【摘 要】
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Nowadays the localization problem is one of the most important issue and a major topic related to the SLAM robot.To do this,subjects related to computational complexity and system response speed are t
【机 构】
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Department of Automation, University of Science and Technology of China, Anhui, Hefei, 230027
【出 处】
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第19届中国系统仿真技术及其应用学术年会(19th CCSSTA 2018)
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Nowadays the localization problem is one of the most important issue and a major topic related to the SLAM robot.To do this,subjects related to computational complexity and system response speed are taken into consideration.The Monte Carlo method is one of the most important techniques used to face localization problem.Although this method is one of the most commonly used methods to deal with the localization problem due to easy implementation and high efficiency,it increases the cost of computations because of the use of particle sets and the information obtained from the sensor.This paper presents a novel localization approach based on the uniform distribution to deal with computational cost.To address this problem,we propose a method by extending Monte Carlo localization algorithm using uniform distribution.In this algorithm,the particles are uniformly positioned on the state space and sensor model follows a uniform distribution as well.The results of the empirical experiments illustrate that the proposed approach improves system performance by reducing computational complexity,fast computation,and easy implementation.
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