發(fā)布時間：2018-06-19 04:10

  本文選題：同時定位與地圖構(gòu)建 + Rao-Blackwellized粒子濾波器　； 參考：《計算機工程》2017年11期

【摘要】：為解決Rao-Blackwellized粒子濾波同時定位與地圖構(gòu)建方法中存在的粒子退化和粒子耗盡現(xiàn)象,提出一種同時定位與地圖構(gòu)建優(yōu)化方法。為緩解粒子退化,通過區(qū)域粒子群優(yōu)化方法調(diào)整粒子的建議分布,把粒子集聚類成多個區(qū)域,計算每個區(qū)域的加權(quán)中心位置,對區(qū)域內(nèi)粒子進行粒子群優(yōu)化操作使得粒子向區(qū)域中心位置移動。在重采樣過程中,給出一種部分高斯重采樣算法,只對權(quán)值過高或過低的粒子進行重采樣。實驗結(jié)果表明,與MT-GMapping方法相比,改進方法可以通過更少的粒子得到精度更高的地圖,滿足實際使用的需求。
[Abstract]:In order to solve the problem of particle degradation and particle depletion in Rao-Blackwellized particle filter simultaneous localization and map construction, an optimization method for simultaneous localization and map construction is proposed. In order to mitigate the degradation of particles, the proposed distribution of particles is adjusted by regional particle swarm optimization (RPSO), and the particle clusters are classified into multiple regions, and the weighted center positions of each region are calculated. Particle swarm optimization (PSO) in the region makes the particle move to the center of the region. In the process of resampling, a partial Gao Si resampling algorithm is presented, which only resamples particles with too high weight or too low weight. The experimental results show that compared with the MT-G Mapping method, the improved method can obtain a map with higher accuracy by using fewer particles and meet the practical needs.
【作者單位】： 南京理工大學智能機器人研究所;
【基金】：“核高基”重大專項(2015ZX01041101) 國家自然科學基金青年基金(61305134) 國家教育部博士點基金(20133219120035)
【分類號】：TP18;TP242

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本文編號：2038363