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针对传统多智能体轨迹估计算法信息交换量大,计算量随群规模指数增长,可扩展性差等诸多不足,提出了一种基于超松弛迭代(SOR)的分布式多智能体轨迹估计算法,通过将最大似然(ML)准则下的轨迹估计转化为两级线性优化问题,并综合利用分布式超松弛迭代(Distributed SOR)和标记初始化方法,加快求解速度并简化信息交换流程,最终实现了多智能体位姿轨迹优化和协作定位。实验表明,所提的分布式方法能达到集中式算法的精度水平,在49个智能体规模条件下,位置估计误差小于0.15 m,姿态估计误差小于0.03°,且数据交换量仅到现有主流分布式方法DDF-SAM的0.06%,能很好用于大规模集群的场景。 相似文献
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在测量误差分析和系统建模的基础上,采用卡尔曼滤波理论,研究了噪声环境下的角位置、角速率等运动状态的实时估计方法,并应用估计方法,进行了系统数字仿真和对实际量测数据的处理、比较和验证,实验结果表明算法对状态估计的性能提高是有效的。 相似文献
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本文对矩阵特征值估计和定位问题的两个重要结论,Gerschgorin圆盘定理和Ostrowski圆盘定理进行深入研究,并给出便于应用的定理1,定理2和定理3。 相似文献