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文檔簡介
1、隨著科學技術的發(fā)展,機器人應用的領域越來越廣,無線傳感器網絡與移動機器人協(xié)同定位以其定位精度高的優(yōu)點而受到了廣泛關注。本文以提升移動機器人與無線傳感器網絡協(xié)同定位的精度為主要出發(fā)點,設計融入最新觀測信息到提議分布中去的改進邊緣粒子濾波算法,并將其用于機器人與傳感器網絡的協(xié)同定位求解。內容可概括如下:
首先,介紹了課題背景及意義,并對當前機器人定位及SLAM問題的發(fā)展現(xiàn)狀進行了描述,明確了課題的目的。
其次,闡述了課題
2、所需了解的一些原理及算法。針對粒子濾波的狀態(tài)空間維數(shù)不斷隨時間增長,粒子重要性權值方差大的缺點,引入了邊緣粒子濾波,直接在低維的狀態(tài)空間作濾波估計,降低了粒子重要性權值方差。
再次,狀態(tài)估計的好壞,很大程度上由重要性概率密度函數(shù)與真實后驗概率密度函數(shù)的接近程度決定。為了使提議分布函數(shù)更接近于真實的后驗分布函數(shù),在MPF的基礎上,將最新的觀測信息融入到提議分布函數(shù)中,使提議分布更接近系統(tǒng)狀態(tài)的后驗概率密度函數(shù),從而提高定位精度。
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