10 레인지 센서 (예 : 소나, 적외선 및 라이더)는 잡음이 심합니다. 확률 적 지역화 센서 모델에 노이즈 특성을 포함시키기 위해 노이즈 특성을 어떻게 특성화 할 수 있습니까? sensors noise — 펠릭스 소스
8 이 주제는 Thrun et al. 의 Probabilistic Robotics 책 에서 꽤 잘 다루고 있습니다. 알. 나는 직접적인 참고 자료는 없지만 그의 논문 (예 : 모바일 로봇을위한 강력한 Monte Carlo Localization , pdf )과 같은 정보가 본질적으로 포함되어 있습니다. 일반적으로 확률 밀도 함수가 다른 부분으로 구성되는 혼합 오차 모델이 사용됩니다. 실제 거리 판독 값 주변의 가우스 오차 동적 장애물 등과 같은 오 탐지를 설명하는 부분입니다. 거리가 작을수록 커집니다. 센서가 범위를 벗어난 판독 값을 제공하는 잘못된 음의 판독 값을 설명하는 일정한 부분입니다. 센서와 애플리케이션에 모델을 장착해야합니다. — 야콥 소스
3 거의 모든 사람들은 수학이 비교적 쉬운 방법이기 때문에 잡음이 가우스라고 가정합니다. 실제로 원하는 경우 센서 노이즈 분포를 실험적으로 결정하고 모델에 적합하게 적용 할 수 있지만 잠재적으로 이득이없는 경우에는 많은 작업이 필요합니다. — 사용자 65 소스