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基于改进高斯混合模型的机器人运动状态估计

葛泉波 王贺彬 杨秦敏 张兴国 刘华平

自动化学报2022，Vol.48Issue(8)：1972-1983,12.
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自动化学报2022，Vol.48Issue(8)：1972-1983,12.DOI:10.16383/j.aas.c200660

基于改进高斯混合模型的机器人运动状态估计

Estimation of Robot Motion State Based on Improved Gaussian Mixture Model

葛泉波 1王贺彬 2杨秦敏 3张兴国 4刘华平5

作者信息

  • 1. 南京信息工程大学自动化学院 南京210044
  • 2. 淳安县千岛湖科学研究院 杭州311799
  • 3. 浙江大学控制科学与工程学院 杭州310027
  • 4. 中国飞行试验研究院 西安710089
  • 5. 清华大学计算机科学与技术系 北京100084
  • 折叠

摘要

关键词

非线性非高斯系统/状态估计/高斯和容积卡尔曼滤波/鲁棒期望最大化算法/凸组合融合

引用本文复制引用

葛泉波,王贺彬,杨秦敏,张兴国,刘华平..基于改进高斯混合模型的机器人运动状态估计[J].自动化学报,2022,48(8):1972-1983,12.

基金项目

国家自然科学基金(61773147,62033010)资助 （61773147,62033010）

自动化学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

0254-4156

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