Global mobil robot lokalisering är problemet med att bestämma en robots pose i en miljö, med hjälp av sensordata, när startpositionen är okänd. En familj av probabilistiska algoritmer som kallas Monte Carlo Localization (MCL) är för närvarande bland de mest populära metoderna för att lösa detta problem. MCL algoritmer representerar en robots tro genom en uppsättning viktade prover, som ungefär motsvarar den bakre sannolikheten för var roboten befinner sig genom att använda en Bayesian formulering av lokaliseringsproblem. Denna artikel presenterar en förlängning till MCL algoritmen, som tar itu med sina problem när lokalisera i mycket symmetriska miljöer; en situation där MCL ofta inte kan korrekt spåra lika sannolika poser för roboten. Problemet uppstår av det faktum att provmängder i MCL ofta blir utarmade, när prover genereras beroende på deras bakersta sannolikhet. Vår strategi innefattar idén om kluster av prover och ändrar förslagets fördelning med hänsyn till dessa klusters sannolikhetsmassa. Experimentella resultat presenteras som visar att denna nya förlängning till MCL algoritmen framgångsrikt lokaliseras i symmetriska miljöer där vanliga MCL ofta misslyckas.
Författarna i REF introducerar idén om klusterad partikelfiltrering för att skydda sig mot att provuppsättningar i förtid blir utarmade i samband med mobil robotlokalisering i mycket symmetriska miljöer.
Robust Global Localization Using Clustered Particle Filtering
{'venue': 'AAAI/IAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}