An Adaptive Unscented Particle Filter Algorithm through Relative Entropy for Mobile Robot Self-Localization
المؤلفون المشاركون
Yu, Wentao
Zhang, Xiaoyong
Li, Shuo
Liu, Weirong
Peng, Jun
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-09-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Self-localization is a basic skill for mobile robots in the dynamic environments.
It is usually modeled as a state estimation problem for nonlinear system with non-Gaussian noise and needs the real-time processing.
Unscented particle filter (UPF) can handle the state estimation problem for nonlinear system with non-Gaussian noise; however the computation of UPF is veryhigh.
In order to reduce the computation cost of UPF and meanwhile maintain the accuracy, we propose an adaptive unscented particle filter (AUPF) algorithm through relative entropy.
AUPF can adaptively adjust the number of particles during filtering to reduce the necessary computation and hence improve the real-time capability of UPF.
In AUPF, the relative entropy is used to measure the distance between the empirical distribution and the true posterior distribution.
The least number of particles for the next step is then decided according to the relative entropy.
In order to offset the difference between the proposal distribution, and the true distribution the least number is adjusted thereafter.
The ideal performance of AUPF in real robot self-localization is demonstrated.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yu, Wentao& Peng, Jun& Zhang, Xiaoyong& Li, Shuo& Liu, Weirong. 2013. An Adaptive Unscented Particle Filter Algorithm through Relative Entropy for Mobile Robot Self-Localization. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1031979
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yu, Wentao…[et al.]. An Adaptive Unscented Particle Filter Algorithm through Relative Entropy for Mobile Robot Self-Localization. Mathematical Problems in Engineering No. 2013 (2013), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1031979
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yu, Wentao& Peng, Jun& Zhang, Xiaoyong& Li, Shuo& Liu, Weirong. An Adaptive Unscented Particle Filter Algorithm through Relative Entropy for Mobile Robot Self-Localization. Mathematical Problems in Engineering. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1031979
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1031979
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر