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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码实现
近年来，在科技进步、社会飞速发展同时，对于移动机器人方面的探索工作也日趋深入，它的应用范围也日益宽广，比如在医学、工业等领域。国内在这一方面的探究相较于国外开展的比较迟，在这种情况下仍然收获了累累硕果，发展较快。机器人领域的研究也在人工智能技术、信息融合技术等助推下取得了显著的进步，机器人领域的创新层出不穷，发展突飞猛进。模式上的创新、技术上的创新以及产品上的创新正持续不断的带来一批又一批的成果。自主移动机器人现身于越来越多的场合协助人们工作,得到更多青睐。特别是在人类的日常生活中，比如扫地机器人、送餐机器人、迎宾机器人等给人们的生活带来了诸多便利和乐·趣，它们的存在已变得十分正常。社会的信息化水平和智能化水平日益攀升，各领域对自主移动机器人的需求与日俱增。在当今这个万物互联的大趋势之下，智能移动机器人领域的探究将得到强有力的助推。
定位问题是移动机器人研究的基本问题，是实现自主导航的前提，是机器人成功完成任务的基础。只有知道自己在哪，才能精准的控制自己的运动。定位是机器人研究中的重要技术，是完成自主运行的前提条件，要达到预期的目标就要确定机器人的位置。无论是医用的、军事用的还是工业用的，对于它们来说要想完成自主运动，必须使用到导航技术。环境中存在诸多不确定因素，例如行走的人、运动的物体等，怎么才能够让机器人在这些情况下确定自己的位置进行导航成为专家学者们深入研究的方向。自主导航成为机器人顺利进行工作的关键过程，是智能化程度的体现，是非常核心的内容，也是机器人技术日益进步与完善的标志。自主导航系统的研究已经取得大量成果，但是仍有许多问题存在。如果进行自主运动，必须使用到导航技术，定位是其中重要步骤。定位成为极具现实意义的课题。
部分代码：
%-----------------------------
% Establish the time vector
T = 0.01;
N = 1000000;
t = (0:N-1)*T;
%-------------------
%set up initial bins
max = 5; min = -5;
bins = min:0.1:max;
%-----------------------------
% Generate the acceleration pdf
Avar = 1; Amean = 0;
Astdv = sqrt(Avar);
At = Astdv*randn(1,N) + Amean;
At = At - mean(At) + Amean;
Ahist = hist(At,bins);
Ahist = Ahist/sum(Ahist);
figure(2); plot(bins,Ahist,'.-');
%initialize variables
x = 0; v = 0;
d_update = [];
v_update = [];
%------------
%Take random samples
for j=1:1000
%grab a new element at random
r = datasample(1:length(Ahist),1);
d_update = [d_update, x + v + 0.5*bins(r)];
v_update = [v_update, v + bins(r)];
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]刘红林. 基于改进粒子滤波的移动机器人定位研究[D].安徽工程大学,2020.DOI:10.27763/d.cnki.gahgc.2020.000122.
[2]章弘凯,陈年生,范光宇.基于粒子滤波的智能机器人定位算法[J].计算机应用与软件,2020,37(02):134-140+199.
[3]尹慧君. 融合深度学习和粒子滤波的机器人定位研究[D].华东交通大学,2022.DOI:10.27147/d.cnki.ghdju.2022.000302.
