کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
11016437 | 1777033 | 2019 | 29 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
KLD sampling with Gmapping proposal for Monte Carlo localization of mobile robots
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The paper proposes an algorithm for mobile robot navigation that integrates the Gmapping proposal distribution with the Kullback-Leibler divergence for adapting the number of particles. This results in a very effective particle filter with adaptive sample size. The algorithm has been evaluated in both simulation and experimental studies, using the standard KLD-sampling MCL as a benchmark. Simulation results show that the proposed algorithm achieves higher localization accuracy with a smaller number of particles compared to the benchmark algorithm. In a more realistic scenario using experimental data and simulated robot odometry with drift, the proposed algorithm again has greater accuracy using a lower number of particles.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Fusion - Volume 49, September 2019, Pages 79-88
Journal: Information Fusion - Volume 49, September 2019, Pages 79-88
نویسندگان
Robin Ping Guan, Branko Ristic, Liuping Wang, Jennifer L. Palmer,