什么是机器人概率定位,简单来讲就是机器人在某个位置是不确定的,是有概率的,概率最大的位置就是机器人的位置。下面是简单的原理介绍 1,第一步假设机器人在一个走廊,但是机器人并不知道自己在哪里,那么请看下...
什么是机器人概率定位,简单来讲就是机器人在某个位置是不确定的,是有概率的,概率最大的位置就是机器人的位置。下面是简单的原理介绍 1,第一步假设机器人在一个走廊,但是机器人并不知道自己在哪里,那么请看下...
标签: 概率论
提出了一种被动声传感器网时延概率定位的综合处理算法。首先,对多个传感器量测数据进行动态选择,选出测向线交角更接近90°的两个传感器量测数据进行交叉定位,获得目标初始位置;其次,进行时延校准处理,并重新...
移动机器人的概率定位方法研究进展整理.pdf
FAB-MAP环境感知中的概率定位和地图生产技术,主要讲解牛津大学机器人组开发的视觉导航技术
本笔记学习于优达学城 Artificial ...2,下面我们正式开始写一个完整的机器人概率定位系统,首先假设这个世界 [green red red green green] 机器人开始感知第一次感知到红色,然后向右走了一步,然后感知到绿色,然后向
指纹定位中基于模糊聚类的室内定位概率算法
针对低检测概率下的无源定位问题,提出一种基于滑窗批处理的多传感器融合跟踪算法。通过将多个低检测概率的无源传感器组网,实现目标信息的空间积累,有效提高目标的检测概率。利用伪线性估计技术将非线性测量转换为伪...
无线网络中基于NLOS识别的概率加权定位算法
在利用概率包标记技术对无线传感器网络(WSN)恶意节点的追踪定位中,标记概率的确定是关键,直接影响到算法的收敛性,最弱链,节点负担等方面。该文分析并指出了基本概率包标记(BPPM)和等概率包标记(EPPM)方法的缺点,提出...
1,假设机器人处在了环形世界,如下图,机器人在各个方块的概率如下,那么机器人向右移动之后,机器人处在各个方块的概率是多少? answer:1/9,1/9,1/3,1/3,1/9 2,下面我们用一个函数实现这个功能,即move ...
针对IMM-EKF算法的此类缺陷,采用离线训练的概率神经网络模型,实时判断当前运动模型分类,在运动模型确定的状态下选择对应的单一模型进行运算,而在运动模型不确定的状态下选择IMM-EKF算法,既保证定位精度,又减少...
神经网络定位中多点多映射概率样本增强方法研究.pdf
分析了目标在观测空间的概率分布,基于空间栅格划分,实现了目标概率密度的准确求解,通过提取联合概率密度峰值得到了目标位置估计。理论分析表明,该算法的计算量仅与传感器和目标数的乘积成正比,当传感器和目标较...
1,用python实现一个Uniform Probability 均衡概率数组,五个概率。 answer: p=[] n=5 for i in range(0,n): p.append(1.0/n) print p 2,先看下图 假设世界有5个方格,机器人在哪个方格的概率是一样的
标签: 研究论文
混合映射的扩展概率自定位算法
摘要:基于代码覆盖的错误定位技术是一种常用的研究工作表明基于代码覆盖的错误定位技术的有效性受到了偶然正确性现象的影响包含的错误被执行,但没有产生错误结果的情况,
准确的网络拓扑故障定位能够提高网络管理的效率。在研究IP网络拓扑发现的基础上,提出了一种基于无向图的网络拓扑概率故障定位方法,能够有效地排除网络故障、提高网络性能并增强网络的可靠性。
基于条件概率模型的缺陷定位方法.pdf
演示观测和速度模型误差对震中位置估计的影响。 假设数据是每个站的单个 P 相到达。 该方法基于双曲线及其联合似然的正向建模。 输入eqX, eqX: 真实震中位置 (km) staX, staY:车站坐标(公里) params: 参数对象...
最近,提出了许多基于距离的定位算法。 几乎所有算法都基于最小二乘法,其中所有测距误差的总和被视为性能指标。 缺点是忽略了测距误差的概率特征。 本文旨在整合测距特性以提高定位精度。 首先,引入概率因子代表...
基于概率网格图(PGM),提出了一种估计移动机器人可定位性的新颖方法。 首先,提出了静态可定位矩阵,用于在先验PGM上的离线估计。 然后提出了一个动态可定位性矩阵来处理意料之外的动态变化。 这些矩阵定量地描述...
使用概率性RandomForest定位人脸地标
标签: 未分类
matlab开发-概率地球定位二维。说明了数据和模型误差对震中位置估计的影响。
LOS / NLOS混合环境下的投票选择机制和基于概率数据关联的移动节点定位算法
煤矿人员定位无线标签并发碰撞概率的研究,姬雨初,徐钊,本文根据煤矿井下人员定位系统的基本要求和有源RFID标签的工作特点,通过理论分析和计算,研究了系统中无线标签并发产生碰撞的原��
概率机器人,打标签的扫描pdf版 ...《概率机器人》包括了基础知识、定位、地图构建、规划与控制四大部分。本书共17章,每章的后都提供了练习题和动手实践的项目。相信本书可以加深读者对概率机器人学的认识。
针对这类场景中遮挡导致的全球定位系统定位精度下降, 以及运动目标和环境变化导致的有效点云特征减少的问题, 提出一个新的概率定位框架; 该框架使用核密度估计的方法对改进后的多层次随机采样一致性算法和直方图滤波...