多策略人工兔算法优化粒子滤波的SLAM精度研究
文档名：多策略人工兔算法优化粒子滤波的SLAM精度研究
摘要：针对传统粒子滤波算法(particlefilter,PF)重采样导致粒子贫乏,以及需增加粒子数提高估计精度的问题,提出一种基于多策略人工兔算法优化的粒子重组滤波算法.引入中垂线算法提高人工兔算法收敛速度,通过其觅食与隐藏机制,使得最优粒子引导粒子集向高似然区域移动,以此提高估计精度;实时计算最优粒子附近的粒子密度,当密度大于设置的阈值时,自适应调整迭代次数,当大于最大密度值时,引入自扰动策略避免陷入局部最优以及增加样本多样性;重采样阶段,将筛选后保留的粒子与剩余粒子重新组合成新的粒子,以此增加粒子多样性.通过仿真检验改进算法在SLAM中的性能,结果表明:该算法与其他3种算法相比,位姿与路标估计精度更高,鲁棒性更佳.
作者：杨光永蔡艳陈旭东徐天奇Author：YANGGuangyongCAIYanCHENXudongXUTianqi
作者单位：云南民族大学电气信息工程学院,昆明650000
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(21)
分类号：TP242
关键词：粒子滤波中垂线算法人工兔优化算法自适应调整自扰动策略SLAM
Keywords：particlefiltermedianlinealgorithmartificialrabbitsoptimizationadaptiveadjustmentselfdisturbancestrategySLAM
机标分类号：TP391.41TN911.7TS2
在线出版日期：2023年12月18日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金多策略人工兔算法优化粒子滤波的SLAM精度研究[
期刊论文]重庆理工大学学报--2023, 37(21)杨光永蔡艳陈旭东徐天奇针对传统粒子滤波算法(particlefilter,PF)重采样导致粒子贫乏,以及需增加粒子数提高估计精度的问题,提出一种基于多策略人工兔算法优化的粒子重组滤波算法.引入中垂线算法提高人工兔算法收敛速度,通过其觅食与隐藏机制...参考文献和引证文献
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