文档名：基于多模态信息融合的四足机器人避障研究
摘要：为了准确判断跟随过程中的障碍物距离,提高四足机器人在复杂环境下的跟随能力,提出了一种基于卡尔曼滤波(KF)和多模态信息融合的四足机器人避障方法.首先,对传感器采集到的数据进行KF,降低数据中包含的噪声;然后,通过融合算法处理滤波后的数据;最后,将融合后的数据与实际的距离数据进行比较.仿真分析结果表明:传感器采集到的数据经过滤波和融合算法处理后,同真实距离的最大差值为0.5cm,比融合前的数据更接近于真实距离值.所提出的四足机器人避障方法对含有噪声的数据有良好的处理作用,处理后的数据波动更小,能满足四足机器人的检测要求.
作者：桂林 颉潭成 徐彦伟 王银浩 Author：GUILin XIETancheng XUYanwei WANGYinhao
作者单位：河南科技大学机电工程学院,河南洛阳471003河南科技大学机电工程学院,河南洛阳471003;智能数控装备河南省工程实验室,河南洛阳471003
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(9)
分类号：TP212TP391.9
关键词：四足机器人 卡尔曼滤波算法 信息融合 避障
Keywords：quadrupedrobot Kalmanfilteringalgorithm informationfusion obstacleavoidance
机标分类号：TP301.6TP274TN925.93
在线出版日期：2023年9月26日
基金项目：国家自然科学基金，河南省高等学校重点科研项目，河南省机械装备先进制造协同创新中心资助项目基于多模态信息融合的四足机器人避障研究[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(9)桂林 颉潭成 徐彦伟 王银浩为了准确判断跟随过程中的障碍物距离,提高四足机器人在复杂环境下的跟随能力,提出了一种基于卡尔曼滤波(KF)和多模态信息融合的四足机器人避障方法.首先,对传感器采集到的数据进行KF,降低数据中包含的噪声;然后,通过融...参考文献和引证文献
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引证文献
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