摘要：针对机器人编队中的状态估计问题提出了两种分布式定位与状态估计算法。编队中每个机器人都配备传感器，可检测自身的状态、与邻居的相对位置等信息。同时机器人具备一定的通信能力，交换各自的估计信息。在此基础上我们研究了两种机器人编队的分布式状态估计算法。第一种算法具有递阶式结构；第二种算法具有协同式结构。算法的核心思想是：每个机器人在各自的估计算法中只利用自身的测量信息和邻居提供的状态估计信息；通过各自估计信息的交换，逐步完成整个编队的定位。最后，计算机仿真验证了算法的可行性。

 

个人简历：

苏为洲分别于1983、1986年在东南大学自动控制系获得学士和硕士学位，1996年于新加坡南洋理工大学获得电机工程硕士学位，2000年获澳大利亚纽卡斯大学电机工程博士学位。年任教于东南大学自动控制系，年在纽卡斯大学、香港科技大学、西悉尼大学等校任博士后研究员。2004年起任教于华南理工大学，现任华南理工大学自动化学院教授、博士生导师。苏为洲教授的研究方向主要包括：网络化控制与估计、鲁棒与最优控制、伺服控制系统。