蒙特卡洛定位算法
自适应蒙特卡洛定位原理
自适应蒙特卡洛定位原理
自适应蒙特卡洛定位（AMCL）是指利用蒙特卡洛方法实现机器人定位的算法，其主要思想是通过重复采样机器人的位置、姿态以及环境参数，并逐渐剔除不可能的部分，从而实现对机器人位置的估计。
AMCL算法主要分为两个部分，分别是状态空间模型和观测模型。
在状态空间模型中，机器人在每个时间点都会采集一些传感器信息来更新其位置和姿态，同时根据机器人的运动模型对其位姿进行预测，从而得到一系列位姿候选值。
在观测模型中，机器人会将传感器数据与当时的位姿候选值进行比对和匹配，计算出每个位姿的权重，最终选择具有最大权重的位姿作为机器人的估计位置。
AMCL算法可以自适应调整计算中的参数，以适应不同环境下机器人的运动和传感器的精度，从而提高机器人的定位效率和准确性。
同时，AMCL算法也可以基于机器人的实际运动进行预测，从而实现实时的机器人定位。
蒙特卡罗 算法
1、蒙特卡罗定位足球机器人中自定位方法是由Fox提出的蒙特卡罗定位。
这是一种概率方法，把足球机器人当前位置看成许多粒子的密度模型。
每个粒子可以看成机器人在此位置定位的假设。
在多数应用中，蒙特卡罗定位用在带有距离传感器的机器人设备上，如激光扫描声纳传感器。
只有一些方法，视觉用于自定位。
在足球机器人自定位有些不同，因为机器人占的面积相对比较小，但是机器人所在位置的面积必须相当准确的确定，以便允许同组不同机器人交流有关场地物体信息和遵守比赛规则。
这种定位方法分为如下步骤，首先所有粒子按照一起那机器人的活动的运动模型移动。
概率pi取决于在感知模型的基础上所有粒子在当前传感器上的读数。
基于这些概率，就提出了所谓的重采样，将更多粒子移向很高概率的采样位置。
概率平均分布的确定用来表示当前机器人的位置的最优估计。
最后返回开始。
2、蒙塔卡罗基本思想当所求解问题是某种随机事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，通过某种“实验”的方法，以这种事件出现的频率估计这一随机事件的概率，或者得到这个随机变量的某些数字特征，并将其作为问题的解。
工作过程蒙特卡罗方法的解题过程可以归结为三个主要步骤：构造或描述概率过程；实现从已知概率分布抽样；建立各种估计量。
蒙特卡罗方法解题过程的三个主要步骤：（1）构造或描述概率过程对于本身就具有随机性质的问题，如粒子输运问题，主要是正确描述和模拟这个概率过程，对于本来不是随机性质的确定性问题，比如计算定积分，就必须事先构造一个人为的概率过程，它的某些参量正好是所要求问题的解。
即要将不具有随机性质的问题转化为随机性质的问题。
2）实现从已知概率分布抽样构造了概率模型以后，由于各种概率模型都可以看作是由各种各样的概率分布构成的，因此产生已知概率分布的随机变量（或随机向量），就成为实现蒙特卡罗方法模拟实验的基本手段，这也是蒙特卡罗方法被称为随机抽样的原因。
最简单、最基本、最重要的一个概率分布是（0，1）上的均匀分布（或称矩形分布）。
路径追踪的蒙特卡洛算法
路径追踪的蒙特卡洛算法路径追踪是一种计算图像的方法，它可以模拟真实光线在场景中的传播方式。
与传统的光栅化渲染算法不同，路径追踪可以更精确地计算光照效果，因此效果更真实，但计算时间也更长。
在该方法中，最重要的算法就是蒙特卡洛算法，本文将详细介绍路径追踪中的蒙特卡洛算法。
路径追踪算法的基本思想是从相机开始，跟踪每一条光线并计算它与场景中物体的交点和光照效果。
我们只需要在一定范围内随机选择光线方向，并在途中记录下每个物体的材质和光照，最终通过统计随机样本得到最终图像。
在路径追踪算法中，我们需要对每个像素生成一个光线。
这个光线的方向通常是朝向场景中心，但是我们需要在某个区域范围内进行随机扰动以降低噪声。
随机扰动可以通过基于方向向量的随机旋转来实现，也可以通过把像素点变换到相机空间、旋转它们，再变换回到世界空间来实现。
得到初始光线后，下一步是通过场景中的物体确定光线的最终位置。
在场景中，光线与物体的交点是一个非常重要的概念。
当光线经过物体时，我们需要计算它与物体的交点，并得到它交点的位置、法向量以及材质属性等信息。
这些信息可以用于计算光线的反射和折射等行为。
在确定出光线的交点和材料后，我们需要计算光照效果。
这个过程可以通过在光线路径上追踪下一条光线来实现。
在计算每个点的光照时，我们需要考虑光线发生的反射或折射，计算每个点的贡献，并向上回溯其路径以获得完整的图像。
