【摘 要】
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就移动机器人同步定位与地图构建展开研究,针对FastSLAM算法产生的粒子退化及粒子集重采样问题,提出了基于自适应重采样的FastSLAM算法。该算法首先计算粒子集的有效样本数,
【机 构】
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哈尔滨工程大学自动化学院,北华大学电气信息工程学院
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就移动机器人同步定位与地图构建展开研究,针对FastSLAM算法产生的粒子退化及粒子集重采样问题,提出了基于自适应重采样的FastSLAM算法。该算法首先计算粒子集的有效样本数,确定粒子退化程度。然后设定有效样本阈值,当有效样本数小于阈值时则进行重采样。仿真表明:与EKF-SLAM相比,基于自适应重采样FastSLAM重采样效率更高,鲁棒性更好,在机器人路径和陆标位置的估计上,也具有更高的精度。
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