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基于SSPF算法的移动机器人全局定位研究
被引量：
1
1
作者
罗颖
谭冠政
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2008年第5期31-34,共4页
传统粒子滤波器(PF)算法在移动机器人全局定位时会出现粒子退化和粒子耗尽问题,导致定位失败。提出了一种改进的PF算法即智能采样PF(SSPF)算法,该方法采用Unscented卡尔曼滤波器(UKF)算法和基于相关熵的自适应重采样算法相结合的方法,...
传统粒子滤波器(PF)算法在移动机器人全局定位时会出现粒子退化和粒子耗尽问题,导致定位失败。提出了一种改进的PF算法即智能采样PF(SSPF)算法,该方法采用Unscented卡尔曼滤波器(UKF)算法和基于相关熵的自适应重采样算法相结合的方法,较好解决了传统PF算法所引起的粒子退化问题。由于重采样的一种极端情况会带来粒子耗尽问题,采用MH(metropolis hastings)算法,较好地解决了粒子耗尽问题。与以往方法相比,该方法可以实现准确性较高的移动机器人全局定位。
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关键词
粒子滤波器
移动机器人
全局定位
智能采样PF算法
Unscented卡尔曼滤波器
MH算法
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职称材料
题名
基于SSPF算法的移动机器人全局定位研究
被引量：
1
1
作者
罗颖
谭冠政
机构
中南大学信息科学与工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2008年第5期31-34,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(50275150)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20040533035)
文摘
传统粒子滤波器(PF)算法在移动机器人全局定位时会出现粒子退化和粒子耗尽问题,导致定位失败。提出了一种改进的PF算法即智能采样PF(SSPF)算法,该方法采用Unscented卡尔曼滤波器(UKF)算法和基于相关熵的自适应重采样算法相结合的方法,较好解决了传统PF算法所引起的粒子退化问题。由于重采样的一种极端情况会带来粒子耗尽问题,采用MH(metropolis hastings)算法,较好地解决了粒子耗尽问题。与以往方法相比,该方法可以实现准确性较高的移动机器人全局定位。
关键词
粒子滤波器
移动机器人
全局定位
智能采样PF算法
Unscented卡尔曼滤波器
MH算法
Keywords
particle
filter
（PF）
mobile
robot
global
localization
smart
sampling
particle
fliher
（
sspf
）
algorithm
Unscented
Kalman
filter（UKF）
metropolis
hastings（MH）
algorithm
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于SSPF算法的移动机器人全局定位研究
罗颖
谭冠政
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2008
1
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