UMBUMB

SINERGISINERGI

Metode penyaringan yang paling populer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) adalah Extended Kalman Filter (EKF). Secara esensial, EKF memerlukan pengetahuan stochastik sebelumnya baik untuk noise statistik proses maupun noise statistik pengukuran. Untuk menghindari persyaratan ini, noise statistik telah didefinisikan di awal dan tetap digunakan untuk seluruh proses. Hal ini akan memenuhi ketahanan yang diinginkan dalam kasus simulasi. Sebaliknya, karena ketidakpastian yang terus-menerus dipengaruhi oleh sistem dinamis dalam integrasi waktu, cara ini sangat tidak disarankan. Alasannya, noise yang didefinisikan tidak tepat tidak hanya akan menurunkan kinerja filter tetapi juga mungkin menyebabkan kondisi divergensi filter. Karena itu, ada cara yang kuat yang disebut strategi adaptif yang umum digunakan untuk melengkapi filter klasik agar memiliki kemampuan untuk mengaproksimasi noise statistik. Dengan mengetahui noise statistik yang responsif secara dekat, ketahanan dan akurasi EKF dapat meningkat. Namun, sebagian besar Adaptive-EKF yang ada hanya mempertimbangkan bahwa noise statistik proses dan pengukuran memiliki karakteristik mean nol dan kovarians responsif. Oleh karena itu, ketahanan EKF dapat ditingkatkan. Artikel ini menyajikan metode yang diusulkan yang disebut algoritma MAPAEKF-SLAM yang digunakan untuk menyelesaikan masalah SLAM pada robot mobile Turtlebot2. Secara berurutan, EKF klasik diestimasikan menggunakan Maximum a Posteriori (MAP). Namun, karena adanya nilai yang tidak teramati, EKF juga dismooth satu kali berdasarkan metode smoothing interval tetap. Langkah smoothing ini bertujuan untuk menjaga proses derivasi di bawah penciptaan MAP. Secara realistis, metode yang diusulkan disimulasikan dan dibandingkan dengan yang konvensional. Akhirnya, telah menunjukkan akurasi yang lebih baik dalam hal Root Mean Square Error (RMSE) dari Estimated Map Coordinate (EMC) dan Estimated Path Coordinate (EPC).

Artikel ini menyajikan metode yang diusulkan yang disebut algoritma MAPAEKF-SLAM.mengestimasikan EKF normal berdasarkan metode smoothing satu langkah.mendrivasi nilai estimasi suboptimal di bawah penciptaan Maximum a Posteriori (MAP), metode yang diusulkan telah dianggap mampu menyelesaikan masalah SLAM bahkan ketika noise statistik tidak diketahui.Berdasarkan hasil perbandingan dan diskusi yang disajikan dalam bagian sebelumnya, ketahanan dan efektivitasnya telah divalidasi.

Saran penelitian lanjutan yang diusulkan adalah: (1) Mengembangkan metode penyaringan berbasis filter untuk masalah SLAM, (2) Menggunakan strategi adaptif untuk memperbaiki kinerja EKF dengan mengaproksimasi noise statistik, dan (3) Menggunakan Maximum a Posteriori untuk mengestimasikan parameter yang tidak diketahui dari EKF klasik untuk noise statistik proses dan pengukuran dengan kovarians yang sesuai. Dengan demikian, metode yang diusulkan dapat meningkatkan ketahanan dan efektivitas EKF dalam aplikasi SLAM.

Read online
File size839.35 KB
Pages12
DMCAReport

Related /

JURIS Leveraging machine learning and open accessed remote sensing data for precise rainfall forecasting 2025More at 2025

KIPMIKIPMI Metode pembelajaran mesin, termasuk Support Vector Regression, Gradient Boosting Regression, Random Forest, dan Deep Neural Networks, diterapkan. AnalisisMetode pembelajaran mesin, termasuk Support Vector Regression, Gradient Boosting Regression, Random Forest, dan Deep Neural Networks, diterapkan. Analisis

JURIS Development of a fuzzy logic based greenhouse system for optimizing bio fertigation 2025More at 2025

IAESCOREIAESCORE 5% increase in tomato yield. Additionally, statistical error metrics mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE),5% increase in tomato yield. Additionally, statistical error metrics mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE),

JURIS Optimasi Extreme Gradient Boosting dengan Particle Swarm Optimization untuk Estimasi Software Effort 2025More at 2025

