【摘 要】
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针对基于传统粒子滤波的机器人定位方法存在粒子退化的问题,提出了基于马尔科夫蒙特卡罗(MCMC)粒子滤波的机器人定位方法.将传统的粒子滤波算法与典型的MCMC方法——Metropol
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针对基于传统粒子滤波的机器人定位方法存在粒子退化的问题,提出了基于马尔科夫蒙特卡罗(MCMC)粒子滤波的机器人定位方法.将传统的粒子滤波算法与典型的MCMC方法——Metropolis Hastings(MH)抽样算法有机结合,并应用于机器人定位研究中.试验结果表明,MCMC方法可以有效抑制粒子退化问题.与基于传统粒子滤波的机器人定位方法相比,该方法降低了定位误差均值和定位误差最大值,取得了更高的定位精度,有效地解决了机器人定位这一非线性非高斯状态估计问题.
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