【摘 要】
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Rao-Blackwellised粒子滤波SLAM(RBPF SLAM)算法的复杂度与特征个数呈线性关系,对于大规模SLAM有明显的计算优势,但是该算法不能长时间满足一致性要求,必须进行改进。采用归
【机 构】
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南京理工大学计算机学院,南京电子技术研究所,
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Rao-Blackwellised粒子滤波SLAM(RBPF SLAM)算法的复杂度与特征个数呈线性关系,对于大规模SLAM有明显的计算优势,但是该算法不能长时间满足一致性要求,必须进行改进。采用归一化估计方差NEES对算法的一致性进行了分析,得出粒子耗尽是造成算法不一致的原因,并分别采用辅助粒子滤波及正则粒子滤波对算法进行改进,以得到一致的RBPF SLAM。最后,通过大量的Monte-Carlo仿真实验,验证了方法的有效性。
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