基于狮群优化的FastSLAM算法

• 作者: 周宁亚 韩涛 黄友锐
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 狮群优化算法 同时定位与建图 粒子滤波器 FastSLAM算法 群智能算法
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 206-211
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 字数: 4899字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.07.034

摘要

针对传统FastSLAM算法存在的粒子退化和粒子多样性缺失,从而导致精度方面退化的问题,提出一种基于狮群优化的FastSLAM算法.利用狮群优化方法对FastSLAM中预测粒子进行更新,调整粒子的建议分布,对粒子群进行分工合作扩大搜索范围,增加粒子多样性;通过"适者生存"的竞争法则促使粒子更快地朝着真实的机器人位姿状态逼近,减缓粒子退化.利用MATLAB平台进行仿真实验,实验结果表明,该算法具有可行性和优越性,有效提高了SLAM精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄友锐	安徽理工大学电气与信息工程学院	195	991	16.0	21.0
2	韩涛	安徽理工大学电气与信息工程学院	31	58	5.0	6.0
3	周宁亚	安徽理工大学电气与信息工程学院	4	1	1.0	1.0