基于自适应渐消无迹粒子滤波的Unscented FastSLAM算法
Unscented FastSLAM algorithm based on adaptive fading unscented particle filter
1. 江苏科技大学 a. 电子信息学院; b. 计算机科学与工程学院, 江苏 镇江 212003
2. 江苏舾普泰克自动化科技有限公司, 江苏 镇江 212003
摘要
针对机器人导航无迹快速同步定位与地图构建（Unscented FastSLAM）算法由于重采样造成样本粒子退化，进而导致估计精度下降的问题，提出一种基于自适应渐消无迹粒子滤波的Unscented FastSLAM算法。该算法将无迹粒子滤波与渐消滤波相融合产生自适应建议分布函数，同时将粒子根据权值进行优化组合，仅对组合后的部分不稳定的粒子进行系统重采样。通过这两方面使得系统在具有高度自适应性的同时保证粒子的多样性，缓解粒子的退化现象。仿真实验表明，提出算法与Unscented FastSLAM算法相比，可以用较少的粒子实现更高的SLAM的估计精度，很大程度上降低了SLAM算法的复杂度。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(11574120)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20160564)
江苏省国际科技合作项目(BZ2016031)
镇江市国际科技合作项目(GJ2015008)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.11.0742
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1315-1318
文章编号: 1001-3695(2019)05-008-1315-04
发布历史
[2019-05-05] 印刷出版
引用本文
王倩, 曾庆军, 张家敏, 等. 基于自适应渐消无迹粒子滤波的Unscented FastSLAM算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (5): 1315-1318. (Wang Qian, Zeng Qingjun, Zhang Jiamin, et al. Unscented FastSLAM algorithm based on adaptive fading unscented particle filter [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (5): 1315-1318. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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