移動(dòng)機(jī)器人基于聽覺感知的動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤與最優(yōu)軌跡估計(jì).pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)及信號(hào)處理技術(shù)的飛速發(fā)展，目標(biāo)跟蹤被廣泛的應(yīng)用于軍事防空、交通管制、機(jī)器智能等領(lǐng)域。目標(biāo)跟蹤就是利用濾波算法估計(jì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，核心部分就是濾波算法。傳統(tǒng)的卡爾曼濾波、擴(kuò)展卡爾曼濾波等算法在研究非線性、非高斯動(dòng)態(tài)系統(tǒng)時(shí)，會(huì)導(dǎo)致精度下降甚至發(fā)散。粒子濾波算法理論上適用于任何非線性、非高斯系統(tǒng)，但存在嚴(yán)重的粒子退化問題。由此，本文在粒子濾波的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的粒子濾波算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)聲源的動(dòng)態(tài)跟蹤。此外，針對(duì)機(jī)器人的最優(yōu)軌跡文中提

2、出了一種基于粒子群優(yōu)化算法求解的方法。
　　本文首先介紹了聽覺感知的理論基礎(chǔ)，重點(diǎn)介紹了聲源的定位方法，推導(dǎo)了四元麥克風(fēng)陣列的幾何定位的公式；接著講述了目標(biāo)跟蹤的原理，詳細(xì)研究了三種非線性濾波算法，并進(jìn)行了跟蹤仿真實(shí)驗(yàn)，分析了各算法的優(yōu)缺點(diǎn)。然后針對(duì)粒子濾波跟蹤過程中存在的缺點(diǎn)，在粒子濾波的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)粒子濾波算法，即選取二階中心差分濾波產(chǎn)生重要性密度函數(shù)，同時(shí)在重采樣過程中加入馬爾卡夫連移動(dòng)步驟。將改進(jìn)算法應(yīng)用到移動(dòng)機(jī)器