基于雷达信息的室内移动机器人的方位估计

移动机器人的室内定位是机器人领域中的一个热点问题,移动机器人的定位包括位置与方位两方面。为对移动机器人方位进行有效的估计,该文提出了基于支持向量机(support vector machine,SVM)的机器人方位回归模型,选定激光雷达信息作为模型的输入量、机器人的方位作为输出量;并与基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)的机器人方位回归模型进行对比。实验结果表明:基于极限学习机回归模型的均方误差为0.320rad,训练时间为0.936s;基于支持向量回归模型的均方误差为0.113rad,训练时间为9 273s。该回归模型可为机器人方位估计提供一定的应用价值。