针对移动机器人蒙特卡罗定位(Monte Carlo localization,MCL)算法在含有对称和自相似结构的环境中容易失败的问题,提出了一种基于多假设跟踪的自适应蒙特卡罗定位改进算法.该算法根据粒子间空间相似性采用核密度树聚类算法对粒子群进行...针对移动机器人蒙特卡罗定位(Monte Carlo localization,MCL)算法在含有对称和自相似结构的环境中容易失败的问题,提出了一种基于多假设跟踪的自适应蒙特卡罗定位改进算法.该算法根据粒子间空间相似性采用核密度树聚类算法对粒子群进行聚类,每簇粒子代表一个位姿假设并用一个独立的MCL算法进行跟踪,总体上形成了一组非等权的粒子滤波器,很好地克服了普通粒子滤波器由于粒子贫乏而引起的过度收敛问题.同时运用该核密度树实现了自适应采样,提高了算法的性能.针对机器人"绑架"问题对该算法作了进一步的改进.实验结果证明了该算法的有效性.展开更多
粒子滤波是移动机器人蒙特卡罗定位(Monte Carlo localization,MCL)的核心环节.首先,针对粒子滤波过程的粒子退化问题,利用迭代Sigma点卡尔曼滤波来精确设计粒子滤波器的提议分布,以迭代更新方式将当前观测信息融入顺序重要性采样过程,...粒子滤波是移动机器人蒙特卡罗定位(Monte Carlo localization,MCL)的核心环节.首先,针对粒子滤波过程的粒子退化问题,利用迭代Sigma点卡尔曼滤波来精确设计粒子滤波器的提议分布,以迭代更新方式将当前观测信息融入顺序重要性采样过程,提出IUPF(Improved unscented particle filter)算法.然后,将IUPF与移动机器人MCL相结合,给出IUPF-MCL定位算法的实现细节.仿真结果表明,IUPF-MCL是一种精确鲁棒的移动机器人定位算法.展开更多
移动无线传感器网络的节点定位算法中,基于RSSI(Received Signal Strength Indication)的蒙特卡罗定位算法结合了RSSI定位算法和蒙特卡罗定位算法的优点,定位精度较好,但计算量较大,节点能量消耗严重。针对上述不足,提出一种基于RSSI的...移动无线传感器网络的节点定位算法中,基于RSSI(Received Signal Strength Indication)的蒙特卡罗定位算法结合了RSSI定位算法和蒙特卡罗定位算法的优点,定位精度较好,但计算量较大,节点能量消耗严重。针对上述不足,提出一种基于RSSI的改进蒙特卡罗定位算法,采用插值法对节点运动状态进行预测,同时采用交叉操作加快有效粒子的选择,提高预测和滤波的准确性。仿真实验结果表明,该算法与传统算法相比加快了收敛速度,减少了计算开销,同时提高了定位精度。展开更多
对比分析几种常用的无线传感器网络节点定位方法。针对煤矿井下节点移动性可能导致普通的定位算法变得不精确,提出了蒙特卡罗定位(Monte Carlo Localization)算法。该方法利用物体运动的连续性,通过选取合适的模型完成移动节点位置预测...对比分析几种常用的无线传感器网络节点定位方法。针对煤矿井下节点移动性可能导致普通的定位算法变得不精确,提出了蒙特卡罗定位(Monte Carlo Localization)算法。该方法利用物体运动的连续性,通过选取合适的模型完成移动节点位置预测与定位。经仿真验证在低密度锚节点环境下,蒙特卡罗方法位置估计误差明显低于其它方法,提高了移动节点定位算法的准确性。展开更多
文摘针对移动机器人蒙特卡罗定位(Monte Carlo localization,MCL)算法在含有对称和自相似结构的环境中容易失败的问题,提出了一种基于多假设跟踪的自适应蒙特卡罗定位改进算法.该算法根据粒子间空间相似性采用核密度树聚类算法对粒子群进行聚类,每簇粒子代表一个位姿假设并用一个独立的MCL算法进行跟踪,总体上形成了一组非等权的粒子滤波器,很好地克服了普通粒子滤波器由于粒子贫乏而引起的过度收敛问题.同时运用该核密度树实现了自适应采样,提高了算法的性能.针对机器人"绑架"问题对该算法作了进一步的改进.实验结果证明了该算法的有效性.
文摘移动无线传感器网络的节点定位算法中,基于RSSI(Received Signal Strength Indication)的蒙特卡罗定位算法结合了RSSI定位算法和蒙特卡罗定位算法的优点,定位精度较好,但计算量较大,节点能量消耗严重。针对上述不足,提出一种基于RSSI的改进蒙特卡罗定位算法,采用插值法对节点运动状态进行预测,同时采用交叉操作加快有效粒子的选择,提高预测和滤波的准确性。仿真实验结果表明,该算法与传统算法相比加快了收敛速度,减少了计算开销,同时提高了定位精度。
文摘对比分析几种常用的无线传感器网络节点定位方法。针对煤矿井下节点移动性可能导致普通的定位算法变得不精确,提出了蒙特卡罗定位(Monte Carlo Localization)算法。该方法利用物体运动的连续性,通过选取合适的模型完成移动节点位置预测与定位。经仿真验证在低密度锚节点环境下,蒙特卡罗方法位置估计误差明显低于其它方法,提高了移动节点定位算法的准确性。
