基于小生境遗传优化的Rao-Blackwellised SLAM算法

• 作者: 吴赟 庄新闯 廖小飞 陈光 陈建军
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 同步定位与地图创建(SLAM) Rao-Blackwellised粒子滤波器 小生境遗传算法 INGO-RBPF
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2368-2371
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.08.030

摘要

同步定位与地图构建(SLAM)是实现机器人自主定位的核心问题之一,Rao-Blackwellised粒子滤波器(RBPF)作为一种SLAM定位的有效方法,被广泛应用在实时定位领域中,但由于其随着粒子数目的增加会频繁重采样从而导致粒子退化问题.为了解决该问题,改善SLAM性能,提出了一种基于改进小生境遗传优化的RBPF SLAM算法INGO-RBPF,采用改进的Rao-Blackwellised粒子滤波器解决SLAM路径估计问题,采用扩展卡尔曼滤波器解决SLAM地图估计问题.最后通过MATLAB仿真表明INGO-RBPF算法具有较高的估计精度和稳定性,抗干扰能力较强,定位较准确,比较适合应用在SLAM实时定位中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈光	东华大学信息科学与技术学院	52	214	7.0	10.0
5	廖小飞	东华大学信息科学与技术学院	12	33	3.0	5.0
9	吴赟	东华大学信息科学与技术学院	13	120	5.0	10.0
13	庄新闯	东华大学信息科学与技术学院	2	7	1.0	2.0
14	陈建军	东华大学信息科学与技术学院	9	35	4.0	5.0