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    重庆时时彩输了几十万: 一种移动机器人初始位姿获取方法和系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    CN201610922713.2

    申请日:

    2016.10.20

    公开号:

    CN106568432A

    公开日:

    2017.04.19

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G01C 21/00申请日:20161020|||公开
    IPC分类号: G01C21/00; G01C21/20 主分类号: G01C21/00
    申请人: 上海物景智能科技有限公司
    发明人: 杨再甫; 张小*; 章征贵
    地址: 201702 上海市青浦区高泾路599号1幢2层212室
    优先权:
    专利代理机构: 上海硕力知识产权代理事务所 31251 代理人: 郭桂峰
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610922713.2

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.05.17|||2017.04.19

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    一种移动机器人初始位姿获取方法和系统,包括S100获取初始信息;S200根据初始信息,采用粒子群算法获得当前朝向角度位置下的最优匹配度;S300判断当前朝向角度位置下的最优匹配度是否大于等于匹配阈值,若是执行步骤S500;否则,执行步骤S400原地旋转一定角度,获得旋转后朝向角度位置下的最优匹配度,判断旋转后朝向角度位置下的最优匹配度是否大于等于匹配阈值,若是则执行步骤S500获取最优匹配度对应粒子的位置和朝向角度,得到移动机器人的初始位姿;否则执行步骤S600移动机器人的初始位姿获取失败。本发明具有收敛快、精度高、粒子利用率高的优点,移动机器人原地旋转,可捕获移动机器人360°范围内的环境信息,使得激光雷达获取的信息更加丰富。

