采用双重采样的移动机器人Monte Carlo定位方法

• 作者: 孙树栋 李天成
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: Monte Carlo定位 自适应粒子滤波 双重采样 移动机器人
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 1279-1286
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1004.2010.01279

摘要

移动机器人Monte Carlo定位效率受限于大量粒子的权值更新运算.本文提出一种实现粒子集规模自适应调整的双重采样方法:第一层基于粒子权重的固定粒子数重采样,有效减轻粒了权值退化并保证预测阶段粒子多样性;第二层粒子稀疏化聚合重采样,基于粒子空间分布合理性将粒了加权聚合,从而减少参与权值更新粒子数.该方法通过提高粒子预测能力保证滤波精度,通过减少权值更新运算提高了粒子滤波效率.仿真实验表明,双重采样方法能够有效实现粒子集规模自适应调整,采用双重采样的移动机器人Monte Carlo定位方法是高效、鲁棒的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙树栋		300	4780	34.0	53.0
2	李天成		5	87	3.0	5.0