【摘 要】
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FastSLAM算法是同时定位与地图创建领域的一类重要方法,UPF-IEKF FastSLAM 2.0算法采用UPF估计机器人的路径,地图估计则采用IEKF算法。UPF算法使粒子向后验概率高的区域运动,提高了估计精度,并且UPF算法比普通粒子滤波算法需要更少的粒子数,因而可以降低计算复杂度.仿真实验表明,当迭代次数小于等于2时,UPF-IEKF FastSLAM 2.0算法的地图估计累计时间比UP
【机 构】
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南京理工大学计算机学院,江苏 南京 210094
【出 处】
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2008年中国计算机学会体系结构专委会学术年会(ACA08)
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FastSLAM算法是同时定位与地图创建领域的一类重要方法,UPF-IEKF FastSLAM 2.0算法采用UPF估计机器人的路径,地图估计则采用IEKF算法。UPF算法使粒子向后验概率高的区域运动,提高了估计精度,并且UPF算法比普通粒子滤波算法需要更少的粒子数,因而可以降低计算复杂度.仿真实验表明,当迭代次数小于等于2时,UPF-IEKF FastSLAM 2.0算法的地图估计累计时间比UPF-UKF FastSLAM 2.0算法短,当迭代次数为2时,其估计精度高于UPF-UKF FastSLAM 2.0算法,综合考虑估计精度和计算复杂度,认为UPF-IEKF FastSLAM 2.0算法(n=2)是一种较理想的FastSLAM 2.0算法。
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