四测距传感器实现室内无人机定位
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四测距传感器实现室内无人机定位
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AI 综述
Mohammad Reza Ranjbar Divkoti 与 A. Pedro Aguiar 提出增强滤波蒙特卡洛定位方法（AF-MCL），仅用四个单点测距传感器和实测航向实现室内无人机二维定位。该方法会剔除与已知静态地图不一致的测距数据，并自适应注入粒子，以应对定位发散和绑架问题。 在 2.10×1.63 米真实环境中，静态和动态条件下的平均位置误差为 6.4–7.7 厘米；在 6×6 米和 10×10 米仿真环境中，平均误差为 4.5–5.2 厘米。作者称，在动态障碍物下，标准 MCL 的平均误差为 12.3 厘米，可靠 MCL 为 7.7 厘米。
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最新进展10月26日 12:00
AF-MCL：仅用四个机载测距传感器的室内无人机动态环境定位报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- arXiv cs.ROAF-MCL：仅用四个机载测距传感器的室内无人机动态环境定位
作者提出增强滤波蒙特卡洛定位（AF-MCL），仅用四个单点测距传感器和实测航向实现室内无人机二维定位，并剔除与已知静态地图不一致的测距数据、自适应注入粒子以应对定位发散和绑架问题。
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- 可比范围峰值
- 1010月26日 12:00
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