【摘 要】
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FastSLAM算法中粒子滤波存在粒子退化问题,严重影响了滤波的精度。为解决此问题,提出了基于容积粒子滤波的FastSLAM算法。将容积卡尔曼滤波作为粒子滤波的重要性密度函数,获
【机 构】
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海军航空工程学院科研部,海军航空工程学院控制工程系
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FastSLAM算法中粒子滤波存在粒子退化问题,严重影响了滤波的精度。为解决此问题,提出了基于容积粒子滤波的FastSLAM算法。将容积卡尔曼滤波作为粒子滤波的重要性密度函数,获得所需要的加权粒子,进而通过计算粒子均值,获得系统状态的最小均方误差估计,能够很好地逼近系统状态后验概率,抑制粒子退化问题。在无人机应用环境下对该算法进行仿真验证,结果表明该算法在SLAM的估计精度和一致性方面都显示出较好的性能。
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