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:YANGGuangyong CAIYan CHENXudong XUTianqi
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:particlefilter medianlinealgorithm artificialrabbitsoptimization adaptiveadjustment selfdisturbancestrategy SLAM
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
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
多策略人工兔算法优化粒子滤波的SLAM精度研究 Research on SLAM accuracy of multi-strategy artificial rabbits algorithm optimized particle filter
多策略人工兔算法优化粒子滤波的SLAM精度研究.pdf
- 文件大小:
- 6.78 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|