基于粒子滤波的SLAM算法并行优化与实现

• 作者: 曹军 曾碧 朱福利
• 来源期刊: 广东工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 即时定位与地图构建 粒子滤波 GPU并行计算
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 92-96
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 4015字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12052/gdutxb.160055

摘要

基于粒子滤波的即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法,可在完全未知的环境进行即时的定位和地图构建.该算法使用粒子集表示定位位姿的概率分布情况,计算量与粒子集的规模成正比,在一定范围内,粒子的数量越多,算法的定位准确度和抗干扰能力越好,但在增加粒子数量的同时,将增加计算时间,从而导致定位延迟,造成移动机器人的定位误差.提出一种结合粒子滤波和SLAM算法特点的GPU并行优化的方法进行加速,从而减少计算带来的定位延迟和定位误差.通过实验,证明使用GPU并行计算的算法改进有明显效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾碧	广东工业大学计算机学院	106	646	12.0	19.0
2	曹军	广东工业大学计算机学院	2	19	2.0	2.0
3	朱福利	广东工业大学计算机学院	1	9	1.0	1.0