Abstract-En av de viktigaste uppgifterna under förverkligandet av probabilistiska metoder för lokalisering är utformningen av en riktig sensor modell, som beräknar sannolikheten för en mätning med tanke på fordonets nuvarande pose och kartan över miljön. Tidigare har avståndssensorer blivit populära för mobil robotlokalisering eftersom de direkt mäter avstånd. I situationer där roboten opererar nära kanter av hinder eller i mycket belamrade miljöer kan små förändringar i robotposen leda till stora variationer i den förvärvade räckvidden skannar. Om den använda sensormodellen inte på lämpligt sätt karakteriserar de resulterande variationerna, kan prestandan hos probabilistiska metoder avsevärt försämras. En vanlig lösning är att på konstgjord väg jämna ut sannolikhetsfunktionen eller bara integrera en liten del av mätningarna. I detta dokument presenterar vi en mer grundläggande och robust strategi som använder blandningar av Gaussians för att modellera sannolikhetsfunktionen för enstaka intervall mätningar. I praktiska experiment jämför vi vårt förhållningssätt med tidigare metoder och visar att det ger en avsevärt ökad robusthet.
I REF använder författarna en uppsättning Gaussians för att modellera den sannolika funktionen av robotens plats med tanke på den information som tillhandahålls av en laserområde finder.
Gaussian mixture models for probabilistic localization
{'venue': '2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}