Neuware -Particle filtering has proven to be an effective localization method for wheeled autonomous vehicles. For a given map, a sensor model, and observations, occasions arise where the vehicle could equally likely be in many locations of the map. Because particle filtering algorithms may generate low confidence pose estimates under these conditions, more robust localization strategies are required to produce reliable pose estimates. In order to eliminate the low confidence estimates produced in certain environments, a multirobot system is designed to introduce mobile environment features. Tracking and controlling a secondary robot introduces a known feature in the environment which can ensure a high confidence estimate. From this knowledge, an autonomous robot can confidently navigate in even the most difficult (featureless) environments.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 64 pp. Englisch.

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Bibliografische Details

Titel: Multirobot Tethering
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2013
Erscheinungsjahr: 2013
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3659461369
ISBN-13: 9783659461361
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu

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Inhaltsangabe

Particle filtering has proven to be an effective localization method for wheeled autonomous vehicles. For a given map, a sensor model, and observations, occasions arise where the vehicle could equally likely be in many locations of the map. Because particle filtering algorithms may generate low confidence pose estimates under these conditions, more robust localization strategies are required to produce reliable pose estimates. In order to eliminate the low confidence estimates produced in certain environments, a multirobot system is designed to introduce mobile environment features. Tracking and controlling a secondary robot introduces a known feature in the environment which can ensure a high confidence estimate. From this knowledge, an autonomous robot can confidently navigate in even the most difficult (featureless) environments.

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