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【24h】

Robust regularized particle filter for terrain navigation

机译:用于地形导航的鲁棒正则化粒子滤波器

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摘要

In this paper, we address the multimodality of the filtering distribution in the context of ambiguous measurements. In terrain navigation, the similarities in the elevation profiles can lead to multiple modes in the posterior distribution. Typical experiments based on standard particle filters show that the filter tends to lose the true mode as time goes on. Using a clustering algorithm, a new filter based on a mixture representation with local regularization is introduced and displays good robustness properties.
机译:在本文中,我们解决了在模棱两可的测量情况下过滤分布的多模态性。在地形导航中,高程剖面中的相似性可能导致后验分布中出现多种模式。基于标准粒子滤波器的典型实验表明,随着时间的流逝,滤波器趋向于失去真实模式。使用聚类算法,基于混合表示和局部正则化的新过滤器被引入,并显示出良好的鲁棒性。

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