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摘要:
FastSLAM算法采用固定样本数目,当移动机器人状态不确定性很高时,算法效率较低,并且重采样步骤容易导致样本耗尽的问题,采用模糊逻辑来动态调整粒子数目,并采用自适应重采样只在需要时才采样.理论分析和仿真结果表明,改进后的算法具有更高的估计精度和更好的连贯性.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 一种利用模糊逻辑改进FastSLAM2.0的方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 快速同步定位与地图创建(FastSLAM) 重采样 模糊逻辑
年,卷(期) 2010,(33) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 233-235,238
页数 分类号 TP242.6
字数 3362字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.33.067
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨宜民 广东工业大学自动化学院 221 2851 26.0 42.0
2 夏益民 广东工业大学自动化学院 19 129 6.0 11.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
快速同步定位与地图创建(FastSLAM)
重采样
模糊逻辑
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
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