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J-GLOBAL ID：201502209056537607   整理番号：15A1172903

移動ロボットの適応ロバスト無香料粒子フィルタ位置確認アルゴリズム【Powered by NICT】

Mobile robot adaptive robust unscented particle filter localization algorithm

著者 (5件)： Liu Dongbo (Coll. of Computer Sci. and Electronic Engineering,Hunan Univ., CIC of Wind Power Equipment and Energy Conversion ...) ,  Yang Gaobo (Coll. of Computer Sci. and Electronic Engineering,Hunan Univ., Changsha) ,  Xiao Peng (Coll. of Computer and Communication,Hunan Inst. of Engineering, Xiangtan) ,  Qu Xilong (Coll. of Computer and Communication,Hunan Inst. of Engineering, Xiangtan) ,  Liu Changsong (Coll. of Computer and Communication,Hunan Inst. of Engineering, CIC of Wind Power Equipment and Energy Conversion ...)
資料名： Yiqi Yibiao Xuebao  (Yiqi Yibiao Xuebao)
巻： 36  号： 5  ページ： 1131-1137  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2448A  ISSN： 0254-3087  CODEN： YYXUDY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： センサ知覚情報はロボットの位置決めプロセスの異常値,粒子縮退を悪化させ,ロボット状態パラメータのフィルタリング値歪を引き起こすを含み,局在破壊につながることが問題を目指して,適応ロバスト無香料Kalmanフィルタリングに基づいて提案したロボット粒子フィルタリング局在アルゴリズム。重要度サンプリング段階では,提案したアルゴリズムは,優先提案分布関数を生成し,システム推定誤差を低減し,システムの耐雑音能力を効果的に改善する無香料Kalmanフィルタを利用する。ロバスト推定原理は,ロバストな分散成分の統計を構築するために使用され,統計に基づく適応因子を用いて,利得行列,フィルタリングに異常値の影響を減少させるを調整することである。実験結果は,測定データは,異常値を含み,異なるシステム雑音と観測雑音分散下で良好なロバスト性と実時間を持っているとき,提案したアルゴリズムは効果的に異常な観測誤差の影響を制御し,位置決め精度を大きく改善できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  異常値 ,  *ロバスト性 ,  雑音 ,  *香料 ,  フィルタリング ,  *位置決め ,  *ロボット
準シソーラス用語： 位置決め精度 ,  実時間 ,  推定誤差 ,  重要度サンプリング ,  粒子フィルタリング ,  拡張Kalmanフィルタ ,  *粒子フィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (7件)： ロボット ,  適応 ,  ロバスト ,  香料 ,  粒子フィルタ ,  位置確認 ,  アルゴリズム