Abstract-This paper utforskar hur frånvaron av en förväntad sensor läsning kan användas för att förbättra Markov lokalisering. Denna negativa information brukar inte användas i lokalisering, eftersom den ger mindre information än positiv information (dvs. avkänning av ett landmärke), och en sensor upptäcker ofta inte ett landmärke, även om det faller inom dess avkänningsområde. Vi tar itu med dessa svårigheter genom att noggrant modellera sensorn för att undvika falska negativa. Detta kan också ses som att lägga till en ytterligare sensor som upptäcker frånvaron av ett förväntat landmärke. Vi visar hur sådan modellering görs och hur den integreras i Markovs lokalisering. I verkliga experiment visar vi att en robot kan lokalisera i positioner där den annars inte kunde och kvantifiera våra fynd med hjälp av partikelfördelningens entropi. Att utnyttja negativ information leder till en avsevärt förbättrad lokaliseringsprestanda och reaktivitet.
För att undvika falska negativa, modellen måste överväga eventuella hinder REF.
Making use of what you don't see: negative information in Markov localization
{'venue': '2005 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2005 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}