本文關(guān)鍵詞：基于差分進化的Unscented FastSLAM2.0算法

  更多相關(guān)文章： 同時定位與地圖構(gòu)建 移動機器人 粒子濾波器 unscented卡爾曼濾波器 差分進化算法

【摘要】：針對Fast SLAM2.0算法中重采樣過程帶來的"粒子耗盡"問題,將差分進化引入進來,提出一種基于差分進化的無跡Fast SLAM2.0算法。首先采用unscented粒子濾波器估計機器人的路徑后驗概率,然后采用擴展卡爾曼濾波器對環(huán)境路標(biāo)進行估計和更新,最后引入改進的差分進化算法代替重采樣過程來優(yōu)化粒子。仿真實驗表明,與Fast SLAM2.0算法相比,該方法提高了機器人在路徑估計和路標(biāo)估計上的精度,驗證了算法的有效性。
【作者單位】： 西南科技大學(xué)信息工程學(xué)院;西南科技大學(xué)特殊環(huán)境機器人技術(shù)四川省重點實驗室;
【基金】：特殊環(huán)境機器人技術(shù)四川省重點實驗室開放基金項目(13zxtk06)
【分類號】：TP242.6;TP18
【正文快照】： 同時定位與地圖構(gòu)建(simultaneouslocalization and mapping,SLAM)技術(shù)是指移動機器人在未知環(huán)境中,使用自身的傳感器來感知周圍環(huán)境構(gòu)建地圖,同時通過構(gòu)建好的地圖來實現(xiàn)機器人定位的過程[1]。由于SLAM在理論和應(yīng)用方面的重要價值,使之成為了自主導(dǎo)航領(lǐng)域的研究熱點,受到了越

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