【摘 要】
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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
【机 构】
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第二炮兵工程大学三系,西安710025
【出 处】
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2014年全国开放式分布与并行计算学术年会
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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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