Differential evolution Markov chain filter for global localization

Moreno Lorente, Luis; Martín Monar, Fernando; Muñoz Marín, María Luisa y Garrido, Santiago (2016). Differential evolution Markov chain filter for global localization. "Journal of Intelligent and Robotic Systems", v. 82 (n. 3-4); pp. 513-536. ISSN 0921-0296. https://doi.org/10.1007/s10846-015-0245-8.

Descripción

Título: Differential evolution Markov chain filter for global localization
Autor/es:
  • Moreno Lorente, Luis
  • Martín Monar, Fernando
  • Muñoz Marín, María Luisa
  • Garrido, Santiago
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: Journal of Intelligent and Robotic Systems
Fecha: Junio 2016
Volumen: 82
Materias:
Palabras Clave Informales: Differential evolution; Markov chain; Monte Carlo; Optimization method; Global localization; Mobile robots
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

Texto completo

[img]
Vista Previa
PDF (Document Portable Format) - Se necesita un visor de ficheros PDF, como GSview, Xpdf o Adobe Acrobat Reader
Descargar (3MB) | Vista Previa

Resumen

A key challenge for an autonomous mobile robot is to estimate its location according to the available information. A particular aspect of this task is the global localization problem. In our previous work, we developed an algorithm based on the Differential Evolution method that solves this problem in 2D and 3D environments. The robot?s pose is represented by a set of possible location estimates weighted by a fitness function. The Markov Chain Monte Carlo algorithms have been successfully applied to multiple fields such as econometrics or computing science. It has been demonstrated that they can be combined with the Differential Evolution method to solve efficiently many optimization problems. In this work, we have combined both approaches to develop a global localization filter. The algorithm performance has been tested in simulated and real maps. The population requirements have been reduced when compared to the previous version.

Proyectos asociados

TipoCódigoAcrónimoResponsableTítulo
Comunidad de MadridS2013/MIT-2748ROBOCITY2030-IIIBalaguer Bernaldo de Quirós, CarlosRobótica aplicada a la mejora de la calidad de vida de los ciudadanos (fase III)

Más información

ID de Registro: 48837
Identificador DC: http://oa.upm.es/48837/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:48837
Identificador DOI: 10.1007/s10846-015-0245-8
URL Oficial: https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10846-015-0245-8
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 29 Ene 2018 15:34
Ultima Modificación: 29 Ene 2018 15:35
  • InvestigaM
  • GEO_UP4
  • Open Access
  • Open Access
  • Sherpa-Romeo
    Compruebe si la revista anglosajona en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Dulcinea
    Compruebe si la revista española en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Recolecta
  • Observatorio I+D+i UPM
  • OpenCourseWare UPM