基于RBPF的激光SLAM算法优化设计

• 作者: 吴正越 张超 林岩
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 激光SLAM算法 样本贫化问题 最小采样方差 激光测量模型 似然域模型
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 294-299
• 页数: 6页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 3530字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0055565

摘要

针对基于RBPF的激光SLAM算法在重采样过程中出现的样本贫化和激光测量模型不准确的问题,提出一种优化的激光SLAM算法.为缓解重采样过程中的样本贫化问题,采用最小采样方差重采样方法改进原重采样方法,使重采样后的粒子保持多样性.结合似然域模型与意外对象观测概率,使激光测量模型更好地反映真实环境.实验结果表明,改进的重采样方法定位效果较好,相对原激光SLAM算法,改进的激光SLAM算法在动态环境中的建图和定位精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林岩	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	68	597	13.0	22.0
2	张超	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	30	166	7.0	11.0
3	吴正越	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	1	0	0.0	0.0