【摘 要】
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为了改进Unscented FastSLAM2.0算法重采样过程中的“粒子退化”和“粒子贫化”问题,本文提出了一种基于引力场优化的Unscented FastSLAM2.0算法.首先采用Unscented粒子滤波
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11662002,61364017);江西省创新驱动“5511”优势科技创新团队(20165BCB19011);江西省重点研发计划–制造业信息科技工程一般项目(20161BBE53008);江西省自然科学基金项目(20171BAB202029);江西省研究生创新专项资金项目(YC2017–S249)资助~~
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为了改进Unscented FastSLAM2.0算法重采样过程中的“粒子退化”和“粒子贫化”问题,本文提出了一种基于引力场优化的Unscented FastSLAM2.0算法.首先采用Unscented粒子滤波器替代扩展卡尔曼滤波估计移动机器人路径后验概率,然后采用扩展卡尔曼滤波器对环境进行估计更新,最后用引力场优化思想优化重采样过程:在重采样中每个采样粒子近似成宇宙灰尘,通过引力场的移动因子产生作用驱动粒子集更快朝着真实的机器人位姿状态逼近,改善粒子退化问题:通过自转因子的自转作用,避免粒子过分集中,
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