在计算光线的路径时，我们需要使用概率来确定下一条要采样的路径。
概率分布函数可以基于物体表面材质和光源来生成。
这个过程可以理解为投掷一个骰子，骰子的面数代表了路径的数量，每条路径的概率与它的长度和光照效果有关系。
利用这些概率，我们可以选择随机的路径，获得更精确的结果。
蒙特卡洛算法是路径追踪算法中的关键环节。
它可以用于随机采样光线路径，并计算它们的概率分布。
在路径的生成过程中，我们需要使用这些概率来决定哪条路径最有可能对结果产生贡献。
如果我们对每个像素都追踪足够多的路径，就可以得到尽可能真实的计算结果。
基于自回归模型的蒙特卡罗定位算法研究
近未 知节点真实位置 的位置 区域 ， 提高 了采样 效率。朱海平 等 人㈣依据接收信号强度 ， 构建了指示测距模型 ， 使用此模 型来 限 制样本 区域的大小， 从而提高采样效率。 李建坡等人Ｉ ｌ ｌ 针 对节 点 的无线射程在非理想条件下 ， ＭＣ Ｌ算法 采样 效率不高 、定位精 度较低等 缺点，提 出一种 自适应蒙特卡 罗移动节点定位 算法 。 邹斌等人【 ２ 提 出一种基于蒙特卡罗的三维无线传感器 网络定位 ｌ 算法 ， 这是一种 非测距 分布式 的定位算法 ， 适 用 于 三 维 空 间 中
无线传感器 网络 （ ＷＳ Ｎ ） ［ １ ｌ 是 由随机部署在一定 区域 内的传
感 器 节 点组 成 ， 这 些 传 感 器节 点 通 过 无 线 通 信 的 方 式进 行 彼 此 间 的 信 息 传 递 。信 息
时代的到来使得 ＷＳ Ｎ技 术迅速 兴起 ， 其被应 用到 国防 、 自然灾 害预测 、 环境监测等诸 多领域［ ２ １ 。 目前对 于 ＷＳ Ｎ的研 究主要有
（ ２ ） 预测 阶段： 设 未知节点 的最 大速度 为 速度均 匀分布在 ０到 ， 未知节 点的 之间 ， 其速度方 向未知 ， 则 当前 时刻
节 点 的 位 置 必 然 处 于 以上 一 时刻 节 点位 置 为 圆心 ， 以未 知 节 点
目前很 多的 ＷＳ Ｎ节 点定位算法 在对节 点进行 定位 时 ， 都 是假定节点是静止 的， 比如质心定位算 法［ ４ １ 、 Ｄ Ｖ — Ｈ Ｏ Ｐ定位 算法
度 。２ ０ ｏ ４年 ， Ｈ ｕ和 Ｅ ｖ ａ ｎ ｓ提 出 了 Ｍｏ ｎ ｔ ｅ Ｃ ａ ｒ ｌ ｏ Ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ［ ６ １
基于自适应蒙特卡洛算法的实时定位研究
基于自适应蒙特卡洛算法的实时定位研究操凤萍;樊啟要【摘要】传统变电站的人工巡检方式受到客观制约因素较多,存在一定的误检、漏检等问题.为此,在对变电站实时定位时采用机器人巡检方式,提出一种基于自适应蒙特卡洛算法.利用开源机器人操作系统,通过将激光传感器和里程计相结合,实现巡检机器人的实时定位.在Matlab环境下进行仿真对比实验,结果表明,与基于蒙特卡洛算法相比,基于自适应蒙特卡洛算法的定位精度更高、抗干扰性更强,适用于变电站巡检机器人的实时定位研究.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2018(044)009【总页数】6页(P28-32,37)【关键词】自适应;蒙特卡洛算法;实时定位;定位精度;抗干扰性【作者】操凤萍;樊啟要【作者单位】东南大学成贤学院电子与计算机工程学院,南京210088;中国电子科技集团公司第二十八研究所,南京210007【正文语种】中文【中图分类】TP180 概述目前,实现移动机器人的全局定位存在一定挑战[1-3],因为环境动态和机器人特征比较复杂,采用单一的分析方式无法解决此类问题[4-6]。
近年来,大量的学者开始研究以概率为基础的机器人定位方法[7]。
现有的研究和应用结果表明:概率定位方法是一种能够有效实现巡检机器人精确定位和自主导航的方法。
基于蒙特卡洛(Monte Carlo)的定位作为概率定位方法中的一种,因其计算效率较高,广泛应用于巡检机器人的研究之中[8-9]。
但是当传感器感知效果不够准确时,常规的基于蒙特卡洛的定位效果非常差,无法解决机器人诱拐的问题。
为了克服上述问题,很多学者提出了相应的改进算法[10-12]。
