针对自主导引车(AGV)的已有导引方式灵活性差和精度低等问题,提出使用超声波雷达传感器实现AGV自主导航并设置合理的导航模型参数。分别建立AGV的运动学模型和传感器的观测模型,为了表征实际的系统误差,基于一致性检测原理为过程模型和观测模型添加乘性或加性噪声。仿真结果表明:设置适当的噪声参数大小,可以实现AGV沿基准路线的自主导航运动。综合概率论的思想,采用基于红外传感器的微机器人粒子滤波定位方法在已知环境中实现微机器人的自定位。因微机器人受尺寸效应影响无法安装位置传感器,故采用计步的方法存储机器人的运动信息。观测模型采用适合小尺寸微型机器人的红外测距地图匹配方式。因微机器人的存储能力有限,故采用分块存储地图的方法,便于微机器人快速加载地图而完成地图匹配,从而加速其定位过程。实验验证了微机器人的定位性能权<从粒子集II么资源最少为目标，设计一种适用于微机器人的红外定位系 重新抽取/V,个粒子尸丨么，并令一…=+,则建立新的粒统，其主要由6对红外发射器（LEN:LF3850)和红外接收器(LEN:LF0038)组成,如图1所示。其中，6对红外发射/接 子集丨*丨，^么。四传感器方阵-数控滚圆机张家港滚圆机滚弧机价格低电动滚圆机多少钱收器以30°间隔交叉分布在微机器人的边缘。红外发射器 从算法实现过程可知，系统运动模型和系统观测模型的半角应选择大于或等于60°，以保证其360°的辐射范围。是粒子滤波定位算法实现的关键。其中，系统运动模型p扩展的SRbot机器人原型如图2所示。 四传感器方阵-数控滚圆机张家港滚圆机滚弧机价格低电动滚圆机多少钱（Ak^)是粒子滤波定位粒子更新的依据。受移动微机器擊■? 人尺寸效应的影响，其本体无法安装位置传感器,故微机器?% 人的系统运动模型采用开环计步的方式来实现，其从上一m 9 状态运动到此状态的单周期位姿增量如公式1?cos(0)， (1)图1红外传感器系统设计，As,为单周期右轮平移的距离，为单周期左轮平移的距离;ft为两轮间距的+。本文由张家港弯管机网站采集网络www.wangaunjimuju.net所以，移动微机器人的运动模型图2扩展的SRbot机器人原型 02基于粒子滤波的移动微机器人自定位 1_粒子滤波是贝叶斯滤波的一种实现方式。粒子滤波定 1)+△/m ,[,■] 其中，0(O,x(i),y(?)分别为微机器人（时刻位姿’位的基本思想是：用一组随机带权值的米样粒子名=1、['f)为微机器人<时刻的航向角,》(0,7(0为微机器人在w[;]):i'=l，2,"|近似移动机器人位姿的后验概率分针对地震动目标定位中的信号传播速度不确定性问题,提出了基于到达时间差的四传感器方阵目标方位角估计方法。从理论上推导出四传感器方阵下的目标方位角估计带边界及其最大带宽值,证明了信号传播速度与目标方位角估计之间的弱相关性。根据仿真计算深人探讨了信号传播速度和时延测量误差对目标方位角估计精度的影响。外场实验结果证明:这一方法的地震动目标方位角平均估计误差小于采用三轴地震动传感器的方法,具有一定的实用价值。 四传感器方阵的地震动目标方位角估计 431基于四传感器方阵的目标方位角估计 可以推导出目标方位角估计中的近边界。省略具体推首先推导四传感器方阵下的定位方程。如图1所示， 导过程,结合两个边界可得到目标方位角估计带的表达式设一大小为！=2d的四传感器方阵位于坐标原点，目标源 ’坐标b,y)，其关于阵列的方位角为&到阵列中心距离 /[{/为'。?/U ?地褰动信号△腿动传感器——^|jPr一"， 图2四传感器方阵远距离目标定位\定二双曲线\ 地赛动传想器\ M J("沒far〈汐near，T1,4<T3,2图1四传感器方阵双曲线定位 {9? 失一般性，令目标源坐标位于第一象限,a为坐标斜 $巾率，其方位角Q可表乐为’由传感器阵列的正交性，可知其标准定位双曲线方令两边界相减,并将&_用丨k表示，得到目标方位角估计带fm=i.⑵的带宽表达式其中 舶=卜_厂‘|=—"((‘dLl+hi)?(e)式中t1i4和T3,2分别为两相应传感器间的时延，t为信号 解得H标方位角估计带的最大带宽传播速度。容易解得目标源坐标 m由式(5)可知，对于一组给定时延值，目标真实方位角~b\/a\-a\/b\,y~b\/a\-a\/b\“ 总是位于估计带之内，因此,在时延足够精确的情况下,不代入式(1)得到目标方位角估计 论信号传播速度如何，四传感器方阵四传感器方阵-数控滚圆机张家港滚圆机滚弧机价格低电动滚圆机多少钱本文由张家港弯管机网站采集网络www.wangaunjimuju.net