本文關(guān)鍵詞：基于高斯分布重采樣的Rao-Blackwellized粒子濾波SLAM算法

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【摘要】：針對移動機器人同時定位與地圖構(gòu)建中RBPF-SLAM算法因粒子匱乏而導(dǎo)致柵格地圖估計不精確問題,提出一種基于高斯分布重采樣的RBPF-SLAM算法.首先,根據(jù)粒子權(quán)重大小對重采樣粒子進(jìn)行排序;然后,在重采樣中利用高斯分布分散高權(quán)重粒子得到新粒子,從而保證粒子多樣性,避免粒子匱乏,保證柵格地圖的精確構(gòu)建.實驗結(jié)果表明了所提出算法的有效性,同時也證明該算法能在粒子數(shù)減少的條件下保持可靠的估計,有效地減少了計算量.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)信息無障礙工程與機器人技術(shù)研發(fā)中心;
【關(guān)鍵詞】： 移動機器人 同時定位與地圖構(gòu)建 Rao-Blackwellized粒子濾波 高斯分布重采樣
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51075420) 國家科技部國際合作項目(2010DFA12160)
【分類號】：TP242;TN713
【正文快照】： 0引言移動機器人同時定位與地圖構(gòu)建(SLAM)是指,移動機器人在不確定其自身位置的條件下,在完全未知的環(huán)境中,根據(jù)對自身的位姿估計和對傳感器觀測數(shù)據(jù)的處理完成地圖創(chuàng)建的過程.SLAM最早由Montemerlo等提出,它解決了移動機器人通過得到的一系列觀測值而構(gòu)建未知關(guān)鍵地圖的問題

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：586465