【摘 要】
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为解决传统粒子滤波算法重采样时产生的样本退化及样本贫乏带来的机器人定位与建图精度下降问题,提出了一种基于改进仿生算法的粒子滤波。该算法将粒子最新时刻的观测与状态
【机 构】
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上海电力大学电子与信息工程学院; 上海电力大学自动化工程学院; 上海交通大学电气工程系;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61107081);上海市地方能力建设项目(15110500900,14110500900)
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为解决传统粒子滤波算法重采样时产生的样本退化及样本贫乏带来的机器人定位与建图精度下降问题,提出了一种基于改进仿生算法的粒子滤波。该算法将粒子最新时刻的观测与状态信息引入到亮度公式中,并将萤火虫的优胜劣汰和位置更新机制融入粒子滤波算法,提高了粒子的滤波能力。为保证算法的收敛速度与预测精度,在萤火虫位置更新过程中引入自适应调整步长进行即时修正;基于标准粒子滤波重采样的缺陷,采取分步重采样策略,通过偏差修正指数加权算法制定了高效的舍小保大方案,并合理使用剩余大权值粒子完成粒子的复制和添加。通过仿真验证了本文提出的改进算法明显提高了传统粒子滤波的预测精度,且应用到基于移动机器人运动模型的定位与建图时可保持较高的定位精度和较好的稳定性。
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