鲁棒的机器人蒙特卡洛定位算法

acml 定位算法参数
ACML（Adaptive Monte Carlo Localization）定位算法是一种基于粒子滤波的定位算法，用于机器人在未知环境中的定位。

以下是ACML 定位算法的一些重要参数：
1. 粒子数量：粒子数量是ACML定位算法中一个关键参数，它决定了算法的定位精度和鲁棒性。

粒子数量太少可能会导致定位精度不够，而粒子数量太多则可能会增加计算负担。

2. 权重更新：在ACML定位算法中，每个粒子都有一个权重，用于表示该粒子所代表的位置状态的可信度。

权重更新参数用于调整粒子的权重，以便更好地反映机器人实际的位置状态。

3. 观测模型：观测模型用于描述机器人通过传感器观测到的环境信息与机器人位置之间的关系。

观测模型的准确性直接影响到ACML定位算法的定位精度和鲁棒性。

4. 运动模型：运动模型用于描述机器人在相邻时刻之间的位置和速度的转移关系。

一个好的运动模型可以帮助算法更好地预测机器人的运动轨迹。

5. 控制输入：控制输入参数用于描述机器人的控制输入，如速度、加速度等。

控制输入参数的准确性直接影响到机器人的运动轨迹和定位精度。

这些参数可以根据实际应用的需求和场景进行调整，以便更好地平衡ACML定位算法的性能和计算成本。

同时，针对不同环境和应用需求，也需要开发不同类型的ACML定位算法。

高精度高准确性鲁棒性的轨道机器人全局定位法摘要：提出一种基于新模型的机器人计算力矩鲁棒跟踪控制。

首先,利用反馈控制技术,把多关节机器人动力学模型转化成一个线性状态方程。

然后,基于此线性状态方程,应用李雅普诺夫函数设计思想,针对不确定性有界的要求,设计连续鲁棒补偿控制器来抑制不确定性对机器人控制系统的影响。

根据所选控制器中个别参数的不同,分别使机器人系统满足全局指数稳定(GES),全局渐近稳定(GAS)和全局一致终值有界(GUUB)。

关键词：鲁棒性；机器人；定位法引言自主移动机器人导航过程需要回答三个问题：“我在哪里？”“我要去哪儿？”和“我怎样到达那里？”。

定位就是要回答第一个问题，确切的，移动机器人定位就是确定机器人在其运动环境中的世界坐标系的坐标。

根据机器人定位可分为相对定位和绝对定位。

一、相对定位1、里程计法在移动机器人车轮上装有光电编码器，通过对车轮转动记录实现位资跟踪。

航位推算法是假定初始位置已知，根据以前的位置对当前位置估计更新。

缺点是：航位推算是个累加过程，逐步累加的过程中，测量值以及计算值都会累积误差，定位精度下降，因此，它只适用于短时间或短距离位资跟踪。

2、惯性导航法机器人从一个已知坐标出发，陀螺仪测得角加速度的值，加速度计获得线加速度，通过角加速度和线加速度进行二次积分，分别得到角度和位置。

二、绝对定位绝对定位又称为全局定位。

完成机器人全局定位需要预先确定好环境模型或通过传感器直接向机器人提供外接位置信息，计算机器人在全局坐标系中的位置。

1、信标定位：运用人工路标或自然路标和三角原理进行定位。

2、地图匹配：利用传感器感知环境信息创建好地图，然后，将当前地图与数据库中预先存储好的地图进行匹配，计算出机器人在全局坐标系中位资。

3、GPS：室外机器人导航定位4、概率定位：基于概率地图的定位，用概率论来表示不确定性，将机器人方位表示为对所有可能的机器人位资的概率分布。

4.1马尔科夫定位（Maekov Localization ML）：机器人通常不知道他所处环境的确切位置，而是用一个概率密度函数表示机器人的位置。

优先出版 计 算 机 应 用 研 究 第32卷--------------------------------基金项目：科技部国际合作资助项目(2010DFA12160)；重庆市科技攻关项目(CSTC ，2010AA2055)作者简介：张毅(1966-)，男，博士，教授，主要研究方向为机器人及应用、数据融合、信息无障碍技术；程铁凤(1989-)，女，重庆，硕士研究生，主要研究方向为机器人自主导航技术；罗元(1972-)，女，博士，教授，主要研究方向为信号与信息处理、数字图像处理；傅有力(1990-)，男，重庆，硕士研究生，主要研究方向为机器人自主导航技术．鲁棒的机器人粒子滤波即时定位与地图构建的实现 张 毅，程铁凤，罗 元，傅有力(重庆邮电大学 信息无障碍研发中心，重庆 400065)摘 要：为了实现未知环境下的移动机器人同时定位与地图构建，提出一种改进的粒子滤波器算法。

