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基于粒子滤波的移动机器人定位关键技术研究综述*
引用本文:于金霞,蔡自兴,段琢华. 基于粒子滤波的移动机器人定位关键技术研究综述*[J]. 计算机应用研究, 2007, 24(11): 9-14
作者姓名:于金霞  蔡自兴  段琢华
作者单位:1. 河南理工大学,计算机科学与技术学院,河南,焦作,454003;中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410083
2. 中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410083
3. 中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410083;韶关学院,计算机科学系,广东,韶关,512003
摘    要:针对粒子滤波固有的问题,结合在移动机器人蒙特卡罗定位中的最新应用成果,分别从建议分布的选择、重采样策略的改进、有效推理的执行、自适应机制的引入、与其他方法的集成等几个方面对其当前研究的关键技术进行了归纳总结,并对该研究领域需要解决的研究难点进行了分析,展望了进一步研究的方向.

关 键 词:移动机器人  蒙特卡罗定位  粒子滤波  粒子滤波  移动机器人定位  技术研究  particle filter  based  robot localization  mobile  key technologies  方向  分析  集成  方法  适应机制  推理  改进  采样策略  的选择  分布  应用成果  蒙特卡罗定位
文章编号:1001-3695(2007)11-0009-06
修稿时间:2006-11-202007-01-22

Survey on some key technologies of mobile robot localization based on particle filter
YU Jin xi,CAI Zi xing,DUAN Zhuo hu. Survey on some key technologies of mobile robot localization based on particle filter[J]. Application Research of Computers, 2007, 24(11): 9-14
Authors:YU Jin xi  CAI Zi xing  DUAN Zhuo hu
Affiliation:(1. College of Computer Science & Technology, Henan Polytechnic University, Jiaozuo Henan 454003, China; 2. College of Information Science & Engineering, Central South University, Changsha 410083, China; 3. Dept. of Computer Science, Shaoguan University, Shaoguan Guangdong 512003, China)
Abstract:Aimed at the inherent deficiency in particle filter and based on the up-to-date research about Monte Carlo localization for mobile robot, some key technologies in current research were respectively summarized from the aspect of the choice of proposal distribution, the improvement of resampling strategy, the implement of effective inference, the introduce of adaptive mechanism and the integration with other methods. At the same time, the main challenges that need to be solved in this field were analyzed and some future trends about the technology of these difficulties were also presented.
Keywords:mobile robot   Monte Carlo localization(MCL)   particle filter(PF)
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