计算机科学 ›› 2011, Vol. 38 ›› Issue (2): 199-201.
赵增顺,沈继毕,王继贞,侯增广,谭民
ZHAO Zeng-shun,SHEN Ji-bi,WANG Ji-zhen,HOU Zeng-guang,TAN Min
摘要: 对基于贝叶斯滤波原理的机器人定位方法提出了一个通用框架,进行了贝叶斯滤波方法的推导,理顺了贝叶斯总体框架以及卡尔曼滤波定位、多假设定位、马尔可夫定位、蒙特卡罗定位方法之间的内在逻辑关系。回顾了基于概率推理框架的各种机器人定位方法的发展过程、目前发展水平,并针对各自的利弊进行了比较。基于采样的蒙特卡罗定位算法能够描述多峰分布,可近似大范围的概率分布,能够有效解决定位过程中出现的歧义情况以及绑架情况等,因此重点对蒙特卡罗定位算法的实现过程以及存在的问题进行了详细的阐述,同时对研究难点和未来的发展趋势做了展望。
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