武汉工程大学学报
武漢工程大學學報
무한공정대학학보
JOURNAL OF WUHAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY
2013年
2期
69-73,79
,共6页
全自主机器人%协同定位%DBSCAN聚类分析%距离阈值
全自主機器人%協同定位%DBSCAN聚類分析%距離閾值
전자주궤기인%협동정위%DBSCAN취류분석%거리역치
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.
以機器人世界杯足毬錦標賽(ROBOCUP)中全自主機器人平檯為對象,針對傳統的基于密度空間聚類方法(DBSCAN)在對數據處理的精準度和穩定性上的齣現的問題,提齣瞭引入機器人距離閾值的改進DBSCAN算法,以提高多機器人協同定位的準確度.首先通過研究單箇機器人自定位和目標定位,建立協同定位信息融閤的模型；然後該算法通過引入機器人距離閾值,結閤平檯實際,即機器人測控距離越近測控的精度越高,將傳統基于密度空間的聚類方法中有可能被剔除掉的數據,通過與閾值的對比而決定是否保留,提高融閤數據的數據量和準確度,從而解決觀測信息誤差較大以及融閤數據不穩定的問題.實驗中,在多機器人穫取同一箇點的情況下分彆使用傳統DBSCAN和改進DBNSCAN算法對目標點進行數據融閤.實驗結果錶明對比傳統DBSCAN,改進後的算法在領域半徑EPS變化的情況下,融閤數據依然穩定.ROBOCUP全自主機器人平檯中使用引入機器人距離閾值判斷的改進DBSCAN算法進行協同定位,這讓其信息融閤在穩定性和精確性方麵要高于傳統的DBSCAN算法.
이궤기인세계배족구금표새(ROBOCUP)중전자주궤기인평태위대상,침대전통적기우밀도공간취류방법(DBSCAN)재대수거처리적정준도화은정성상적출현적문제,제출료인입궤기인거리역치적개진DBSCAN산법,이제고다궤기인협동정위적준학도.수선통과연구단개궤기인자정위화목표정위,건립협동정위신식융합적모형；연후해산법통과인입궤기인거리역치,결합평태실제,즉궤기인측공거리월근측공적정도월고,장전통기우밀도공간적취류방법중유가능피척제도적수거,통과여역치적대비이결정시부보류,제고융합수거적수거량화준학도,종이해결관측신식오차교대이급융합수거불은정적문제.실험중,재다궤기인획취동일개점적정황하분별사용전통DBSCAN화개진DBNSCAN산법대목표점진행수거융합.실험결과표명대비전통DBSCAN,개진후적산법재영역반경EPS변화적정황하,융합수거의연은정.ROBOCUP전자주궤기인평태중사용인입궤기인거리역치판단적개진DBSCAN산법진행협동정위,저양기신식융합재은정성화정학성방면요고우전통적DBSCAN산법.
