Approximate Inference Particle Filtering for Mobile Robot SLAM
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes approximate inference particle filtering for mobile robot simultaneous localization and mapping (SLAM) with landmarks. Range-bearing measurements are obtained by detecting landmarks using an onboard laser range finder and the maximum likelihood approach is used to handle unknown data associations. The system model is created depending on the robot motion and range-bearing measurements. The new particle filter is developed to estimate the robot pose and landmark locations separately based on approximate inferences, where the intractable distributions of the robot pose and landmark locations are approximated by optimal Gaussian distributions minimizing Kullback-Leibler divergences. Simulations and experiments are provided to show the performance of the proposed particle filter. Note to Practitioners—The SLAM technique is crucial to an autonomous mobile robot. The laser range finder perceives surroundings and is used for mobile robot SLAM in global positioning system denied environments. This paper proposes a mobile robot SLAM method based on the robot motion model and the onboard laser range finder. Range-bearing measurements are extracted from raw data of the laser range finder as the inputs of the method. The simulations and experiments indicate the proposed method has better accuracy and more robust to unknown data associations. The proposed method can be applied to many practical applications such as transport operations and mowing with a mobile robot. In the future, we will address the SLAM technique for multiple mobile robots.
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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 | 0,001 |
| 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 découle