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《第19届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集(19th CCSSTA 2018)》2018年
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基于区域相似性的改进蒙特卡洛定位方法

张启彬  王纪凯  包鹏  陈宗海  
【摘要】:定位是移动机器人实现自主要解决的关键问题之一。传统的蒙特卡洛定位算法在进行全局定位时需要产生大量的粒子覆盖整个环境,计算量可能变得非常巨大。为了提高全局定位的效率和准确性,本文对环境中不同区域的特性进行分析,提出了一种基于区域相似性的改进蒙特卡洛定位方法,使样本分布在地图中的高似然区域,而非均匀地分布在整个地图中,从而减少机器人定位需要的粒子数。试验结果表明在不降低定位精度的前提下,本文算法能够有效地控制粒子集的规模。
【作者单位】:中国科学技术大学自动化系
【基金】:国家自然科学基金(61375079)
【分类号】:TP242

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