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《武汉工程大学学报》 2013年02期
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机器人世界杯足球锦标赛中多机器人对目标协同定位算法的改进

张彦铎  李哲靖  鲁统伟  
【摘要】:以机器人世界杯足球锦标赛(ROBOCUP)中全自主机器人平台为对象,针对传统的基于密度空间聚类方法(DBSCAN)在对数据处理的精准度和稳定性上的出现的问题,提出了引入机器人距离阈值的改进DBSCAN算法,以提高多机器人协同定位的准确度.首先通过研究单个机器人自定位和目标定位,建立协同定位信息融合的模型;然后该算法通过引入机器人距离阈值,结合平台实际,即机器人测控距离越近测控的精度越高,将传统基于密度空间的聚类方法中有可能被剔除掉的数据,通过与阈值的对比而决定是否保留,提高融合数据的数据量和准确度,从而解决观测信息误差较大以及融合数据不稳定的问题.实验中,在多机器人获取同一个点的情况下分别使用传统DBSCAN和改进DBNSCAN算法对目标点进行数据融合.实验结果表明对比传统DBSCAN,改进后的算法在领域半径EPS变化的情况下,融合数据依然稳定.ROBOCUP全自主机器人平台中使用引入机器人距离阈值判断的改进DBSCAN算法进行协同定位,这让其信息融合在稳定性和精确性方面要高于传统的DBSCAN算法.

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