公开(公告)号：CN112097774B

公开(公告)日：2022-08-23

申请号：CN202010972064.3

申请日：2020-09-16

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 陈飞 ,  杨承旺 ,  黄伯敏 ,  项林英

IPC: G01C21/20 ,  G01C21/16

Abstract: 本发明提供基于自适应卡尔曼滤波与平均跟踪的分布式地图融合方法，涉及控制和信息技术领域。该方法首先构造多智能体系统的网络拓扑结构图，并确定其邻接矩阵；再根据智能体所使用的运动传感器和测量传感器分别建立各智能体的状态方程及观测方程；根据各智能体的状态方程及观测方程设计自适应卡尔曼滤波算法，获取各智能体的局部地图信息，并将其转换成信息向量和信息矩阵的形式，再利用平均跟踪算法设计实现分布式地图融合方法；设定多个智能体的初始值信息与路标点信息，以及过程噪声和观测噪声的统计量初值，运行分布式地图融合算法，并根据运行结果不断修正分布式地图融合算法，直至算法收敛，最终得到智能体探测区域的全局地图。

公开(公告)号：CN112097774A

公开(公告)日：2020-12-18

申请号：CN202010972064.3

申请日：2020-09-16

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 陈飞 ,  杨承旺 ,  黄伯敏 ,  项林英

IPC: G01C21/20 ,  G01C21/16

Abstract: 本发明提供基于自适应卡尔曼滤波与平均跟踪的分布式地图融合方法，涉及控制和信息技术领域。该方法首先构造多智能体系统的网络拓扑结构图，并确定其邻接矩阵；再根据智能体所使用的运动传感器和测量传感器分别建立各智能体的状态方程及观测方程；根据各智能体的状态方程及观测方程设计自适应卡尔曼滤波算法，获取各智能体的局部地图信息，并将其转换成信息向量和信息矩阵的形式，再利用平均跟踪算法设计实现分布式地图融合方法；设定多个智能体的初始值信息与路标点信息，以及过程噪声和观测噪声的统计量初值，运行分布式地图融合算法，并根据运行结果不断修正分布式地图融合算法，直至算法收敛，最终得到智能体探测区域的全局地图。