计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2012年
5期
1325-1328
,共4页
同时定位与地图创建%稀疏扩展信息滤波器%粒子滤波器%Gibbs采样
同時定位與地圖創建%稀疏擴展信息濾波器%粒子濾波器%Gibbs採樣
동시정위여지도창건%희소확전신식려파기%입자려파기%Gibbs채양
针对传统粒子滤波算法单次迭代过程中仅应用到当前的信息,且小权值粒子代表的信息在重采样中被删除而导致信息不能充分利用的问题,提出了稀疏扩展信息滤波和粒子滤波相结合的同时定位与地图创建(SLAM)算法,信息矩阵记忆了机器人位姿的历史信息,应用Gibbs采样重新获得粒子集,使粒子集能够更好地描述后验分布,提高算法的状态估计精度.大量的Monte-Carlo仿真实验验证了该算法中机器人定位精度较FastSLAM2.0算法提高80％左右.
針對傳統粒子濾波算法單次迭代過程中僅應用到噹前的信息,且小權值粒子代錶的信息在重採樣中被刪除而導緻信息不能充分利用的問題,提齣瞭稀疏擴展信息濾波和粒子濾波相結閤的同時定位與地圖創建(SLAM)算法,信息矩陣記憶瞭機器人位姿的歷史信息,應用Gibbs採樣重新穫得粒子集,使粒子集能夠更好地描述後驗分佈,提高算法的狀態估計精度.大量的Monte-Carlo倣真實驗驗證瞭該算法中機器人定位精度較FastSLAM2.0算法提高80％左右.
침대전통입자려파산법단차질대과정중부응용도당전적신식,차소권치입자대표적신식재중채양중피산제이도치신식불능충분이용적문제,제출료희소확전신식려파화입자려파상결합적동시정위여지도창건(SLAM)산법,신식구진기억료궤기인위자적역사신식,응용Gibbs채양중신획득입자집,사입자집능구경호지묘술후험분포,제고산법적상태고계정도.대량적Monte-Carlo방진실험험증료해산법중궤기인정위정도교FastSLAM2.0산법제고80％좌우.
