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Position Estimation Method for Autonomous Mobile Robot Considering Noise

机译:考虑噪声的自主移动机器人位置估计方法

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摘要

This paper proposes a method of position estimating through compensating the autonomous mobile robot's noise. Proposed method is that estimated position error by modified Kalman filter method using neural network. We use a neural network for measurement noise covariance and system noise covariance. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we performed simulations and experiments for position estimation. The results show that convergence and position error is reduced than the Kalman filter method.
机译:提出了一种通过补偿自主移动机器人的噪声进行位置估计的方法。提出的方法是利用神经网络的改进卡尔曼滤波方法估计位置误差。我们使用神经网络来测量噪声协方差和系统噪声协方差。为了验证该方法的有效性,我们进行了位置估计的仿真和实验。结果表明,与卡尔曼滤波方法相比,收敛性和位置误差均得到了降低。

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