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J-GLOBAL ID：201602280749261566   整理番号：16A0961717

自己適応EKFのFASTSLAMアルゴリズムをフェージングに基づく【JST・京大機械翻訳】

FastSLAM algorithm based on adaptive fading extended Kalman filter

著者 (3件)： Liu Dan (College of Metropolitan Transportation,Beijing University of Technology) ,  Duan Jianmin (College of Metropolitan Transportation,Beijing University of Technology) ,  Yu Hongxiao (College of Metropolitan Transportation,Beijing University of Technology)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 38  号： 3  ページ： 644-651  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  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： アルゴリズムの性能を改善するために,高速同時位置決めと図(FAST SIMULTANEOUS LOCALIZATION AND MAPPING,FASTSLAM)アルゴリズムのサンプリング過程を再建した粒子退化問題をもたらす,推定精度が向上した研究は粒子フィルタの提案分布関数から出発して,自己適応フェージングKALMANフィルタ(ADAPTIVE FADING EXTENDED KALMAN FILTER,AFEKF)のFASTSLAMアルゴリズムを拡張するのに基づいて提案した。,そのより移動ロボットの后験位姿確率分布に近い,粒子セットを緩和する劣化を引き起こすAFEKFこのアルゴリズムはFASTSLAMの基本的枠組みに基づき,1つの,パラメータ自己調節適応ことの提案分布関数を用いて生成する。従って粒子の同数の場合,このアルゴリズムが効果的にSLAM精度を向上した,これに使用する粒子数を減少することが,アルゴリズムの複雑さを低減する。シミュレータおよび標準データセットに基づく実験のシミュレーション結果は,このアルゴリズムの有効性を検証した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 移動ロボット ,  高速度 ,  確率分布 ,  位置決め ,  分布関数 ,  自己調節 ,  退化 ,  フィルタ ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： アルゴリズム複雑性 ,  粒子数 ,  *SLAM ,  粒子フィルタ ,  推定精度 ,  *自己適応 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： fast simultaneous localization and mapping(FastSLAM) ,  particle degradation ,  adaptive fading extended Kalman filter(AFEKF) ,  proposal distribution

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自己適応 ,  EKF ,  アルゴリズム ,  フェージング