    权利要求书

    1.一种移动机器人初始位姿获取方法,其特征在于,包括步骤:
    S100获取初始信息,包括环境地图信息和移动机器人的朝向角度位置信息;
    S200根据所述初始信息,采用粒子群算法获得当前所述朝向角度位置下的最优匹配
    度;
    S300判断当前所述朝向角度位置下的最优匹配度是否大于等于匹配阈值,若是则执行
    步骤S500;否则,执行步骤S400;
    S400原地旋转一定角度,获得所述移动机器人的旋转后朝向角度位置下的最优匹配
    度,判断所述旋转后朝向角度位置下的最优匹配度是否大于等于匹配阈值,若是则执行步
    骤S500;否则,执行步骤S600;
    S500获取最优匹配度对应粒子的位置和朝向角度,得到所述移动机器人的初始位姿;
    S600移动机器人的初始位姿获取失败。
    2.根据权利要求1所述的移动机器人初始位姿获取方法,其特征在于,所述步骤S400还
    包括步骤:
    S410发布第一旋转指令,控制所述移动机器人旋转;
    S420判断旋转过程中是否碰到障碍物,若是则执行步骤S440;否则,执行步骤S430;
    S430判断所述移动机器人是否旋转到第一预设角度;若是则执行步骤S431;否则,返回
    步骤S410;
    S431获得所述移动机器人旋转第一预设角度朝向下的最优匹配度;
    S432判断所述第一预设角度朝向下的最优匹配度是否大于等于匹配阈值,若是则执行
    步骤S500;否则,执行步骤S600;
    S440所述移动机器人停止旋转,获得所述移动机器人停止旋转后角度朝向下的最优匹
    配度;
    S441判断所述停止旋转后朝向角度位置下的最优匹配度是否大于等于匹配阈值,若是
    则执行步骤S500;否则,执行步骤S450;
    S450控制所述移动机器人旋转返回至初始状态;
    S460发布第二旋转指令,控制所述移动机器人相对于所述第一旋转指令旋转方向的相
    反方向进行旋转;
    S461判断所述移动机器人是否旋转到第二预设角度,若是则执行步骤S462;否则,返回
    步骤S460;
    S462获得所述移动机器人旋转第二预设角度朝向下的最优匹配度;
    S463判断所述第二预设角度朝向下的最优匹配度是否大于等于匹配阈值,若是则执行
    步骤S500;否则,执行步骤S600。
    3.根据权利要求2所述的移动机器人初始位姿获取方法,其特征在于:所述旋转指令包
    括旋转速度指令、旋转方向指令和旋转角度指令,所述旋转角度为0-180°角度范围。
    4.根据权利要求1所述的移动机器人初始位姿获取方法,其特征在于,所述步骤S100还
    包括步骤:
    S110发射探测信号,并接收从障碍物反射回来的反射信号;
    S120根据所述探测信号和发射信号得到移动机器人所在的环境地图信息;
    S130读取移动机器人在所述环境地图上的朝向角度位置信息;
    S140发送所述初始信息,包括环境地图信息和移动机器人的朝向角度位置信息。
    5.根据权利要求1所述的移动机器人初始位姿获取方法,其特征在于,所述步骤S200还
    包括步骤:
    S210对粒子群体进行初始化运算,根据状态变量的转移概率密度函数采样多个粒子;
    S220采集所述移动机器人的所述初始信息;
    S230根据所述初始信息,得到每个粒子的自身适应度值,对比获得粒子个体历史最佳
    适应度值和粒子群体历史最佳适应度值;
    S240获得每个粒子的权重;
    S250对比获得最优权重,并更新粒子的速度和位置;
    S260根据所述更新的粒子速度和位置,更新每个粒子的权重;
    S270对所有粒子的权重进行归一化运算;
    S280重新进行采样,再次得到重采样后每个粒子的权重;
    S290对比获得重采样后的最优权重作为最优匹配度输出。
    6.根据权利要求4所述的移动机器人初始位姿获取方法,其特征在于,所述步骤S230还
    包括步骤:
    S231利用所述初始信息得到每个粒子的自身适应度值;
    S232判断每个粒子的自身适应度值是否大于等于粒子个体历史最佳适应度值,若是则
    执行步骤S233,否则,执行步骤S234;
    S233根据所述粒子的当前位置更新粒子个体历史最佳适应度值;
    S234保持粒子个体历史最佳适应度值不变;
    S235判断每个粒子的粒子个体历史最佳适应度值是否大于等于粒子群体历史最佳适
    应度值,若是则执行步骤S236,否则,执行步骤S237;
    S236根据所述粒子的当前位置更新粒子群体历史最佳适应度值;
    S237保持粒子群体历史最佳适应度值不变。
    7.根据权利要求5所述的移动机器人初始位姿获取的方法,其特征在于:所述步骤S230
    根据公式(1)得到适应度值,
    <mrow> <mi>f</mi> <mo>=</mo> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <mfrac> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mn>2</mn> <msub> <mi>u</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> </mfrac> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mo>&prime;</mo> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中,f表示适应度值,mi表示已有地图数据,m′i表示测量地图数据,ui表示采用服从高
    斯分布的测量噪声方差。
    8.根据权利要求5所述的移动机器人初始位姿获取的方法,其特征在于:所述步骤S240
    根据公式(2)获得每个粒子的权重,
