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一种鲁棒移动机器人自主定位方法 被引量:10
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作者 洪炳镕 罗荣华 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第9期1047-1049,共3页
针对出现机器人"绑架"现象时,由于在后验密度分布取值较大区域中的采样数较少,利用蒙特卡罗定位方法(MonteCarloLocalization)进行定位需要大量的采样才能取得较好效果的问题,提出了一种遗传蒙特卡罗定位方法(GeneticMonteCar... 针对出现机器人"绑架"现象时,由于在后验密度分布取值较大区域中的采样数较少,利用蒙特卡罗定位方法(MonteCarloLocalization)进行定位需要大量的采样才能取得较好效果的问题,提出了一种遗传蒙特卡罗定位方法(GeneticMonteCarloLocalization).GMCL将进化计算中的交叉与变异操作引入到MCL中,对采样进行优化,使采样朝后验密度分布取值较大的区域移动,从而更好地表达系统的后验密度分布.实验结果表明:GMCL可以显著减少所需的采样数,具有更高的精度和更好的鲁棒性. 展开更多
关键词 鲁棒移动机器人 自主定位 “绑架”现象 蒙特卡罗定位 进化计算 遗传算法 后验密度
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