基于区域相似性的改进蒙特卡洛定位方法

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.

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