移动机器人的改进无迹粒子滤波蒙特卡罗定位算法

CORC > 清华大学

	移动机器人的改进无迹粒子滤波蒙特卡罗定位算法
	宋宇 ; 孙富春 ; 李庆玲
刊名	http://epub.edu.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=MOTO201006012&dbname=CJFQ2010
	2012-04-22 ; 2012-04-22
关键词	移动机器人蒙特卡罗定位粒子滤波无迹卡尔曼滤波
中文摘要	粒子滤波是移动机器人蒙特卡罗定位(Monte Carlo localization,MCL)的核心环节.首先,针对粒子滤波过程的粒子退化问题,利用迭代Sigma点卡尔曼滤波来精确设计粒子滤波器的提议分布,以迭代更新方式将当前观测信息融入顺序重要性采样过程,提出IUPF(Improved unscented particle filter)算法.然后,将IUPF与移动机器人MCL相结合,给出IUPF-MCL定位算法的实现细节.仿真结果表明,IUPF-MCL是一种精确鲁棒的移动机器人定位算法.
语种	中文
其他责任者	清华大学智能技术与系统国家重点实验室 ; 哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室 ; 中国科学院自动化研究所
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.calis.edu.cn/hdl/211310/3389]
专题	清华大学
推荐引用方式 GB/T 7714	宋宇,孙富春,李庆玲. 移动机器人的改进无迹粒子滤波蒙特卡罗定位算法[J]. http://epub.edu.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=MOTO201006012&dbname=CJFQ2010,2012, 2012.
APA	宋宇,孙富春,&李庆玲.(2012).移动机器人的改进无迹粒子滤波蒙特卡罗定位算法.http://epub.edu.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=MOTO201006012&dbname=CJFQ2010.
MLA	宋宇,et al."移动机器人的改进无迹粒子滤波蒙特卡罗定位算法".http://epub.edu.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=MOTO201006012&dbname=CJFQ2010 (2012).