【摘 要】
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通过分析全向视觉、电子罗盘和里程计等传感器的感知模型，设计并实现了一种给定环境模型下移动机器人全局自定位算法．该算法利用蒙特卡罗粒子滤波，融合多个传感器在不同观测点获
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通过分析全向视觉、电子罗盘和里程计等传感器的感知模型，设计并实现了一种给定环境模型下移动机器人全局自定位算法．该算法利用蒙特卡罗粒子滤波，融合多个传感器在不同观测点获取的观测数据完成机器人自定位．与传统的、采用单一传感器自定位的方法相比，它把多个同质或异质传感器所提供的不完整测量及相关联数据库中的信息加以综合，降低单个信息的不确定性，提高了自定位的精度．同时由于充分利用了全向视觉传感器的观测模型，在粒子滤波定位方法的实现过程中，粒子点的置信度通过查表的方法获得，达到了在自定位过程中，确定置信度时所要求的快
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