A stochastic approach of mobile robot navigation using customized RFID systems
Notice bibliographique
Résumé
Operating a mobile robot using the signal strength of a Radio Frequency (RF) system and/or line-of-sight distances to other known points or RF stations is a challenging task. This problem has been traditionally solved by several approaches suggested in the literature. Among the most common shortcomings of those approaches are the use of excessive number of sensors or multiple reference RF stations for the robot to estimate its location in an indoor environment. The current manuscript outlines two different aspects of a mobile robot navigation problem in an indoor environment using Received Signal Strength (RSS) of a customized Radio Frequency IDentification (RFID) system. First, the robot's current location is estimated by a trilateration method where the localization problem is solved through a geometric approach based on Cayley-Menger determinants. The robot position is then better estimated by the application of conventional stochastic filters such as the Extended Kalman Filter (EKF) and the Unscented Kalman Filter (UKF). Second, the problem is explored by a set of points on the ground defining a desired path along which a mobile robot is supposed to navigate. The proposed robot navigation system is validated through a number of computer simulation for testbeds of various complexities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».