【摘 要】
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针对分布式粒子滤波SLAM算法中存在的粒子退化严重的问题,本文利用人工鱼群算法优化分布式粒子滤波的重采样过程,提出了一种基于人工鱼群优化的分布式SLAM算法。该算法依据分
【机 构】
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北京工业大电子信息与控制工程学院;
【基金项目】
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北京市教委科研计划项目(KM201610005009);北京市青年拔尖人才培育计划(青年拔尖人才)
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针对分布式粒子滤波SLAM算法中存在的粒子退化严重的问题,本文利用人工鱼群算法优化分布式粒子滤波的重采样过程,提出了一种基于人工鱼群优化的分布式SLAM算法。该算法依据分布式思想将SLAM系统分解为多个仅包含部分状态量的子系统,并采用分布式无味粒子滤波算法对机器人位姿和路标点进行估计,并利用融合粒子代替滤波器中原有粒子,在依照各子滤波器中对应的观测信息利用人工鱼群优化思想对子滤波器中的粒子进行优化重采样,抑制粒子退化的同时又保持了粒子的多样性。最后,通过仿真试验证明改进的人工鱼群优化的分布式SLAM算法能够很好的抑制粒子退化现象,提高了SLAM算法的精度和稳定性。
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