    <mrow> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>w</mi> <mi>i</mi> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>w</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mi>p</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>|</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mi>i</mi> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>w</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <mfrac> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mn>2</mn> <msub> <mi>u</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> </mfrac> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mo>&prime;</mo> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msup> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中,在i=0时刻,采样N个粒子,得到的粒子用表示,权重的初始值为1/N,表
    示i时刻粒子的权重,表示i-1时刻粒子的权重,表示状态变量的
    转移概率密度函数,k表示第k个粒子,
    9.根据权利要求5所述的移动机器人初始位姿获取的方法,其特征在于:所述步骤S250
    根据公式(3)更新每个粒子的速度和位置,
    <mrow> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>v</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <mi>a</mi> <mo>*</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>p</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mi>b</mi> <mi>e</mi> <mi>s</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mi>b</mi> <mo>*</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>p</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mi>b</mi> <mi>e</mi> <mi>s</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>x</mi> <mi>i</mi> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>v</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>3</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中,是i-1时刻粒子的速度,表示时刻粒子的位置,表示i-1时刻粒子的位
    置,ppbest表示每个粒子的自身适应度值与粒子个体历史最佳适应度值的适应度值进行比较
    获得的粒子个体历史最佳适应度值,pgbest表示粒子个体历史最佳适应度值ppbest与粒子群
    体最佳适应度值进行比较获得的粒子群体历史最佳适应度值,k表示第k个粒子,a和b是服
    从高斯分布的正随机数。
    10.根据权利要求5所述的移动机器人初始位姿获取的方法,其特征在于:所述步骤
    S270根据公式(4)对所有粒子的权重进行归一化运算,
    <mrow> <msubsup> <mi>w</mi> <mi>i</mi> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <mfrac> <msubsup> <mi>w</mi> <mi>i</mi> <mi>k</mi> </msubsup> <mrow> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <msubsup> <mi>w</mi> <mi>i</mi> <mi>k</mi> </msubsup> </mrow> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>4</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中,表示i时刻粒子的权重,k表示第k个粒子,N表示采样粒子数量。
    11.一种移动机器人初始位姿获取系统,包括基座、设置于基座上的激光定位装置其特
    征在于,还包括:中央处理装置和旋转控制装置;
    所述激光定位装置与所述中央处理装置通讯连接,获取移动机器人的初始信息,包括
    环境地图信息和移动机器人的朝向角度位置信息,将所述初始信息发送至中央处理装置;
    所述中央处理装置与所述旋转控制装置通讯连接,接收所述激光定位装置发送的所述
    初始信息,采用粒子群算法获得当前所述朝向角度位置下的最优匹配度;判断当前所述朝
    向角度位置下的最优匹配度是否大于等于匹配阈值,若是则获取最优匹配度对应粒子的位
    置和朝向角度,得到所述移动机器人的初始位姿;否则发送旋转指令至所述旋转控制装置,
    获得所述移动机器人原地旋转一定角度后朝向角度位置下的最优匹配度,判断所述旋转后
    朝向角度位置下的最优匹配度是否大于等于匹配阈值,若是则获取最优匹配度对应粒子的
    位置和朝向角度,得到所述移动机器人的初始位姿;否则所述移动机器人的初始位姿获取
    失败;
    所述旋转控制装置接收所述中央处理装置发送的所述旋转指令,根据所述旋转指令控
    制所述移动机器人原地旋转一定角度。
    12.根据权利要求11所述的移动机器人初始位姿获取系统,其特征在于,所述中央处理
    装置还包括:指令发布???、获取??楹团卸夏??;
    所述指令发布??橛胨鲂刂谱爸猛ㄑ读?,发布第一旋转指令至所述所述旋转
