Mobila servicerobotar är utformade för att fungera i dynamiska och befolkade miljöer. För att planera sina uppdrag och utföra dem framgångsrikt måste mobila robotar hålla reda på relevanta förändringar i miljön. Till exempel, kontor leverans eller rengöring robotar måste kunna uppskatta läget för dörrar eller läget för avfallskorgar för att hantera dynamiken i miljön. I detta papper presenterar vi en probabilistisk teknik för att uppskatta tillståndet för dynamiska objekt i miljön för en mobil robot. Vår metod matchar verkliga sensormätningar mot förväntade mätningar som erhålls genom en sensorsimulering för att effektivt och korrekt identifiera det mest sannolika tillståndet hos varje objekt även om roboten är i rörelse. Det probabilistiska tillvägagångssättet gör att vi kan införliva robotens osäkerhet i dess position i statsuppskattningsprocessen. Metoden har implementerats och testats på en riktig robot. Vi presenterar olika exempel som illustrerar effektiviteten och robustheten i vår strategi.
Schulz och Burgard REF föreslog en probabilistisk algoritm för att uppskatta tillståndet för dynamiska objekt i en miljö.
Probabilistic State Estimation of Dynamic Objects With a Moving Mobile Robot
{'venue': 'Robotics Auton. Syst.', 'journal': 'Robotics Auton. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}