文献[13]提出了基于马尔可夫蒙特卡洛算法的移动机器人定位方法;文献[14]采用平方根容积卡尔曼滤波精确设计粒子的重要性函数,提高了算法的估计精度和一致性;文献[15]利用迭代荣丰及粒子滤波实现了对目标无线信道衰减参数位置的同时估计,显著提高了估计精度和降低了室内无线定位误差;文献[16]提出了基于自适应多提议分布粒子滤波的蒙特卡洛定位算法;文献[17]基于模糊理论,提出了改进的蒙特卡洛移动节点定位算法,与传统蒙特卡洛算法相比,该算法定位精度调高了约37%。
蒙特卡罗定位算法
蒙特卡罗定位算法蒙特卡罗定位算法是一种十分流行的定位算法，其核心思想是利用随机样本进行概率推断。
相对于传统的基于信号强度的定位算法，蒙特卡罗定位算法克服了信号强度波动大、受信号遮挡影响大等问题，具有更高的可靠性和精度。
一、蒙特卡罗定位算法的基本流程蒙特卡罗定位算法的基本思路是通过采样计算出一个样本点的位置，并将其作为一种可能的位置，再采样计算出另一个样本点的位置，并将其作为另一种可能的位置，如此循环采样，最后得到一系列可能的位置。
通过概率计算，可将这些可能位置的权重进行评估，得出最终的定位结果。
蒙特卡罗定位算法的具体流程如下：1. 定义地图或环境：在使用蒙特卡罗定位算法之前，需要先定义所在地图或环境，比如室内建筑，公园等等。
在定义地图时，需要标注出墙壁、障碍物等与定位无关的信息，并在地图上标注好可视的信标或基站的位置。
2. 采集数据：在蒙特卡罗定位算法中，通常使用无线信号作为位置信息。
基站或者信标作为定位信息源，向周围发送信号。
手机、传感器等设备接收到信号后，将收到的信号信息发送给算法进行处理。
3. 粗分：将接收到的信号信息分成小块，每个小块代表一个状态。
状态包括信号强度、位置等信息。
在一些情况下，也需要加入其他的定位信息，比如陀螺仪信息。
4. 采样：对于每个状态，采样出一些样本，在当前状态下，可能的位置有很多种，我们可以用一些随机数的生成器来确定采样位置。
5. 重采样：为了确保样本的有效性，需要对其进一步进行筛选。
通常采用重采样的方法，将一些质量低的样本舍弃，并用更多样的采样方法重新选取新的样本点。
6. 更新权重：对于每个样本点，通过与测量值的比较，计算出权重。
权重越大的样本点，代表与测量值越相符，可能性越大。
7. 按权重排序：对样本点的权重进行排序，并选择权重最大的样本点作为最终的定位结果。
二、蒙特卡罗定位算法的优缺点蒙特卡罗定位算法具有以下优点：1. 可信度高：该算法可通过多次随机采样，获得一系列可能值，并进行概率评估，得出最终定位结果。
一种基于模糊理论的蒙特卡洛移动节点定位算法
ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｈ ｏ ｗｓ ｔ ｈ ｔ ａ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ Ｆ － ＭＣ Ｌ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｓ ｈ ｏ ￣ ｅ ｎ ｓ ｔ ｈ ｅ ｔ ｉ ｍｅ ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｉ ｓ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｂ ｏ ｕ ｔ ５ ８ ． ６ ％ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ｗ ｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ａ ＭＣＬ
。 （ Ｊ ｉ ｌ ｉ ｎ￣ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ Ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ Ｃ ｏ ．Ｌ ｉ ｍ ｉ ｔ ｅ ｄ ， 、 Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｃ ｈ ｕ ｎ １ ３ ０ ０ １ １ ， Ｊ ｉ ｌ ｉ ｎ， ｈｉ Ｃ ａ） ｎ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｍｏ ｂ ｉ ｌ ｅ ｎ ｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｉ ｓ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｏ ｎ ｅ ｏ ｆ ｃ ｒ ｕ ｃ ｉ ａ ｌ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｅ ｓ ｉ ｎ ｗｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ．Ａｉ ｍｉ ｎ ｇ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ｏ ｆ Ｍｏ ｎ ｔ ｅ Ｃ ａ ｌ ｒ ｏ １ ｏ ｃ ｌ・ ａ