    控制装置,控制所述移动机器人旋转直至旋转到第一预设角度;接收所述判断??榉⑺偷?br />碰撞信息,发布停止旋转指令至所述旋转控制装置控制所述移动机器人停止旋转,发布回
    位指令至所述旋转控制装置控制所述移动机器人旋转返回至初始状态;发布第二旋转指令
    至所述旋转控制装置控制,控制所述移动机器人相对于所述第一旋转指令旋转方向的相反
    方向进行旋转直至旋转到第二预设角度;
    所述获取??橛胨鲋噶罘⒉寄?橥ㄑ读?,采用粒子群算法获得当前所述朝向角度
    位置下的最优匹配度,发送所述当前朝向角度位置下的最优匹配度至所述判断???;当所
    述移动机器人根据所述指令发布??榉⒉嫉乃龅谝恍噶?、停止旋转指令、回位指令
    和第二旋转指令控制所述移动机器人开始原地旋转后,获得所述移动机器人旋转第一预设
    角度朝向下的最优匹配度、所述移动机器人碰到障碍物停止旋转后朝向角度位置下的最优
    匹配度和所述移动机器人旋转第二预设角度朝向下的最优匹配度;并发送所述移动机器人
    的旋转相关信息和当前所述朝向角度位置下的最优匹配度、第一预设角度朝向下的最优匹
    配度、停止旋转后朝向角度位置下的最优匹配度、第二预设角度朝向下的最优匹配度至所
    述判断???;
    所述判断??橛胨龌袢∧?橥ㄑ读?,接收所述获取??榉⑺偷乃龅鼻俺蚪嵌?br />位置下的最优匹配度,判断所述当前朝向角度位置下的最优匹配度是否大于等于匹配阈
    值,若是则获取最优匹配度对应粒子的位置和朝向角度,得到所述移动机器人的初始位姿;
    否则,接收所述获取??榉⑺偷乃龅谝恍噶?,控制所述移动机器人旋转,判断旋转过
    程中是否碰到障碍物,若没有碰到障碍物则判断所述移动机器人是否旋转到第一预设角
    度,若未旋转到所述第一预设角度,则发送再旋转信息至所述指令发布???,根据所述指令
    发布??榉⑺偷乃龅谝恍噶羁刂扑鲆贫魅诵恋谝辉ど杞嵌?;根据所述获
    取??榉⑺偷乃龅谝辉ど杞嵌瘸蛳碌淖钣牌ヅ涠?,判断所述第一预设角度朝向下的最
    优匹配度是否大于等于匹配阈值,若是则获取最优匹配度对应粒子的位置和朝向角度,得
    到所述移动机器人的初始位姿,否则移动机器人的初始位姿获取失败;若碰到障碍物则发
    送所述碰撞信息至所述指令发布???,根据所述旋转指令、回位指令控制所述移动机器人
    停止旋转并控制所述移动机器人旋转返回至初始状态;根据所述获取??榉⑺偷乃鐾V?br />旋转后朝向角度位置下的最优匹配度,判断所述停止旋转后朝向角度位置下的最优匹配度
    是否大于等于匹配阈值,若是则获取最优匹配度对应粒子的位置和朝向角度,得到所述移
    动机器人的初始位姿;否则接收所述获取??榉⑺偷乃龅诙噶?,控制所述移动机
    器人旋转;判断所述移动机器人是否旋转到第二预设角度,若未旋转到所述第二预设角度,
    则发送再旋转信息至所述指令发布???,根据所述指令发布??榉⑺偷乃龅诙噶?br />控制所述移动机器人旋转至第二预设角度;根据所述获取??榉⑺偷乃龅诙ど杞嵌瘸?br />向下的最优匹配度,判断所述第二预设角度朝向下的最优匹配度是否大于等于匹配阈值,
    若是则获取最优匹配度对应粒子的位置和朝向角度,得到所述移动机器人的初始位姿,否
    则移动机器人的初始位姿获取失败。
    13.根据权利要求12所述的移动机器人初始位姿获取系统,其特征在于:所述旋转指令
    包括旋转速度指令、旋转方向指令和旋转角度指令,所述旋转角度为0-180°角度范围。
    14.根据权利要求11所述的移动机器人初始位姿获取系统,其特征在于,所述激光定位
    装置包括:激光发射器、光学接收器和信息处理器;
    所述激光发射器与所述光学接收器通讯连接,所述激光发射器发射探测信号;
    所述光学接收器与所述信息处理器通讯连接,接收从障碍物反射回来的反射信号;
    所述信息处理器接收所述反射信号,获得所述移动机器人所在的环境地图信息和在所
    述环境地图上的朝向角度位置信息,将所述所述初始信息,包括环境地图信息和移动机器
    人的朝向角度位置信息发送至所述中央处理装置。
    15.根据权利要求12所述的移动机器人初始位姿获取系统,其特征在于,所述获取???br />还包括:采集子???、运算子???、重采样子??楹褪涑鲎幽??;
    所述采集子??橛胨雠卸夏?橥ㄑ读?,对粒子群体进行初始化运算,根据状态变
    量的转移概率密度函数采样多个粒子;采集所述移动机器人的所述初始信息;
    所述运算子??橛胨霾杉幽?橥ㄑ读?,根据所述初始信息,得到每个粒子的自
    身适应度值,对比获得粒子个体历史最佳适应度值和粒子群体历史最佳适应度值;获得每
    个粒子的权重;对比获得最优权重,并更新粒子的速度和位置;根据所述更新粒子的速度和
    位置,更新每个粒子的权重;对所有粒子的权重进行归一化运算;
    所述重采样子??橛胨鲈怂阕幽?橥ㄑ读?,重新进行采样,再次得到重采样后每
    个粒子的权重;
    所述输出子??橛胨鲋夭裳幽?橥ㄑ读?,对比获得重采样后的最优权重作为最
    优匹配度输出。
    16.根据权利要求15所述的移动机器人初始位姿获取系统,其特征在于,所述运算子模
    块还包括:获取单元和比较单元;
    所述获取单元与所述采集子??橥ㄑ读?,利用所述初始信息得到每个粒子的自身适
    应度值;
    所述比较单元与所述获取单元通讯连接,判断每个粒子的自身适应度值是否大于等于
    粒子个体历史最佳适应度值的适应度值,若是则根据所述粒子的当前位置更新粒子个体历
    史最佳适应度值;否则,保持粒子个体历史最佳适应度值不变;判断每个粒子的粒子个体历
    史最佳适应度值是否大于等于粒子群体历史最佳适应度值,若是则根据所述粒子的当前位
    置更新粒子群体历史最佳适应度值;否则,保持粒子群体历史最佳适应度值不变。
    17.根据权利要求15所述的移动机器人初始位姿获取系统,其特征在于:所述运算子模
    块根据公式(1)得到适应度值,
    <mrow> <mi>f</mi> <mo>=</mo> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <mfrac> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mn>2</mn> <msub> <mi>u</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> </mfrac> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mo>&prime;</mo> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中,f表示适应度值,mi表示已有地图数据,m′i表示测量地图数据,ui表示采用服从高
