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Adaptive Particle Filter for Fault Detection and Isolation of Mobile Robots

机译:用于移动机器人故障检测与隔离的自适应粒子滤波器

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摘要

Particle filters have recently gained major attention as a powerful diagnostic tool. Their severe drawback is the computational burden closely related to the number of particles used. Therefore, it is often necessary to work out a compromise between computation time and the quality of results, especially in the case of systems with limited computational resources such as mobile robots. This work outlines the concept of a fault detection and isolation (FDI) system for a mobile robot which is based on a bank of adaptive particle niters and accounts for the aforementioned problems.
机译:粒子过滤器作为一种强大的诊断工具最近受到了广泛的关注。它们的严重缺点是计算负担与使用的粒子数密切相关。因此,通常有必要在计算时间和结果质量之间做出折衷,特别是在计算资源有限的系统(例如移动机器人)的情况下。这项工作概述了用于移动机器人的故障检测和隔离(FDI)系统的概念,该系统基于一堆自适应粒子发生器,并解决了上述问题。

著录项

  • 来源
    《Towards autonomous robotic systems》|2011年|p.376-377|共2页
  • 会议地点 Sheffield(GB);Sheffield(GB)
  • 作者

    Michal Zajac;

  • 作者单位

    Institute of Control and Computation Engineering, University of Zielona Gora, Zielona G6ra, Poland;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 机器人技术;
  • 关键词

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