鲁棒的机器人蒙特卡洛定位算法
2 关键技术
2.1 改进的粒子预测分布
蒙特卡洛定位的目标是利用粒子滤波器计算
当前机器人的位置. 对于二维空间, 为二维笛卡儿
位置坐标及航向角, 用 (x, y, θ) 表示. 当进行预测
时, 常规方法令粒子预测分布 q(xk | xk−1, zk) 等于 p(xk | xk−1), 即通过系统函数 xˆk = fk(xk−1, uk) 演 化, 而忽略当前观测 zk 的影响. 但当运动模型噪声 比较大时, 真实的粒子预测分布将与系统函数失配,
p(z k | z 1:k−1)
|
z 1:k−1)
×
q(xik
1 | xi0:k−1, z 1:k)q(xi0:k−1
| z 1:k−1)
∝
wki −1
p(z k
|
x
i k
)p(x
i k
q(xik | xi0:k−1
|
x
i k−1
, z 1:k)
)
(3)
若取 q(xk | x0:k−1, z 1:k) = q(xk | xk−1, z k), 则权值 仅与 xk−1 和 zk 有关, 上式可简化为
准确高效地确定自己的当前位置. 在过去, 扩展卡尔
曼滤波 (Extended Kalman filter, EKF) 得到广泛
应用, 但其一阶泰勒近似限制了它在高噪声环境下
的应用, 也不能有效解决滤波器失步及机器人 “绑 架” 等问题[1, 3]. 近年来, 粒子滤波器在机器人定位
领域中得到了广泛的应用, 它作为蒙特卡洛 (Monte Carlo) 方法的一种应用[4−5], 通过使用一组离散的
K = Pˆk∇fxTPˆzk
xk
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蒙特卡洛定位算法
蒙特卡洛定位算法是一种常用于室内定位的算法，它通过模拟随机采样的方式，结合地图信息和传感器数据，来估计用户的位置。
该算法可以应用于各种场景，如商场导航、智能家居等。
蒙特卡洛定位算法的核心思想是通过大量的随机采样点来模拟用户的可能位置，并根据采样点与地图信息的匹配程度，来估计用户的位置。
在算法开始之前，需要事先准备好地图信息和传感器数据。
地图信息一般包括建筑物的平面图和楼层信息，传感器数据可以包括Wi-Fi信号强度、蓝牙信号强度、惯性传感器数据等。
蒙特卡洛定位算法会在建筑物平面图上随机生成大量的采样点，这些采样点代表了用户可能的位置。
然后，算法会根据传感器数据，计算每个采样点与已知的地图信息的匹配程度。
匹配程度可以通过计算采样点周围的Wi-Fi信号强度、蓝牙信号强度等与地图上相应位置的信号强度的差异来评估。
接下来，蒙特卡洛定位算法会根据匹配程度对采样点进行权重更新。
匹配程度较高的采样点会得到较高的权重，而匹配程度较低的采样点会得到较低的权重。
这样，算法会逐步筛选出匹配程度较高的采样点，从而得到用户可能的位置。
为了提高定位的准确性，蒙特卡洛定位算法还可以引入粒子滤波器来对采样点进行进一步的筛选。
粒子滤波器是一种基于贝叶斯滤波
理论的算法，可以通过不断迭代筛选，找到最有可能的用户位置。
蒙特卡洛定位算法的优点是可以适应不同的场景和传感器，具有较高的灵活性和可扩展性。
同时，该算法还可以通过不断更新地图信息和传感器数据，提高定位的准确性和稳定性。
然而，蒙特卡洛定位算法也存在一些挑战和限制。
首先，算法的准确性和稳定性受到地图信息和传感器数据的质量和实时性的影响。
其次，在一些复杂的环境中，如多楼层建筑、大型商场等，算法的定位精度可能会受到影响。
此外，算法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。
总结起来，蒙特卡洛定位算法是一种常用的室内定位算法，通过模拟随机采样的方式，结合地图信息和传感器数据，来估计用户的位置。
该算法具有较高的灵活性和可扩展性，可以应用于各种场景。
然而，算法的准确性和稳定性受到多种因素的影响，需要在实际应用中加以考虑和改进。