Алгоритм Марковской локализации с выборочными вычислениями
Вычисление прогноза для перемещения робота:
• Применить выражение (6.14) для всех состояний ξz.1, находящихся внутри областей обновления, полученных на основе сенсорных данных предыдущей итерации алгоритма локализации.
• Если на предыдущей итерации сенсорные данные отсутствовали (а следовательно, не вычислялись области обновления и не выполнялось согласование плотности распределения
то в (6.14) используется традиционная методика выборочных вычислений.
Согласование прогноза с текущими данными сенсоров:
• Выбрать на карте одиночные ориентиры или пары ориентиров подобные ориентирам, обнаруженных роботом.
• Используя координаты выбранных ориентиров определить связанные с ними области обновления, вычислить их параметры — их координаты в рабочем пространстве и их размеры (вычислить матрицы Cr), спроецировать области обновления на дискретное пространство состояний Ξ (дискретную сетку).
• Вычислить локальные сенсорные функции плотности условной вероятности
для каждой области обновления и на их основе, используя (6.20),
получить общую сенсорную функцию плотности условного распределения
• Применить уравнение (6.15) для всех состояний внутри областей обнов
ления. Если априорная вероятность
то установить
где
общее число состояний.
• Вычислить нормирующий множитель η.
6.3.3.
Еще по теме Алгоритм Марковской локализации с выборочными вычислениями:
- Использование выборочных вычислений для повышения эффективности Марковской локализации
- Организация выборочных вычислений
- Пример использования метода Марковской локализации
- Вероятностный метод Марковской локализации с использованием визуальных ориентиров
- 6.3. Повышение эффективности метода Марковской локализации с визуальными ориентирами
- 1.4. Выборочное уравнение прямой линии регрессии по сгруппированным данным. Выборочный коэффициент корреляции
- Основные методы сбора социологической информации. .Содержание методов, их достоинства и недостатки.Достоверность эмпирических данных и факторы на нее влияющие.Выборочный метод сбора информации. Генеральная и выборочная совокупности. Понятие репрезентативности. Типы выборочных совокупностей.Этапы социологического анализа.
- 3. Основные подходы к проблеме локализации ВПФ в истории становления нейропсихологии как науки. История изучения локализации высших психических функций: узкий локализационизм, антилокализационизм, эклектическая концепция.
- 6.10. Вычисление теплоемкостей cv и cp, сравнение вычисленных значений с опытными
- §3 Марковские моменты.
- §9 Марковские цепи.
- 2.1. Основные понятия марковских процессов
- Скрытые Марковские Модели