《基于粒子滤波的无线传感器网络辅助同步定位与地图创建方法研究》PDF+DOC
作者:李阳铭,孟庆虎,梁华为,李帅,陈万明
单位:中国自动化学会;中国科学院沈阳自动化研究所
出版:《机器人》2008年第05期
页数:8页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFJQRR2008050080
DOC编号:DOCJQRR2008050089
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《用概率假设密度滤波实现同步定位与地图创建》PDF+DOC2011年第12期 杜航原,郝燕玲,赵玉新,杨永鹏
《改进粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法》PDF+DOC2016年第07期 丁婷婷,高美凤
《多传感器融合改进的机器人定位决策》PDF+DOC2011年第10期 唐骥锋,刘国栋
《无线传感器网络环境下基于粒子滤波的移动机器人SLAM算法》PDF+DOC2010年第05期 海丹,李勇,张辉,李迅
《基于改进粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法》PDF+DOC2017年第05期 邬春明,宫皓泉,王艳娇,赵星翰,郭立杰,梁玉珠
《基于混合滤波的无线传感器网络融合跟踪方法》PDF+DOC2010年第09期 李峰荣,刘贵喜,孙庆方
《无线传感器网络多目标跟踪技术研究进展》PDF+DOC2012年第01期 刘美,徐小玲,黄瑞龙,方湃盛
《无线传感器网络中基于量化观测的粒子滤波状态估计》PDF+DOC2009年第09期 关小杰,陈军勇
《一种同时定位与地图构建的仿真系统》PDF+DOC2007年第05期 吕丹,戴学丰,刘树东
《分布式粒子滤波算法在目标跟踪中的应用》PDF+DOC2014年第08期 谷静,史健芳
提出了一种新颖的无线传感器网络(WSN)辅助的移动机器人同步定位与地图创建(SLAM)方法,解决了传统SLAM方法难以解决的求解问题空间维数高和多数据关联困难两大问题.为该WSN辅助的SLAM方法建立了模型,并进行了噪声分析;在此基础上,提出一种适用本方法的分布式粒子滤波数据融合算法.着重分析了粒子初始化、预测、序贯重要性采样和重采样等关键步骤,并通过仿真实验分析验证了该方法的正确性和高效率.实验结果表明,采用粒子滤波算法,并综合无线传感器网络进行辅助导航,可以极大地降低求解问题空间维数,解决多数据关联错误问题,可以完全不依赖锚节点完成盲节点高精度定位;同时,还能够有效地提高移动机器人定位与地图创建精度,特别是在不要求机器人路径闭合的情况下可以有效抑制惯性导航的误差累计。
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