【摘 要】
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针对在无GPS环境下的小型无人机自主飞行问题,提出了一种基于改进的粒子群优化（IPSO）的快速同步定位和地图创建（FastSLAM）方法—IPSO FastSLAM算法。IPSO算法通过引入自适应重采
【基金项目】
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江苏省科技支撑计划（BE2014712,BE2010190）
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针对在无GPS环境下的小型无人机自主飞行问题,提出了一种基于改进的粒子群优化（IPSO）的快速同步定位和地图创建（FastSLAM）方法—IPSO FastSLAM算法。IPSO算法通过引入自适应重采样方法,有效克服了粒子退化问题,又减少了过频重采样带来的计算负担。提出了以粒子集多样性测度作为启发因子,引导重采样后的粒子优化搜索过程,克服重采样过程造成的样本枯竭问题,保证粒子集多样性水平最优。最后,应用该算法对一种小型无人机模型进行仿真实验,结果验证了该算法正确、可行。
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