边缘粒子滤波相关论文
提出了一种改进的同时定位与地图创建(SLAM)方法——遗传优化Marginal-SLAM算法用于机器人导航,将Marginal-SLAM算法与遗传算法相......
随着科学技术的发展,机器人应用的领域越来越广,无线传感器网络与移动机器人协同定位以其定位精度高的优点而受到了广泛关注。本文......
在估计系统状态后验密度函数时,传统粒子滤波需估计整个状态序列再取其当前值,导致状态空间维数和粒子重要性权值方差随时间增大而......
针对复杂环境下同步定位与地图构建(SLAM)中分布式粒子滤波算法存在计算量大、粒子退化严重的问题,在分布式算法的基础上结合无味......
对于航天器姿态确定系统中的滤波问题,提出一种基于改进辅助边缘粒子滤波（IAMPF）的姿态确定算法。该方法在辅助边缘粒子滤波（AMPF）的基......
为了提高目标跟踪过程中粒子滤波结果的精度,将边缘粒子滤波算法应用于目标跟踪。首先将目标运动状态向量划分为线性和非线性两个......
视频目标跟踪是一个热点问题,在视频监控、智能导航、智能交通等领域都有广泛的应用。设计一种具有较高鲁棒性的视频目标跟踪算法,......
目标跟踪是当今的重要研究课题,广泛应用于通信导航、计算机视觉与自动控制等领域;针对现有的边缘粒子滤波算法目标跟踪可靠性低的......
粒子滤波SLAM算法的复杂度与特征个数呈线性关系,对于大规模SLAM有明显的计算优势,但是这些算法不能长时间满足一致性要求.将边缘......
针对采用单一特征建立的动态空间模型与实际系统差距较大,从而使估计误差增加的问题,通过将系统的状态参数引入颜色特征模型中,与......
