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J-GLOBAL ID：201802232810545502   整理番号：18A1897264

QPSOに基づくRao-Blackwillized粒子フィルタSLAMアルゴリズムに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Rao-Blackwillised Particle Filter SLAM algorithm based on QPSO

著者 (3件)： Chen MengYuan (Department of Precision Machinery and Precision Instrumentation, University of Science and Technology of China, Hefei, 230027, China) ,  Bian ChengYuan (Key Lab of Electric Drive and Control of Anhui Province, Anhui Polytechnic University Wuhu 241000, China, Wuhu, 241000, China) ,  Jian Wu Yong (Key Lab of Electric Drive and Control of Anhui Province, Anhui Polytechnic University Wuhu 241000, China, Wuhu, 241000, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCC  ページ： 5179-5185  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 提案した分布の低い精度と再サンプリング過程における多様性の粒子縮退と損失という従来のRao-Blackillised粒子フィルタ(RBPF)のいくつかの問題を解決するために,量子挙動粒子群最適化(QPSO)に基づくRao-Blackillised粒子フィルタSLAMアルゴリズムを提案した。ロボット運動モデルと観測モデルの融合を,提案した分布の精度を改善するためのハイブリッド提案分布として提案した。QPSOアルゴリズムの導入は,粒子型適応交差および突然変異操作の重量測定に従って,再サンプリングのプロセスにおける粒子の姿勢を更新し,粒子セットを最適化し,調整し,粒子分解を効果的に防止し,粒子の多様性を維持した。本アルゴリズムは,Matlabシミュレーションにおいて実施するだけでなく,実際の検証を実現するために,ロボットオペレーティングシステム(ROS)におけるVoyager-II移動ロボットの使用を実行した。結果は,提案したアルゴリズムがロボットと高精度マップの位置と姿勢を正確に推定でき,誤差と走行時間も大幅に減少することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 縮退 ,  シミュレーション ,  突然変異 ,  ロボット ,  最適化 ,  移動ロボット ,  重量測定 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 高精度 ,  MATLAB ,  観測モデル ,  運動モデル ,  粒子群最適化 ,  リサンプリング ,  *粒子フィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： QPSO ,  粒子フィルタ ,  SLAM ,  アルゴリズム ,  研究