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SLAM de robot móvil para comunicación inalámbrica basado en filtro de partículas mejorado
El robot móvil se mueve al recibir instrucciones a través de comunicación inalámbrica, y se utiliza el filtro de partículas para la localización y mapeo simultáneos. Con el objetivo de abordar el problema de la degradación de los pesos del filtro de partículas y la pérdida de diversidad de partículas, lo cual conduce a la disminución de la precisión del filtro, este artículo utiliza el algoritmo de enjambre de células vegetales para optimizar el filtro de partículas. En primer lugar, combinando las características de las células vegetales que afectan la tasa de crecimiento de las células cuando el contenido de auxina cambia debido a la estimulación lumínica, se logra la optimización de las partículas después del muestreo por importancia, de manera que se concentren en la zona de alta probabilidad, y se resuelve el problema de la degradación de los pesos de las partículas. En segundo lugar, en el proceso de optimización de la distribución de partículas, el contenido de auxina de cada partícula es diferente, lo que
Autores: Zhu, Daixian; Wang, Mingbo; Su, Mengyao; Liu, Shulin; Guo, Ping
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi
Año: 2021
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 9
Citaciones: Sin citaciones
Hindawi
Wireless Communications and Mobile Computing
Volume , Article ID 9263277, 14 pages
https://doi.org/10.1155/2021/9263277
Zhu Daixian, Wang Mingbo, Su Mengyao, Liu Shulin, Guo Ping
College of Communication and Information Engineering China, College of Electrical and Control Engineering ChinaAcademic Editor: Nagaraj Balakrishnan
Contact: @hindawi.com
El robot móvil se mueve al recibir instrucciones a través de comunicación inalámbrica, y se utiliza el filtro de partículas para la localización y mapeo simultáneos. Con el objetivo de abordar el problema de la degradación de los pesos del filtro de partículas y la pérdida de diversidad de partículas, lo cual conduce a la disminución de la precisión del filtro, este artículo utiliza el algoritmo de enjambre de células vegetales para optimizar el filtro de partículas. En primer lugar, combinando las características de las células vegetales que afectan la tasa de crecimiento de las células cuando el contenido de auxina cambia debido a la estimulación lumínica, se logra la optimización de las partículas después del muestreo por importancia, de manera que se concentren en la zona de alta probabilidad, y se resuelve el problema de la degradación de los pesos de las partículas. En segundo lugar, en el proceso de optimización de la distribución de partículas, el contenido de auxina de cada partícula es diferente, lo que
Descripción
El robot móvil se mueve al recibir instrucciones a través de comunicación inalámbrica, y se utiliza el filtro de partículas para la localización y mapeo simultáneos. Con el objetivo de abordar el problema de la degradación de los pesos del filtro de partículas y la pérdida de diversidad de partículas, lo cual conduce a la disminución de la precisión del filtro, este artículo utiliza el algoritmo de enjambre de células vegetales para optimizar el filtro de partículas. En primer lugar, combinando las características de las células vegetales que afectan la tasa de crecimiento de las células cuando el contenido de auxina cambia debido a la estimulación lumínica, se logra la optimización de las partículas después del muestreo por importancia, de manera que se concentren en la zona de alta probabilidad, y se resuelve el problema de la degradación de los pesos de las partículas. En segundo lugar, en el proceso de optimización de la distribución de partículas, el contenido de auxina de cada partícula es diferente, lo que