基于差分进化的Unscented FastSLAM2.0算法

发布时间：2017-11-13 17:25

  本文关键词：基于差分进化的Unscented FastSLAM2.0算法

  更多相关文章： 同时定位与地图构建 移动机器人 粒子滤波器 unscented卡尔曼滤波器 差分进化算法

【摘要】：针对Fast SLAM2.0算法中重采样过程带来的"粒子耗尽"问题,将差分进化引入进来,提出一种基于差分进化的无迹Fast SLAM2.0算法。首先采用unscented粒子滤波器估计机器人的路径后验概率,然后采用扩展卡尔曼滤波器对环境路标进行估计和更新,最后引入改进的差分进化算法代替重采样过程来优化粒子。仿真实验表明,与Fast SLAM2.0算法相比,该方法提高了机器人在路径估计和路标估计上的精度,验证了算法的有效性。
【作者单位】： 西南科技大学信息工程学院;西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室;
【基金】：特殊环境机器人技术四川省重点实验室开放基金项目(13zxtk06)
【分类号】：TP242.6;TP18
【正文快照】： 同时定位与地图构建(simultaneouslocalization and mapping,SLAM)技术是指移动机器人在未知环境中,使用自身的传感器来感知周围环境构建地图,同时通过构建好的地图来实现机器人定位的过程[1]。由于SLAM在理论和应用方面的重要价值,使之成为了自主导航领域的研究热点,受到了越

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本文编号：1181672