| 基于粒子群优化的Rao-Blackwellized粒子滤波SLAM算法 |
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| 引用本文： | 姚二亮,张国良,汤文俊,徐君.基于粒子群优化的Rao-Blackwellized粒子滤波SLAM算法[J].计算机应用,2014(Z2):37-40. |
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| 作者姓名： | 姚二亮 张国良 汤文俊 徐君 |
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| 作者单位： | 第二炮兵工程大学 三系,西安,710025 |
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| 摘 要： | 为了实现在高相似度环境中移动机器人精确高效的自定位与建图，提出了一种基于粒子群优化（ PSO）的Rao-Blackwellized粒子滤波同步定位与地图构建（ SLAM）算法。利用激光扫描数据校正里程计信息，得到多模态的似然函数，克服相似环境对机器人定位的影响；利用粒子群优化算法提高常规粒子滤波器的估计性能，使得高似然采样集向各个后验概率密度分布取值极大的区域运动，同时保持低似然粒子多样性，从而在一定程度上克服粒子贫乏问题，并且显著地降低精确定位所需的粒子数。对所提算法与Gmapping算法在MIT数据集上进行仿真对比实验，结果表明了该算法的可行性和有效性。
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| 关 键 词： | 移动机器人 同步定位与地图构建 粒子滤波器 建议分布 粒子群优化 |
Rao-Blackwellized particle filter simultaneous localization and mapping algorithm based on particle swarm optimization |
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| YAO Erliang
,
ZHANG Guoliang
,
TANG Wenjun
,
XU Jun.Rao-Blackwellized particle filter simultaneous localization and mapping algorithm based on particle swarm optimization[J].journal of Computer Applications,2014(Z2):37-40. |
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| Authors: | YAO Erliang ZHANG Guoliang TANG Wenjun XU Jun |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | mobile robot Simultaneous Localization and Mapping ( SLAM ) particle filter proposal distribution Particle Swarm Optimization ( PSO) |
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