基于改进的粒子群优化的FastSLAM方法

• 作者: 刘利枚 蔡自兴
• 来源期刊: 高技术通讯
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化(PSO) 快速同时定位和地图创建(FastSLAM) 惯性权重 遗传算法 提议分布
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 先进制造与自动化技术
• 页码范围: 422-427
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4020字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2011.04.016

摘要

提出了一种基于改进的粒子群优化(IPSO)的快速同时定位和地图创建(FastSLAM)方法--IPSO FastSLAM算法.该算法在粒子预估过程中引入观测信息,调整了粒子的提议分布,增强了位置预测的准确性.改进的粒子群优化采用两步优化策略,即首先通过种群速度自适应调整惯性权重,有效地克服了粒子退化问题,改善了算法的实时性,然后针对粒子耗尽问题,在粒子群优化算法中引入遗传算法的变异运算对其进行改进,扩大解空间的范围,从而保持了种群的多样性.仿真和实时数据实验验证了该方法正确、可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡自兴	中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所	393	7036	40.0	69.0
2	刘利枚	中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所	5	47	4.0	5.0