基于粒子群优化的小型无人机FastSLAM算法研究

发布时间：2017-11-17 04:00

  本文关键词：基于粒子群优化的小型无人机FastSLAM算法研究

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【摘要】：针对在无GPS环境下的小型无人机自主飞行问题,提出了一种基于改进的粒子群优化(IPSO)的快速同步定位和地图创建(FastSLAM)方法—IPSO FastSLAM算法。IPSO算法通过引入自适应重采样方法,有效克服了粒子退化问题,又减少了过频重采样带来的计算负担。提出了以粒子集多样性测度作为启发因子,引导重采样后的粒子优化搜索过程,克服重采样过程造成的样本枯竭问题,保证粒子集多样性水平最优。最后,应用该算法对一种小型无人机模型进行仿真实验,结果验证了该算法正确、可行。
【作者单位】： 南京航空航天大学;
【分类号】：V279
【正文快照】： 0引言小型无人机(Small Unmanned Aerial Vehicle,SUAV)是一种能够通过无线遥控或程序来操纵的无人驾驶飞行器。近年来,SUAV在军事及民用等多领域的应用引起了人们的广泛关注。准确的位姿估计是实现SUAV自主飞行、目标跟踪等复杂飞行任务的前提和基础[1-2]。传统的导航系统都

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本文编号：1194690