資料介紹
同時定位與地圖構(gòu)建( Simultaneous lolaliκ ation And Mapping,SLAM)是未知環(huán)境下實現(xiàn)機器人自主導(dǎo)航的主要方法, Fastslam是一個著名的SLAM問題解決方法。由于 Fastslam使用序貫重要性采樣的方法,隨著算法迭代計算,大部分粒子的權(quán)重值變得很小,只有很少粒子具有較大的權(quán)重,算法發(fā)生退化。為了使采樣的粒子分布更加精確,避免粒子岀現(xiàn)退化情況,從而進一步提高 Fastslam算法的估計精度,提出了一種基于自適應(yīng)漸消無跡卡爾曼濾波( AFUKF)的快速同步定位和地圖創(chuàng)建( Fastslam)算法。針對 Fastslam的粒子退化問題,從研究粒子的建議分布函數(shù)出發(fā),采用漸消無跡卡爾曼濾波( Adaptive Fading Unscented Kalman Filter, AFUKF)代替擴展卡爾曼濾波器( Extended Kalman filter,EKF)來估計機器人位姿的建議分布函數(shù),避免了EKF的線性化誤差。同時,利用自適應(yīng)漸消濾波思想產(chǎn)生一種參數(shù)可自適應(yīng)調(diào)節(jié)的建議分布函數(shù),使其更接近移動機器人的后驗位姿概率分布,減緩粒子集的退仳。在 MATLAB平臺上的仿真實驗結(jié)果表明,所提方法的位置估計均方誤差比標(biāo)準(zhǔn) Fastslam降低了28.7%,即估計精度提升了28.7%。在與近幾年相關(guān)算法的對比實驗中,所提方法也取得了較高的估計精度。改變粒子數(shù)量條件進行實驗時,隨著粒子數(shù)量的増加,各算法的估計精度都在提升,所提算法依然取得了最好的估計精度。實驗結(jié)果充分說明,提出的算法計算建議分布函數(shù)更加精確,有效緩解了 Fastslam算法中的粒子退化問題,從而顯著提高了算法的估計精度。
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