因素具有多样性和随机性，移动机器人通常使用机载传感器进行定位，该传感器主要对机器人进行位置追踪和地图采集，其中位置追踪是确保运行机器人对自身位置和运行情况的预测p’。一般用三元组(x，Y，z)描述二维情况下移动机器人的位置，其中(x，Y)用于描述移动机器人的平移分量，z用于描述选择分量。对机器人的位置进行追踪的过程中，机器人的原始位置信息已知，原始位置未知的预测过程称为全局定位HJ。地图基金项目：

6、黑龙江省教育厅2013年度科学技术研究(面上)项目计划(12531762)收稿13期：2013—01—28修回13期：2013—02-18采集是指在已知移动机器人位置信息的条件下创建环境地图，移动机器人依据相应的地图进行定位以及导航。51。当前的机器人定位过程，通常采用特征地图方法，采集环境特征并对特征进行量化处理，进而反映相应的环境信息，具有简便、高精度的优点，通过参量法分析几何特征，能够处理不同坐标系间的转化，并且能够融合不同传感器信息，完成机器人定位∞1。但是该种方法也具有一定的缺陷，机器人中存在大量不同类型的传感器，这些传感器对环境中的激变因素的反应程度不同

7、，使得传感器定位信息传递到终端的融合结果存在一定的偏差，容易产生定位信息的模糊性。传统的信息融合方法通常依据先验信息进行信息的融合，机器人通常基于先验信息进行信息融合，因为机器人中的传感器收集到的大都是随机信息，导致信息融合后出现信息模糊性的概率增大，容易出现错误定位现象。为了解决上述分析的问题，本文提出了一种变异夹紧模糊性寻优消除遗传算法。对较大的基因位进行固定，进而优化遗传算法的机器人位置寻优能力，每固定一次基因位就能．．．——363．．．——调整机器人定位的寻优区域，细化相应的寻优位置，过滤信息融合过程中产生的特征模糊性干扰。通过最终的仿真结果说明，本文方