Mobil robot lokalisering är problemet med att bestämma en robots pose från sensordata. Monte Carlo Localization är en familj av algoritmer för lokalisering baserad på partikelfilter, som är ungefärliga Bayes filter som använder slumpmässiga prover för bakre uppskattning. Nyligen har de tillämpats med stor framgång för robot lokalisering. Tyvärr fungerar vanliga partikelfilter dåligt i vissa situationer. Blandning-MCL, algoritmen som beskrivs här, övervinner dessa problem genom att använda en "dubbel" provtagare, integrera två kompletterande sätt att generera prover i uppskattningen. För att tillämpa denna algoritm för mobil robot lokalisering, ett kd-tree läras från data som tillåter snabb dubbel provtagning. Systematiska empiriska resultat som erhållits med hjälp av data som samlats in på trånga offentliga platser illustrerar överlägsen prestanda, robusthet och effektivitet, jämfört med andra toppmoderna lokaliseringsalgoritmer.
Markov Localization och Monte Carlo Localization REF är två populära algoritmer för online-omlokalisering.
Robust Monte Carlo localization for mobile robots
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}