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基于粒子滤波的室内机器人定位研究.pdf
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针对传统粒子滤波器粒子数量大的问题，通过在粒子滤波重要性采样阶段融入激光传感器观测信息，以减少所需粒子数。重采样之后出现粒子严重枯竭时，进行马尔可夫蒙特卡洛移动处理以降低粒子的匮乏效应。该方法在装有...
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针对粒子滤波固有的问题，结合在移动机器人蒙特卡罗定位中的最新应用成果，分别从建议分布的选择、重采样策略的改进、有效推理的执行、自适应机制的引入、与其他方法的集成等几个方面对其当前研究的关键技术进行了...
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强化学习是提高机器人完成任务效率的有效方法,目前比较流行的学习...本文把基于平均值回报的蒙特卡罗学习应用于多机器人合作中,得到很好的学习效果,实际机器人实验结果表明,采用平均值回报的方法优于累积折扣回报方法。
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基于粒子滤波器的移动机器人轨迹预测应用，刘馨，裴海龙，对移动物体的有效预测可以帮助成功的移动控制，本文中粒子滤波器被用于预测机器人的位置和速度并在实物实验中验证。
论文研究-基于固定滞后Gibbs采样粒子滤波的移动机器人SLAM.pdf
针对采用RaoBlackwellized粒子滤波器的移动机器人同步定位与地图构建算法（RBPFSLAM）所面临的粒子退化问题，提出了一种改进的采样方法。该方法在原有采样方法的基础上，加入一个用Gibbs采样实现的向后MCMC...
论文研究-一种改进的粒子滤波SLAM算法.pdf
改进方法让机器人大约行进10步完成基于局部已创建地图下的粒子滤波定位后，再利用激光传感器探测环境并更新创建的地图；同时在利用粒子滤波定位时，使粒子只分布在由航位推算法得出的机器人位姿附近，从而可有效地...
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结合精确稀疏滞后状态信息滤波估计精度高以及精确稀疏扩展信息滤波计算效率高的优点, 将两者混合应用于粒子滤波SLAM算法中, 不但在保证计算效率的条件下提高了状态估计精度, 并且还克服了机器人转动状态以及环境...
论文研究-粒子滤波自适应机制研究综述.pdf
针对粒子滤波固有的缺陷，结合移动机器人领域的研究应用成果，分别从样本数目自适应、重采样自适应、建议分布自适应、运动/似然模型自适应以及与其他方法的集成等几个方面对粒子滤波自适应机制当前研究的关键技术...
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以设计矩阵表示的耦合功能集为研究对象，针对耦合功能集中功能耦合的程度，给出了一种度量的方法；使用混沌思想改进了粒子群算法，以参数可行解的减少量为目标函数，实现了耦合功能的顺序规划。最后通过某汽车停车档...
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