【摘 要】
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由于标准FastSLAM中存在粒子退化及重采样引起的粒子贫化,导致自主水下航行器（AUV）位置估计精度严重下降的问题,提出了一种基于粒子权值方差缩减的FastSLAM算法.利用模拟退火的
【机 构】
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哈尔滨工程大学自动化学院,北华大学电气信息工程学院
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由于标准FastSLAM中存在粒子退化及重采样引起的粒子贫化,导致自主水下航行器（AUV）位置估计精度严重下降的问题,提出了一种基于粒子权值方差缩减的FastSLAM算法.利用模拟退火的降温函数产生自适应指数渐消因子来降低粒子权值的方差,进而增加有效粒子数,以此取代标准FastSLAM中的重采样步骤.建立AUV的运动学模型、特征模型及传感器的测量模型,通过霍夫变换进行特征提取.利用方差缩减FastSLAM算法,基于海试数据进行了AUV同步定位与构图仿真试验,结果表明所提方法能够保证粒子的多样性,并且降低粒
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