针对传统粒子滤波器粒子数量大的问题，通过在粒子滤波重要性采样阶段融入激光传感器观测信息，以减少所需粒子数。

重采样之后出现粒子严重枯竭时，进行马尔可夫蒙特卡洛移动处理以降低粒子的匮乏效应。

该方法在装有机器人操作系统的Pioneer3-DX 机器人上进行测试，实验结果表明，它能够在线地创建高精度的栅格地图。

关键词：即时定位与地图构建；粒子滤波；马尔科夫-蒙特卡洛；机器人操作系统 中图分类号：TP242.6 文献标志码：ARobust robot simultaneous localization and mapping implementation based on improved particle filter ZHANG Yi, CHENG Tie-feng, LUO Yuan, FU You-li(Research Center of Information Accessibility, Chongqing University of Posts & Telecommunications, Chong- qing 40065, China )Abstract In order to implement the mobile robot simultaneous localization and mapping in unknown environments, this paper presents an improved particle filter algorithm. To decrease the large number of particles that needed in normal particle filter, it integrates the observed information of laser range finder into importance sampling. When severe particle impoverishment occurs after resampling, the algorithm takes Markov Chain Monte Carlo moving process to reduce particle impoverishment effect. The method is tested on a Pioneer3-DX robot with robot operating system. Actual experiment results show that the method could generate high-precision grid map in real time. Key words SLAM; particle filter; Markov Chain Monte; robot operating system 0 引言随着人们生活水平的提高，机器人将走出工厂，进入人们的生活。

蒙特卡罗定位算法
蒙特卡罗定位算法是一种基于蒙特卡罗方法的定位算法。

该算法的基本思想是利用随机采样的方法，通过计算采样点与参考点之间的距离来确定目标的位置。

该算法适用于各种场景下的定位问题，包括室内、室外、移动场景等。

具体实现过程中，蒙特卡罗定位算法通常分为两个阶段：离线阶段和在线阶段。

在离线阶段，需要通过采集参考点的位置和信号强度等信息来建立定位模型，并对模型进行训练和优化。

在在线阶段，通过采样算法随机生成候选点，并计算候选点与参考点之间的距离，最终确定目标位置。

蒙特卡罗定位算法具有一定的优点，如可以适应不同的应用场景，具有较高的定位精度和鲁棒性等。

但同时也存在一些缺陷，如计算量较大，需要大量的参考点和采样次数来提高定位精度，受环境干扰较大等问题。

总之，蒙特卡罗定位算法是一种基于蒙特卡罗方法的定位技术，具有一定的应用前景和研究价值。

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一种鲁棒的安全定位算法在基于无线传感网络的定位设计中，信标节点的部署是一个至关重要的因素。

目前大部分的定位算法都需要在监测区域内部署许多的信标节点。

然而，在有攻击的环境下，这些信标节点很容易受到恶意节点的攻击。

针对这一个问题，提出了只在无线传感器网络监测区域的边界上部署少量的节点估算未知节点的位置，并通过信标节点之间通信来对其进行验证。

标签：无线传感网络；定位；测距；恶意攻击1 概述目前，随着无线通信技术和网络技术的发展，无线传感器网络[1]（Wireless Sensor Networks，WSN）得到了前所未有的关注，可以被广泛的应用于各种应用中，如军事监测、医疗保健、智能家居、追踪和环境监测等[2]。

定位一般是指在一个可接受的精度条件下，确定一个未知节点的绝对坐标或相对坐标的能力。

未知节点的定位精度一般会受到信标节点坐标的影响。

文献[3]旨在寻找一种信标节点最优部署方案，该方案能够让所有目标节点的定位精度最高。

通过选择3到8个信标节点情况下的最优信标节点部署方案。

结果表明，当存在4到8个信标节点时，将信标节点等距的部署在一个正方形测试区域的边界上，可以得到最小的平均克拉米罗值。

本文针对网络中会存在恶意攻击的情况，提出了一个鲁棒的、低成本的、有效的定位方案。

提出的方案最多只需要16个信標节点，这些信标节点被部署在监测区域的边界上，将信标节点等距的部署在监测区域的边界上，采用未知节点和信标节点之间的最小跳数估计两者之间的距离，代替应用噪声模型。

