【摘 要】
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针对移动机器人在不完整地图中定位的问题,提出了一种改进的粒子聚类蒙特卡罗定位(Monte Carlolocalization,MCL)算法。在定位过程中,将机器人的位姿分为六种状态,每一种状态对应一个粒子簇。在机器人运动的过程中,这六种状态之间可以相互转移,在计算状态转移概率的基础上,实现了不完整地图中移动机器人蒙特卡罗定位算法。实验验证了该算法在解决移动机器人在不完整地图中定位问题的有效性。
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针对移动机器人在不完整地图中定位的问题,提出了一种改进的粒子聚类蒙特卡罗定位(Monte Carlolocalization,MCL)算法。在定位过程中,将机器人的位姿分为六种状态,每一种状态对应一个粒子簇。在机器人运动的过程中,这六种状态之间可以相互转移,在计算状态转移概率的基础上,实现了不完整地图中移动机器人蒙特卡罗定位算法。实验验证了该算法在解决移动机器人在不完整地图中定位问题的有效性。
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