基于自适应粒子群优化FastSLAM算法的改进

作     者：梁雪慧 张瑞杰 赵菲 程云泽 LIANG Xue-hui;ZHANG Rui-jie;ZHAO Fei;CHENG Yun-ze

作者机构：天津理工大学电气电子工程学院天津300384 

基　　金：天津市科技支撑重点项目(18YFZCNC01120) 

出 版 物：《天津理工大学学报》 (Journal of Tianjin University of Technology)

年 卷 期：2020年第36卷第5期

页      码：11-15,19页

摘      要：快速同时定位与建图(FastSLAM)算法中的重采样过程会带来粒子退化和粒子多样性减弱问题,为了改进算法的性能、提高估计精度,针对FastSLAM算法的特点,设计了一种改进的FastSLAM算法,将FastSLAM算法中的粒子滤波部分用自适应粒子群优化算法来代替,并且引入了粒子的筛选区间,通过改善算法初期的粒子分布情况,以及采用交叉变异操作这种自适应优化策略来对粒子种群进行调整.最后在MATLAB仿真平台针对三种算法进行了对比并验证改进后算法的优越性,实验结果表明基于自适应粒子群优化的FastSLAM算法在估计精度和计算效率方面都具有较好的性能.

主 题 词：同时定位与地图创建 自适应粒子群优化 交叉变异 粒子滤波 快速同时定位与地图创建 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 0804[工学-材料学] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1673-095X.2020.05.003

馆 藏 号：203986546...