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Performance analysis of mobile robot self-localization based on different configurations of RFID system

机译:基于RFID系统不同配置的移动机器人自定位性能分析

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摘要

This paper analyzes the MCL (Monte Carlo Localization)performances of an omnidirectional vehicle based onan RFID system with multiple readers at the bottom of a vehicleand the tags on the floor with different configurations of RFIDsystem. This paper also proposes a method of reinitializingof the particles in the MCL and a likelihood function as themeasurement model that are specialized to the RFID based selflocalization.The simulations demonstrate that how accuratelythe self-localization works according to the changes of theRFID system’s configuration and how the definition of thelikelihood function affects the accuracy. The results show thatthe self-localization based on MCL works accurately enough forrealistic situation even using less RFID readers on the vehicleand lower density IC tag textiles on the floor
机译:本文分析了基于RFID系统的全向车辆的MCL(蒙特卡洛定位)性能,该系统具有位于车辆底部的多个读取器以及具有不同RFID系统配置的地板标签。本文还提出了一种重新初始化MCL中粒子的方法以及一种似然函数作为基于RFID的自定位专用的测量模型。仿真表明,根据RFID系统配置的变化,自定位的工作精度如何以及如何进行定位。可能性函数的定义会影响准确性。结果表明,即使在车辆上使用较少的RFID阅读器,在地板上使用较低密度的IC标签纺织品,基于MCL的自定位也能足够准确地满足实际情况

著录项

  • 作者

    Mi Jian; Takahashi Yasutake;

  • 作者单位
  • 年度 2015
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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