Abstract-I detta papper presenterar vi en probabilistisk strategi för mobil robot lokalisering med hjälp av en ofullständig topologisk världsmodell. Metoden, som vi har kallat multi-hypotes lokalisering (MHL), använder multi-hypotes Kalman filter baserad pose tracking kombinerat med en probabilistisk formulering av hypotes korrekthet för att generera och spåra Gaussian pose hypoteser på nätet. Bortsett från en lägre beräkningskomplexitet har detta tillvägagångssätt fördelen jämfört med traditionella gridbaserade metoder som ofullständig och topologisk världsmodellinformation kan användas. Dessutom genererar metoden rörelsekommandon för plattformen för att förbättra insamlingen av information för pose estimeringsprocessen. Omfattande experiment presenteras från två olika miljöer, en typisk kontorsmiljö och en gammal sjukhusbyggnad.
För att övervinna detta problem utvecklades multihypotes localization (MHL) metod REF.
Active Global Localization for a Mobile Robot Using Multiple Hypothesis Tracking
{'venue': 'ICRA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}