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An improved particle filter for sparse environments

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An improved particle filter for sparse environments

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Título An improved particle filter for sparse environments
Autor Silva Junior, Edson Prestes e
Ritt, Marcus Rolf Peter
Führ, Gustavo
Abstract In this paper, we combine a path planner based on Boundary Value Problems (BVP) and Monte Carlo Localization (MCL) to solve the wake-up robot problem in a sparse environment. This problem is difficult since large regions of sparse environments do not provide relevant information for the robot to recover its pose. We propose a novel method that distributes particle poses only in relevant parts of the environment and leads the robot along these regions using the numeric solution of a BVP. Several experiments show that the improved method leads to a better initial particle distribution and a better convergence of the localization process.
Contido em Journal of the Brazilian Computer Society. Porto Alegre. Vol. 15, n. 3 (2009 Sept.), p. 55-64
Assunto Animacao : Computacao grafica
Computação gráfica
[en] Autonomous navigation
[en] Boundary value problems
[en] Environment exploration
[en] Global localization
[en] Monte Carlo localization
Origem Nacional
Tipo Artigo de periódico
URI http://hdl.handle.net/10183/72580
Arquivos Descrição Formato
000733094.pdf (1.637Mb) Texto completo (inglês) Adobe PDF Visualizar/abrir

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