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为了改善移动机器人Markov定位算法中方向传感器模型的性能,提出基于高斯函数的新概率模型.该模型考虑了方向角周期性问题,对相位进行了转换,利用高斯函数对方向传感器进行了概率建模.将此模型放入Markov算法,与其他传感器组成观测模型,并进行对称环境中的单次定位仿真和复杂环境中的连续定位仿真.仿真结果表明,这种概率模型计算量小,收敛速度快,在大量测量噪声存在下工作稳定.