一种基于AMPF和FastSLAM的复合SLAM算法

• 作者: 周武 张浩峰 赵春霞
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 同时定位与地图创建(SLAM) 辅助边缘粒子滤波器(AMPF) 快速同时定位和地图创建(FastSLAM) 无轨迹卡尔曼滤波器(UKF) 扩展卡尔曼滤波器(EKF)
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 718-725
• 页数: 8页
• 分类号: TP24
• 字数: 6591字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2009.05.007

摘要

为了改进快速同时定位和地图创建(FastSLAM)算法的粒子集性能、提高估计精度,提出基于AMPF和FastSLAM的复合SLAM算法.将辅助边缘粒子滤波器(AMPF)与FastSLAM架构相结合,用AMPF估计机器人位姿,单个粒子的位姿提议分布用无轨迹卡尔曼滤波估计.设计与AMPF和FastSLAM架构均兼容的采样方法和粒子数据结构,在FastSLAM框架下用扩展卡尔曼滤波递归估计地图.实验表明,该算法的粒子集性能比FastSLAM 2.0算法好,并且它的位姿估计精度高于FastSLAM 2.0算法.此外,粒子数较少时,该算法的估计精度较高,从而可适当减少粒子数目来提高算法的计算效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张浩峰	南京理工大学计算机科学与技术学院	24	247	10.0	14.0
2	赵春霞	南京理工大学计算机科学与技术学院	177	2193	25.0	36.0
3	周武	南京理工大学计算机科学与技术学院	11	101	5.0	10.0