Autonomous Mobile Robot Positioning using Unscented HydridSLAM
Notice bibliographique
Résumé
Simultaneous localization and mapping (SLAM) is a process in which a mobile robot travels through an environment and concurrently makes a momentary map of the environment and uses that map to localize itself.The simultaneous localization and mapping is currently one of the most challenging problems in the field of autonomous mobile robots and providing a solution to SLAM may open doors to the world of truly autonomous robots.The most significant contribution of this dissertation is to provide a novel approach to Simultaneous Localization and Mapping problem in extensive outdoor environments and based on estimation approach.The new approach is called Unscented HybridSLAM filter which presents a consistent mathematical model out of a rigorous probabilistic Bayesian-based framework.It is theoretically proven that the map converges and how the new approach can handle correlations that arise between error in motion and error in observation.It is also shown that there is no need for a large storage of information since the inherent structure of Unscented HybridSLAM does not require memory as much as its counterpart filters.The map evolution of the new algorithm is examined in detail as well as its performance.The new approach is compared to currently used algorithms in particular EKF-SLAM, FastSLAM, and HybridSLAM and results are probed and discussed in different simulated scenarios.Together, the theoretical modeling and simulations results prove the consistency of Unscented HybridSLAM and show that it is possible to apply Unscented HybridSLAM as an alternative algorithm for real implementations.I would like to thank all of the people who encouraged and supported me during the undertaking
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».