高斯混合概率假设密度SLAM算法

• 作者: 苟蛟龙 贾渭娟 辛菁
• 来源期刊: 西安理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 同步定位与地图创建 数据关联 UFastSLAM算法 高斯概率假设密度
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 13-21
• 页数: 9页
• 分类号: TP242.8
• 字数: 6806字
• 语种: 中文

摘要

研究了同步定位与地图创建(SLAM)中的数据关联问题.针对环境特征数未知时,数据关联的误关联率增加,导致SLAM的定位精度偏低的问题,提出了高斯混合概率假设密度SLAM算法.首先采用UFastSLAM解决SLAM中的粒子退化和耗尽问题,其次针对地图特征数未知的情况,将UFastSLAM算法中的数据关联问题转换成有限集统计理论跟踪算法的高斯混合问题,利用高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density,GMPHD)算法解决UFastSLAM中数据关联问题.仿真实验结果表明本文提出的GMPHD-UFastSLAM算法在地图特征个数未知的情况下,数据关联准确率和定位精度都得到了提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	辛菁	西安理工大学自动化与信息工程学院	27	362	12.0	18.0
2	贾渭娟	重庆大学城市科技学院电气信息学院	15	23	2.0	4.0
3	苟蛟龙	西安理工大学自动化与信息工程学院	2	57	2.0	2.0