IRPIIRPI To address this, this study proposes an innovative hybrid method Particle Swarm Optimization (PSO) - Extreme Gradient Boosting (XGBoost) for SEE. The PSOTo address this, this study proposes an innovative hybrid method Particle Swarm Optimization (PSO) - Extreme Gradient Boosting (XGBoost) for SEE. The PSO

JURIS Prediction of aluminum alloy mechanical properties using synthetic data generated by generative adversarial networks 2025More at 2025

PNLPNL 000 sampel sintetis, yang kesamaan statistiknya dengan dataset asli divalidasi menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov (KS) dan analisis korelasi Pearson. Hasil000 sampel sintetis, yang kesamaan statistiknya dengan dataset asli divalidasi menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov (KS) dan analisis korelasi Pearson. Hasil

JURIS Predicting ICO Prices Using Artificial Neural Network and Ridge Regression Algorithm 2023More at 2023

IAIIIAII Fenomena ini menyebabkan bias dalam hasil model regresi. Overfitting saat menggunakan model regresi berganda memerlukan teknik regularisasi, yang membantuFenomena ini menyebabkan bias dalam hasil model regresi. Overfitting saat menggunakan model regresi berganda memerlukan teknik regularisasi, yang membantu

JURIS Prediksi Water Removal Pada Proses Dehydration Gas Alam Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan 2021More at 2021

UNDHIRA BALIUNDHIRA BALI Gas alam mentah mempunyai kandungan uap air atau hidrat yang harus dimurnikan agar memenuhi spesifikasi gas penjualan. Proses pemurnian kandungan uap airGas alam mentah mempunyai kandungan uap air atau hidrat yang harus dimurnikan agar memenuhi spesifikasi gas penjualan. Proses pemurnian kandungan uap air

JURIS Recommender System Based on Semantic Similarity 2016More at 2016

IAESCOREIAESCORE Sistem rekomendasi dirancang untuk memfasilitasi pencarian informasi pada situs web berskala besar secara otomatis, mengingat banyaknya faktor yang memengaruhiSistem rekomendasi dirancang untuk memfasilitasi pencarian informasi pada situs web berskala besar secara otomatis, mengingat banyaknya faktor yang memengaruhi

JURIS A Flow based Distributed Intrusion Detection System Using Mobile Agents 2016More at 2016

IAESCOREIAESCORE IDS terpusat tidak dapat memproses volume data yang besar dan berpotensi melewatkan beberapa serangan. Pada artikel ini diajukan IDS terdistribusi berbasisIDS terpusat tidak dapat memproses volume data yang besar dan berpotensi melewatkan beberapa serangan. Pada artikel ini diajukan IDS terdistribusi berbasis

Useful /

JURIS Energy yields and performance analysis of vertical and tilted oriented bifacial photovoltaic modules in tropical region 2025More at 2025

IAESCOREIAESCORE Related studies are reviewed, then performance metrics including solar radiation, module temperature, bifaciality gain, and energy yield were monitoredRelated studies are reviewed, then performance metrics including solar radiation, module temperature, bifaciality gain, and energy yield were monitored

JURIS A computational study of passive cooling of photovoltaic panels using hybrid material heat sink 2025More at 2025

IAESCOREIAESCORE Under different conditions of radiation intensity, wind speed, and tilt angle of photovoltaic panel, results show that heat sink added copper layers ofUnder different conditions of radiation intensity, wind speed, and tilt angle of photovoltaic panel, results show that heat sink added copper layers of

JURIS Real Time Hand Gesture Recognition Based on the Depth Map for Human Robot Interaction 2016More at 2016

IAESCOREIAESCORE Selanjutnya, algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) diterapkan untuk mengekstraksi vektor fitur. Akhirnya, pohon kosakata bersama metode pengelompokanSelanjutnya, algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) diterapkan untuk mengekstraksi vektor fitur. Akhirnya, pohon kosakata bersama metode pengelompokan

JURIS Architectural Approaches for Self Healing Systems Based on Multi Agent Technologies 2016More at 2016

IAESCOREIAESCORE Studi kasus ATM dengan sensor biometrik menunjukkan bagaimana pendekatan multi-agen dapat mewujudkan observabilitas, keterlacakan, dan kesadaran, sertaStudi kasus ATM dengan sensor biometrik menunjukkan bagaimana pendekatan multi-agen dapat mewujudkan observabilitas, keterlacakan, dan kesadaran, serta

ads-block-test