通过信标节点之间的相互通信来识别恶意信标节点。

2 未知节点的距离估计本文分析在监测区域的边界部署少量信标节点（小于16个）估计未知节点的位置。

设无线传感器网络中有k个信标节点，其中k∈[2，16]。

且每个信标节点广播一个数据包给它的邻居节点，这个数据包中包含以下2个字段：（1）Min_hc，表示到源节点的最小跳数，初始值为0；（2）源信标节点ID。

每个传感器节点存储一个k元组（hop1，hop2，…，hopk），其中，hopi表示该节点到信标节点i（1？燮i？燮k）的当前最小跳数。

蒙特卡洛定位算法蒙特卡洛定位算法是一种常用于室内定位的算法，它通过模拟随机采样的方式，结合地图信息和传感器数据，来估计用户的位置。

该算法可以应用于各种场景，如商场导航、智能家居等。

蒙特卡洛定位算法的核心思想是通过大量的随机采样点来模拟用户的可能位置，并根据采样点与地图信息的匹配程度，来估计用户的位置。

在算法开始之前，需要事先准备好地图信息和传感器数据。

地图信息一般包括建筑物的平面图和楼层信息，传感器数据可以包括Wi-Fi信号强度、蓝牙信号强度、惯性传感器数据等。

蒙特卡洛定位算法会在建筑物平面图上随机生成大量的采样点，这些采样点代表了用户可能的位置。

然后，算法会根据传感器数据，计算每个采样点与已知的地图信息的匹配程度。

匹配程度可以通过计算采样点周围的Wi-Fi信号强度、蓝牙信号强度等与地图上相应位置的信号强度的差异来评估。

接下来，蒙特卡洛定位算法会根据匹配程度对采样点进行权重更新。

匹配程度较高的采样点会得到较高的权重，而匹配程度较低的采样点会得到较低的权重。

这样，算法会逐步筛选出匹配程度较高的采样点，从而得到用户可能的位置。

为了提高定位的准确性，蒙特卡洛定位算法还可以引入粒子滤波器来对采样点进行进一步的筛选。

粒子滤波器是一种基于贝叶斯滤波理论的算法，可以通过不断迭代筛选，找到最有可能的用户位置。

蒙特卡洛定位算法的优点是可以适应不同的场景和传感器，具有较高的灵活性和可扩展性。

同时，该算法还可以通过不断更新地图信息和传感器数据，提高定位的准确性和稳定性。

然而，蒙特卡洛定位算法也存在一些挑战和限制。

首先，算法的准确性和稳定性受到地图信息和传感器数据的质量和实时性的影响。

其次，在一些复杂的环境中，如多楼层建筑、大型商场等，算法的定位精度可能会受到影响。

此外，算法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。

总结起来，蒙特卡洛定位算法是一种常用的室内定位算法，通过模拟随机采样的方式，结合地图信息和传感器数据，来估计用户的位置。

鲁棒控制算法1. 引言鲁棒控制算法是一种应用于控制系统中的方法，旨在保证系统在不确定、多变的环境中的稳定性和性能。

鲁棒控制算法可以有效应对各种干扰和参数变化，使系统能够在不确定性条件下保持良好的控制性能。

2. 什么是鲁棒控制算法2.1 定义鲁棒控制算法是指那些能够对系统的模型参数不确定性和外部干扰有很强适应能力的控制算法。

它能够保证系统在参数不确定或者受到干扰时仍能够保持稳定运行、较好的控制品质。

2.2 特点鲁棒控制算法具有以下几个特点： 1. 对于系统模型参数的不确定性能够有一定的容忍度。

2. 对于来自外部干扰的抑制能力较强。

3. 对于传感器误差和测量噪声具有较好的适应能力。

3. 鲁棒控制算法的应用3.1 工业控制系统鲁棒控制算法广泛应用于各类工业控制系统中，例如化工过程控制、机械设备控制、电力系统控制等。

在这些系统中，常常存在着工作环境的不确定性和参数变化，鲁棒控制算法能够保证系统在这些不确定性条件下依然能够保持良好的控制性能。

3.2 机器人控制鲁棒控制算法在机器人控制中也得到了广泛的应用。

机器人在执行任务的过程中，常常会面临环境的不确定性和干扰，例如摩擦力的变化、外部控制输入的变化等。

鲁棒控制算法能够保证机器人的运动稳定性和精度，提高机器人执行任务的效果。

3.3 自动驾驶在自动驾驶领域，鲁棒控制算法也是不可或缺的一部分。

自动驾驶系统中的控制算法需要具有很高的适应性，能够应对各种不确定性和干扰，例如天气条件的变化、道路状况的变化等。

鲁棒控制算法可以使自动驾驶系统在这些不确定性条件下依然能够保持稳定、安全的行驶。

4. 鲁棒控制算法的实现4.1 H∞ 控制H∞ 控制是一种常用的鲁棒控制算法，它通过设计一个保证系统从输入到输出的最大幅度稳定裕度（Maximal Stability Margin）的控制器来实现系统的鲁棒性能。

4.2 μ合成μ合成是一种基于奈奎斯特稳定裕度（Nyquist Stability Margin）的鲁棒控制算法。