基于自适应渐消无迹粒子滤波的UnscentedFastSLAM算法

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-19 合作期刊: 《计算机应用研究》

王倩 曾庆军 张家敏 姚金艺 周启润 戴晓强

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。通过这两方面使系统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。

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