狭窄环境地形图建立的融合算法研究 (2008年)

针对移动机器人使用超声波传感器在已知狭窄环境和未知狭窄环境中的导航问题，提出一种多层融合算法，该算法通过在数据层融合中使用D-S证据理论，在决策层融合中使用意见一致性理论，建立已知狭窄环境的地形图；对于未知狭窄环境，使用D-S证据理论中的矛盾因子，建立了一个自适应超声波传感器模型．结果表明：使用上述方法有效地减少了超声波传感器镜面反射所引起的不确定性，提高了移动机器人使用超声波传感器在狭窄环境中建立地形图的准确性，证明本文所提出的方法是有效可行的．