基于DBN的卡尔曼滤波算法研究及在AGV定位中的应用-AGV吧

图 2.1 KF 计算更新过程

1.1AGV 研究的背景及意义
1.2AGV 的发展现状
1.3AGV 定位技术存在的问题
1.4 深度学习的发展历程
1.5 本文主要内容及结构安排

2.1 随机线性离散卡尔曼滤波算法
2.2 拓展卡尔曼滤波算法
2.3 无迹卡尔曼滤波算法
2.4 基于卡尔曼滤波算法的多传感器融合定位
2.5 本章小结

3.1 深度学习的基本思想
3.2 深度信念网络
3.2.1 受限玻尔兹曼机
3.2.2BP 神经网络
3.2.3 深度信念网络的结构和训练方式
3.3 本章小结

4.1 卡尔曼滤波算法的优化方法
4.2 基于深度信念网络的自适应卡尔曼滤波算法
4.3DBNKF 在 AGV 的应用及仿真分析
4.3.1AGV 的模型结构
4.3.2DBNKF 的仿真分析
4.4 本章小结

5.1 工作内容总结
5.2 展望

作者简介
致谢

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THE END

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