particle-filter-based localization

particle-filter-based localization algorithm [28] was applied,
which was provided by the robot software. The localization
algorithm minimizes errors by fusing data from wheel encoders
and the data from an LRF, along with a preloaded map of the
room. Before the experiment, a map of the room with wall
positions was created, and this blue print was saved within the
robot. The accuracy of the position was within 5 cm with both
robots, which was estimated by repeated measurements. The
corrected position data of the robot were recorded in a log file.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้อัลกอริทึมอนุภาคกรองตามภาษา [28]ซึ่งได้รับจากซอฟต์แวร์หุ่นยนต์ การแปลอัลกอริทึมช่วยลดข้อผิดพลาดโดยข้อมูลจากล้อเอ็นโค้ดเดอร์และข้อมูลจากการโหวต พร้อมแผนที่โหลดของการห้องพัก ก่อนทดลอง แผนที่ของห้องที่มีผนังสร้างตำแหน่ง และสีฟ้านี้พิมพ์บันทึกภายในหุ่นยนต์ ความถูกต้องของตำแหน่งได้ภายใน 5 ซม.มีทั้งหุ่นยนต์ ซึ่งประเมิน โดยการวัดซ้ำ การแก้ไขตำแหน่งที่บันทึกข้อมูลของหุ่นยนต์ในล็อกไฟล์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อนุภาคกรองตามขั้นตอนวิธีการแปล [28] ถูกนำไปใช้
ซึ่งถูกจัดให้โดยซอฟต์แวร์หุ่นยนต์ การแปล
ขั้นตอนวิธีการช่วยลดข้อผิดพลาดโดยการหลอมรวมข้อมูลจากเครื่องเข้ารหัสล้อ
และข้อมูลจากการ LRF พร้อมกับแผนที่ที่โหลดไว้ใน
ห้องพัก ก่อนการทดลองแผนที่ของห้องที่มีผนัง
ตำแหน่งที่ถูกสร้างขึ้นและพิมพ์สีฟ้านี้ถูกบันทึกไว้ใน
หุ่นยนต์ ความถูกต้องของตำแหน่งได้ภายใน 5 ซม. มีทั้ง
หุ่นยนต์ซึ่งได้รับการประเมินโดยการวัดซ้ำแล้วซ้ำอีก
ข้อมูลตำแหน่งการแก้ไขของหุ่นยนต์ถูกบันทึกไว้ในแฟ้มบันทึก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กรองอนุภาคที่ใช้ภาษาขั้นตอนวิธี [ 28 ] ถูกประยุกต์ซึ่งได้มาจากหุ่นยนต์ซอฟต์แวร์ ภาษาท้องถิ่นวิธีลดความผิดพลาดด้วยการรวมข้อมูลจากตัวล้อและข้อมูลจาก lrf พร้อมกับแผนที่ที่โหลดไว้ในห้อง ก่อนการทดลอง เป็นแผนที่ของห้องด้วยผนังตำแหน่งที่ถูกสร้างขึ้น , และพิมพ์สีฟ้านี้ถูกบันทึกไว้ภายในหุ่นยนต์ ความถูกต้องของตำแหน่งภายใน 5 ซม. มีทั้งหุ่นยนต์ที่ถูกประเมินโดยการวัดซ้ํา . ที่แก้ไขข้อมูลตำแหน่งของหุ่นยนต์ที่ถูกบันทึกไว้ในล็อกไฟล์