融合自适应邻域差分进化的FastSLAM算法

• 作者: 周亮 蒋林 雷斌
• 来源期刊: 机械设计与制造
• 学科: 工学
• 关键词: 同时定位与地图构建 移动机器人 邻域差分进化算法 自适应 FastSLAM算法
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 理论与方法研究
• 页码范围: 89-92
• 页数: 4页
• 分类号: TH16
• 字数: 3505字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3997.2019.09.022

摘要

机器人导航与建图中FastSLAM算法应用最广,但FastSLAM算法存在较多的问题,对算法中存在粒子集退化、重采样中丢失粒子多样性问题进行研究,研究结果表明,融合了自适应邻域差分进化算法的AMNDE-FastSLAM算法能有效改善这一问题.AMNDE-FastSLAM算法根据FastSLAM算法中的运动模型对粒子进行位姿估计更新,从建议分布中提取粒子,将FastSLAM算法中的重采样步骤替换为具有自适应能力的改进邻域差分进化算法.最后的实验结果表明,与传统的FastSLAM算法相比,AMNDE-FastSLAM算法具有更好的鲁棒性,在处理机器人被"绑架"问题上收敛速度更快、更优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周亮	武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室	5	13	3.0	3.0
2	蒋林	武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室	39	133	6.0	10.0
3	雷斌	武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室	11	22	3.0	4.0