作者：老建伟 张国良足球机器人传感器数据融合神经网络
摘要：为了解决足球机器人单一传感器所提供的定位数据的精度及稳定性不足以满足控制系统要求的问题，本文利用BP神经网络算法的学习功能，将目标足球及机器人自身状态信息作为标定数据，将视觉、加速度计、电子罗盘等多个传感器信息作为网络输入，以神经网络输出辅助足球机器人对目标足球的捕捉。实验仿真结果表明，神经网络算法提高了对目标足球的定位以及机器人自定位的精度，起到了预期的效果。滤波平均相对误差优于传统的卡尔曼滤波。
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