基于类电磁机制优化的FastSLAM2.0算法
陈世明1
袁军锋1
陈小玲1
方华京2
1.华东交通大学电气与电子工程学院,江西南昌,3300132.华中科技大学自动化学院,湖北武汉,430074
摘要：针对FastSLAM2.0算法粒子退化和粒子耗尽的问题,提出一种基于类电磁机制优化的FastSLAM2.0算法.该算法用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)替代拓展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)估计后验位姿提议分布减少模型线性化误差,提高采样粒子的质量;在重采样中模拟电磁场中带电粒子之间吸引排斥机制,把采样粒子看成带一定电荷量的电子,通过类电磁吸引力驱动粒子集朝高似然区域移动,使之较快分布在机器人真实位姿附近,缓解粒子退化问题,同时,通过类电磁排斥力驱使粒子在移动过程中保持一定距离,保证了粒子多样性.仿真结果表明了该算法的有效性.
关键词：类电磁机制FastSLAM粒子滤波提议分布重采样
分类号：TP242(自动化技术及设备)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 127-132 )
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