CAJ | 학술논문

为了解决基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的同时定位与地图创建算法需要大量的采样粒子,而且频繁重采样可能导致粒子耗尽的问题,提出了融合遗传优化的粒子滤波器算法.设计了一种变异的遗传算法来兼顾粒子的权值和粒子集的多样性,取代原有的重采样步骤.在计算采样的提议分布时考虑了里程计信息和距离传感器信息,并且通过遗传算法来维持粒子集的多样性.实验结果表明,融合遗传优化的粒子滤波器算法在估计精度和一致性方面都具有较好的性能,所创建的地图具有更高的精度.
위료해결기우Rao-Blackwellized입자려파기적동시정위여지도창건산법수요대량적채양입자,이차빈번중채양가능도치입자모진적문제,제출료융합유전우화적입자려파기산법.설계료일충변이적유전산법래겸고입자적권치화입자집적다양성,취대원유적중채양보취.재계산채양적제의분포시고필료리정계신식화거리전감기신식,병차통과유전산법래유지입자집적다양성.실험결과표명,융합유전우화적입자려파기산법재고계정도화일치성방면도구유교호적성능,소창건적지도구유경고적정도.