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研究了多机器人观测到同一目标时的协同定位问题。建立了各个机器人相对观测一致程度的数学描述模型,进而提出用基于极大熵准则的最大熵博弈获取使相对观测一致程度最优的协同定位方式。针对博弈结果的多样性,相应地改变观测方程的雅克比矩阵,推导了可适应多机器人各种博弈结果的扩展Kalman滤波协同定位算法。仿真实验表明,方法可实现机器人团队在协同定位时有选择、更高效地共享相互间的观测信息;在保证协同定位精度提高的同时有效地消除了多机器人相对观测信息间的冲突。 相似文献
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多目标数据关联的神经网络方法 总被引:1,自引:0,他引:1
数据关联是多目标跟踪的关键问题。基于 Hopfield神经网络的 JPDA是解决这一关键问题的有效方法之一 ,但此方法的难点在于优化系数的整定。提出一种改进算法 ,用于解决优化系数在线自适应整定问题。首先重新构造了李雅普诺夫能量函数 ,接着引入变化的优化系数因子 ,并给出了优化系数求解的迭代公式 ;最后对已有和改进的算法进行了仿真研究。结果表明改进的方法和原有的方法相比 ,一方面具有在线整定优化系数的功能 ,另一方面可以获得和原有算法非常接近的估计误差。 相似文献
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