基于粒子群优化的Rao-Blackwellized粒子滤波SLAM算法

• 作者: 姚二亮 张国良 徐君 汤文俊
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 移动机器人 同步定位与地图构建 粒子滤波器 建议分布 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2014,（z2）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 37-40
• 页数: 4页
• 分类号: TP242
• 字数: 4338字
• 语种: 中文

摘要

为了实现在高相似度环境中移动机器人精确高效的自定位与建图，提出了一种基于粒子群优化（ PSO）的Rao-Blackwellized粒子滤波同步定位与地图构建（ SLAM）算法。利用激光扫描数据校正里程计信息，得到多模态的似然函数，克服相似环境对机器人定位的影响；利用粒子群优化算法提高常规粒子滤波器的估计性能，使得高似然采样集向各个后验概率密度分布取值极大的区域运动，同时保持低似然粒子多样性，从而在一定程度上克服粒子贫乏问题，并且显著地降低精确定位所需的粒子数。对所提算法与Gmapping算法在MIT数据集上进行仿真对比实验，结果表明了该算法的可行性和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国良	第二炮兵工程大学三系	80	492	13.0	17.0
2	徐君	第二炮兵工程大学三系	3	15	2.0	3.0
3	姚二亮	第二炮兵工程大学三系	7	63	5.0	7.0
4	汤文俊	第二炮兵工程大学三系	11	111	7.0	10.0