粒子滤波是移动机器人蒙特卡罗定位(Monte Carlo localization,MCL)的核心环节.首先,针对粒子滤波过程的粒子退化问题,利用迭代Sigma点卡尔曼滤波来精确设计粒子滤波器的提议分布,以迭代更新方式将当前观测信息融入顺序重要性采样过程,...粒子滤波是移动机器人蒙特卡罗定位(Monte Carlo localization,MCL)的核心环节.首先,针对粒子滤波过程的粒子退化问题,利用迭代Sigma点卡尔曼滤波来精确设计粒子滤波器的提议分布,以迭代更新方式将当前观测信息融入顺序重要性采样过程,提出IUPF(Improved unscented particle filter)算法.然后,将IUPF与移动机器人MCL相结合,给出IUPF-MCL定位算法的实现细节.仿真结果表明,IUPF-MCL是一种精确鲁棒的移动机器人定位算法.展开更多
针对移动机器人蒙特卡罗定位(Monte Carlo localization,MCL)算法在含有对称和自相似结构的环境中容易失败的问题,提出了一种基于多假设跟踪的自适应蒙特卡罗定位改进算法.该算法根据粒子间空间相似性采用核密度树聚类算法对粒子群进行...针对移动机器人蒙特卡罗定位(Monte Carlo localization,MCL)算法在含有对称和自相似结构的环境中容易失败的问题,提出了一种基于多假设跟踪的自适应蒙特卡罗定位改进算法.该算法根据粒子间空间相似性采用核密度树聚类算法对粒子群进行聚类,每簇粒子代表一个位姿假设并用一个独立的MCL算法进行跟踪,总体上形成了一组非等权的粒子滤波器,很好地克服了普通粒子滤波器由于粒子贫乏而引起的过度收敛问题.同时运用该核密度树实现了自适应采样,提高了算法的性能.针对机器人"绑架"问题对该算法作了进一步的改进.实验结果证明了该算法的有效性.展开更多
针对粒子滤波过程的粒子退化问题和提高粒子的细化能力,提出一种基于改进的鲁棒机器人蒙特卡罗定位(Improved Robust Robot Monte Carlo localization,IRR-MCL)算法.首先利用扩展卡尔曼滤波来精确设计粒子滤波器的提议分布,将当前观测...针对粒子滤波过程的粒子退化问题和提高粒子的细化能力,提出一种基于改进的鲁棒机器人蒙特卡罗定位(Improved Robust Robot Monte Carlo localization,IRR-MCL)算法.首先利用扩展卡尔曼滤波来精确设计粒子滤波器的提议分布,将当前观测信息融入顺序重要性采样过程,以改善滤波效果,减小所需粒子数;然后,给出IRR-MCL定位算法的实现细节,实验结果表明,该算法与传统的方法在定位精度和鲁棒性方面都有显著提高.展开更多
为降低高层建筑物人员疏散难度,提升消防通道规划效果,研究基于蒙特卡罗定位算法的高层建筑物消防通道模糊建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)规划方法。在蒙特卡罗定位算法内添加遗传算法的交叉与变异操作,改进蒙特卡罗...为降低高层建筑物人员疏散难度,提升消防通道规划效果,研究基于蒙特卡罗定位算法的高层建筑物消防通道模糊建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)规划方法。在蒙特卡罗定位算法内添加遗传算法的交叉与变异操作,改进蒙特卡罗定位算法,加快定位效率。利用改进蒙特卡罗定位算法,定位高层建筑物消防通道的关键位置。通过区间直觉模糊广义λ-Shapley Choquet积分方法,选择消防通道规划时的模糊BIM软件。利用选择的模糊BIM软件,结合关键位置定位结果,规划消防通道路径,建立消防通道模糊BIM规划模型。利用Revit软件,以调节模型质量精细度与曝光度的方式,效果渲染消防通道模糊BIM规划模型,提升消防通道模糊BIM规划结果的逼真度。实验证明:该方法可精准定位消防通道关键位置;该方法可有效规划消防通道路径,构建消防通道模糊BIM规划模型;经过效果渲染后,该方法的消防通道模糊BIM规划结果的逼真度较优。展开更多
文摘针对移动机器人蒙特卡罗定位(Monte Carlo localization,MCL)算法在含有对称和自相似结构的环境中容易失败的问题,提出了一种基于多假设跟踪的自适应蒙特卡罗定位改进算法.该算法根据粒子间空间相似性采用核密度树聚类算法对粒子群进行聚类,每簇粒子代表一个位姿假设并用一个独立的MCL算法进行跟踪,总体上形成了一组非等权的粒子滤波器,很好地克服了普通粒子滤波器由于粒子贫乏而引起的过度收敛问题.同时运用该核密度树实现了自适应采样,提高了算法的性能.针对机器人"绑架"问题对该算法作了进一步的改进.实验结果证明了该算法的有效性.
文摘针对粒子滤波过程的粒子退化问题和提高粒子的细化能力,提出一种基于改进的鲁棒机器人蒙特卡罗定位(Improved Robust Robot Monte Carlo localization,IRR-MCL)算法.首先利用扩展卡尔曼滤波来精确设计粒子滤波器的提议分布,将当前观测信息融入顺序重要性采样过程,以改善滤波效果,减小所需粒子数;然后,给出IRR-MCL定位算法的实现细节,实验结果表明,该算法与传统的方法在定位精度和鲁棒性方面都有显著提高.
文摘为降低高层建筑物人员疏散难度,提升消防通道规划效果,研究基于蒙特卡罗定位算法的高层建筑物消防通道模糊建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)规划方法。在蒙特卡罗定位算法内添加遗传算法的交叉与变异操作,改进蒙特卡罗定位算法,加快定位效率。利用改进蒙特卡罗定位算法,定位高层建筑物消防通道的关键位置。通过区间直觉模糊广义λ-Shapley Choquet积分方法,选择消防通道规划时的模糊BIM软件。利用选择的模糊BIM软件,结合关键位置定位结果,规划消防通道路径,建立消防通道模糊BIM规划模型。利用Revit软件,以调节模型质量精细度与曝光度的方式,效果渲染消防通道模糊BIM规划模型,提升消防通道模糊BIM规划结果的逼真度。实验证明:该方法可精准定位消防通道关键位置;该方法可有效规划消防通道路径,构建消防通道模糊BIM规划模型;经过效果渲染后,该方法的消防通道模糊BIM规划结果的逼真度较优。
