【摘 要】
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针对出现机器人'绑架'现象时,由于在后验密度分布取值较大区域中的采样数较少,利用蒙特卡罗定位方法(Monte Carlo Localization)进行定位需要大量的采样才能取得较好
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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针对出现机器人'绑架'现象时,由于在后验密度分布取值较大区域中的采样数较少,利用蒙特卡罗定位方法(Monte Carlo Localization)进行定位需要大量的采样才能取得较好效果的问题,提出了一种遗传蒙特卡罗定位方法(Genetic Monte Carlo Localization).GMCL将进化计算中的交叉与变异操作引入到MCL中,对采样进行优化,使采样朝后验密度分布取值较大的区域移动,从而更好地表达系统的后验密度分布.实验结果表明:GMCL可以显著减少所需的采样数,具有更高的
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