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Robot localization aided by quantum algorithms
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OA
AI
DOI：10.1016/j.robot.2025.105026.png)
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摘要
En 中文
定位是移动机器人领域的核心环节，能够使机器人高效导航并规避障碍物。当前的概率定位方法，如自适应蒙特卡洛定位（AMCL）算法，计算量大，且在处理大地图或高分辨率传感器数据时可能面临挑战。本文探讨了量子计算在机器人领域的应用，重点研究了利用格罗弗搜索算法提升移动机器人定位效率的方法。我们提出了一种新颖的方案，将格罗弗算法应用于2D地图，以实现更快速、更高效的定位。尽管当前物理量子计算机存在局限性，但实验结果表明，相较于经典方法，该方法实现了显著的速度提升，凸显了量子计算改善机器人定位的潜力。本研究弥合了量子计算与机器人领域的差距，为机器人定位提供了实用解决方案，并为未来量子机器人研究奠定了基础。
Keyword:
Quantum computing
Robot localization
Mobile robotics
Grover's algorithm
Navigation and mapping
Autonomous systems
AI总结
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期刊
IF:
5.2
论文数:
779
被引数:
1.0W
机构
暂无机构信息
引用论文
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Probabilistic Robotics. Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, and Dieter Fox. (2005, MIT Press.) 647 pages《概率机器人学》。Sebastian Thrun，Wolfram Burgard 和 Dieter Fox。(2005, MIT Press.) 647页
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