机器人传感器定位中的模糊性干扰消除仿真

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.%Research the robot accurate localization.The paper put forward a robot localization ambiguous optimal genetic algorithm.Through fixing genetic locus,it improved the optimization performance of the robot position.Each fixed genetic locus can change robot localization optimum space,and the optimal position refining can eliminate ambiguous interference.The simulation results show that the algorithm can improve the robot localization ability and increase positioning accuracy.