    斯分布的测量噪声方差。
    18.根据权利要求15所述的移动机器人初始位姿获取系统,其特征在于:所述运算子模
    块根据公式(2)得到每个粒子的权重,
    <mrow> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>w</mi> <mi>i</mi> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>w</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mi>p</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>|</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mi>i</mi> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>w</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <mfrac> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mn>2</mn> <msub> <mi>u</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> </mfrac> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>m</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mo>&prime;</mo> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msup> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中,在i=0时刻,采样N个粒子,得到的粒子用表示,权重的初始值为1/N,表
    示i时刻粒子的权重,表示i-1时刻粒子的权重,表示状态变量的
    转移概率密度函数,k表示第k个粒子,
    19.根据权利要求15所述的移动机器人初始位姿获取系统,其特征在于:所述运算子模
    块根据公式(3)更新每个粒子的速度和位置,
    <mrow> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>v</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <mi>a</mi> <mo>*</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>p</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mi>b</mi> <mi>e</mi> <mi>s</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mi>b</mi> <mo>*</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>p</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mi>b</mi> <mi>e</mi> <mi>s</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>x</mi> <mi>i</mi> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>v</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>k</mi> </msubsup> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>3</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中,是i-1时刻粒子的速度,表示时刻粒子的位置,表示i-1时刻粒子的位
    置,ppbest表示每个粒子的自身适应度值与粒子个体历史最佳适应度值的适应度值进行比较
    获得的粒子个体历史最佳适应度值,pgbest表示粒子个体历史最佳适应度值ppbest与粒子群
    体最佳适应度值进行比较获得的粒子群体历史最佳适应度值,k表示第k个粒子,a和b是服
    从高斯分布的正随机数。
    20.根据权利要求15所述的移动机器人初始位姿获取系统,其特征在于:所述运算子模
    块根据公式(4)对所有粒子的权重进行归一化运算,
    <mrow> <msubsup> <mi>w</mi> <mi>i</mi> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <mfrac> <msubsup> <mi>w</mi> <mi>i</mi> <mi>k</mi> </msubsup> <mrow> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <msubsup> <mi>w</mi> <mi>i</mi> <mi>k</mi> </msubsup> </mrow> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>4</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中,表示i时刻粒子的权重,k表示第k个粒子,N表示采样粒子数量。

    关 键 词:
    一种 移动 机器人 初始 获取 方法 系统
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