原文服务方: 机器人       
摘要:
综述了近几年来流行的移动机器人基于概率定位的各种方法,对它们的性能进行了分析比较,所有这些方法都应用贝叶斯规则作为理论基础.首先,介绍了位置跟踪广泛应用的卡尔曼滤波方法和在全局定位方面取得一定成功的马尔可夫定位方法.然后,介绍了计算效率更高的粒子滤波定位方法,即蒙特卡洛法,以及最近自适应采样的粒子滤波方法,它比简单的粒子滤波效率更高.最后,对概率定位方法的关键技术进行了分析,并探讨了未来的发展趋势.
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粒子滤波器
蒙特卡洛定位
移动机器人地图创建
移动机器人定位
移动机器人同步地图创建和定位
内容分析
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文献信息
篇名 移动机器人的概率定位方法研究进展
来源期刊 机器人 学科
关键词 移动机器人 概率定位 贝叶斯规则 卡尔曼滤波 马尔可夫定位 粒子滤波
年,卷(期) 2005,(4) 所属期刊栏目 综论与介绍
研究方向 页码范围 380-384
页数 5页 分类号 TP24
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-0446.2005.04.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 洪炳熔 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 126 2827 27.0 49.0
2 厉茂海 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 10 357 9.0 10.0
传播情况
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引文网络
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
移动机器人
概率定位
贝叶斯规则
卡尔曼滤波
马尔可夫定位
粒子滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机器人
双月刊
1002-0446
21-1137/TP
大16开
1979-01-01
chi
出版文献量(篇)
2337
总下载数(次)
0
总被引数(次)
57113
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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