改进粒子群优化算法的多机器人地图构建

• 作者: 姚敏茹 张航 曹凯 高嵩
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 多机器人 地图融合
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 162-167,174
• 页数: 7页
• 分类号: TP2
• 字数: 5333字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.10.029

摘要

针对大规模的未知环境,对一种SA-PSO(Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization)算法的多机器人构建地图方法进行研究.多机器人构建地图,即将多个机器人建立的局部地图融合成全局地图,可以更加高效地完成环境地图的绘制.利用粒子群优化(PSO)算法搜索局部地图之间的最优转换矩阵来进行地图配准;再根据局部地图重叠区域匹配的成功率设计自适应概率函数,即重新进行地图配准的概率;最后将配准后的局部地图融合成全局地图.该方法有效解决了PSO算法易陷入局部最优引起的地图融合失败问题,提高了地图融合的成功率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚敏茹	西安工业大学电子信息工程学院	34	216	7.0	14.0
2	高嵩	西安工业大学电子信息工程学院	110	664	14.0	19.0
3	曹凯	西安工业大学电子信息工程学院	28	148	6.0	11.0
4	张航	西安工业大学电子信息工程学院	2	1	1.0	1.0