[发明专利]一种基于DBN和卡尔曼滤波算法的AGV定位算法在审
| 申请号： | 201710027637.3 | 申请日： | 2017-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN106679672A | 公开（公告）日： | 2017-05-17 |
| 发明（设计）人： | 王瑞;刘明山;周原 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G01C21/20 | 分类号： | G01C21/20 |
| 代理公司： | 吉林长春新纪元专利代理有限责任公司22100 | 代理人： | 魏征骥 |
| 地址： | 130000 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于DBN和卡尔曼滤波算法的AGV定位算法，属于机器人定位和深度学习领域。采集多组AGV运动过程中的速度和加速度信息，通过卡尔曼滤波算法估计出AGV不同时刻的位置信息；根据步骤1中采集到的信息，建立卡尔曼滤波过程中新息方差理论值的和实际测量值间的匹配度变量Ink，训练DBN；将训练好的DBN和卡尔曼滤波算法相结合，当匹配度偏离1时，通过DBN产生的自适应调节因子，校准匹配度变量，保证卡尔曼滤波算法对AGV位置和速度的精准估计。本发明根据卡尔曼滤波算法中新息序列理论方差和实际方差的一致程度，利用DBN获取自适应调节因子，对卡尔曼滤波器的噪声方差矩阵进行修正，保证了AGV运行过程中对位置的精确估计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 dbn 卡尔 滤波 算法 agv 定位 | ||
【主权项】：
一种基于DBN和卡尔曼滤波算法的AGV定位算法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1，采集多组AGV运动过程中的速度和加速度信息，通过卡尔曼滤波算法估计出AGV不同时刻的位置信息；步骤2，根据步骤1中采集到的信息，建立卡尔曼滤波过程中新息方差理论值的和实际测量值间的匹配度变量Ink，训练DBN；步骤3，将训练好的DBN和卡尔曼滤波算法相结合，当匹配度偏离1时，通过DBN产生的自适应调节因子，校准匹配度变量，保证卡尔曼滤波算法对AGV位置和速度的精准估计。
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