<<
>>

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 распределениято 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 вероятно­стидля 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 вероятностьто установить

гдеобщее число состояний.

• Вычислить нормирующий множитель η.

6.3.3.

<< | >>
Источник: ЛУКЬЯНОВ АНДРЕЙ АНАТОЛЬЕВИЧ. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ПРОБЛЕМЕ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ТОЧНОСТИ ДВИЖЕНИЯ И ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ МОБИЛЬНЫХ МАНИПУЛЯЦИОННЫХ РОБОТОВ. ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени доктора технических наук. Иркутск - 2005. 2005

Еще по теме Алгоритм Марковской локализации с выборочными вычислениями: