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基于智能优化箱粒子滤波的移动机器人FastSLAM
被引量：
9
1
作者
罗景文
秦世引
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期53-66,共14页
针对传统FastSLAM算法需要大量粒子构建地图导致计算复杂度高、难以提高估计精度等问题,研究构建了一种基于智能优化箱粒子滤波(IOBPF)的移动机器人FastSLAM算法。首先,将萤火虫算法(FA)的动态寻优机制引入箱粒子滤波(BPF),建立了箱粒...
针对传统FastSLAM算法需要大量粒子构建地图导致计算复杂度高、难以提高估计精度等问题,研究构建了一种基于智能优化箱粒子滤波(IOBPF)的移动机器人FastSLAM算法。首先,将萤火虫算法(FA)的动态寻优机制引入箱粒子滤波(BPF),建立了箱粒子的荧光亮度更新公式、吸引度计算公式和位置更新公式,使箱粒子集智能化地向高似然区域移动,避免了箱粒子的退化现象。然后,以改进的智能优化箱粒子滤波进行机器人位姿估计,并采用扩展区间卡尔曼滤波(EIKF)完成地图的构建和更新。移动机器人的模型仿真和实体实验结果表明:所提智能化FastSLAM算法可有效提升箱粒子的性能,并降低地图构建所需粒子数,从而显著提高FastSLAM的定位精度和地图构建的鲁棒性。
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关键词
同步定位与地图构建
移动机器人
箱粒子
滤波
(BPF)
萤火虫算法(FA)
扩展
区间
卡尔曼滤波
(
eikf
)
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职称材料
题名
基于智能优化箱粒子滤波的移动机器人FastSLAM
被引量：
9
1
作者
罗景文
秦世引
机构
云南师范大学信息学院
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期53-66,共14页
基金
国家自然科学基金(62063036)
云南师范大学博士科研启动项目(01000205020503115)。
文摘
针对传统FastSLAM算法需要大量粒子构建地图导致计算复杂度高、难以提高估计精度等问题,研究构建了一种基于智能优化箱粒子滤波(IOBPF)的移动机器人FastSLAM算法。首先,将萤火虫算法(FA)的动态寻优机制引入箱粒子滤波(BPF),建立了箱粒子的荧光亮度更新公式、吸引度计算公式和位置更新公式,使箱粒子集智能化地向高似然区域移动,避免了箱粒子的退化现象。然后,以改进的智能优化箱粒子滤波进行机器人位姿估计,并采用扩展区间卡尔曼滤波(EIKF)完成地图的构建和更新。移动机器人的模型仿真和实体实验结果表明:所提智能化FastSLAM算法可有效提升箱粒子的性能,并降低地图构建所需粒子数,从而显著提高FastSLAM的定位精度和地图构建的鲁棒性。
关键词
同步定位与地图构建
移动机器人
箱粒子
滤波
(BPF)
萤火虫算法(FA)
扩展
区间
卡尔曼滤波
(
eikf
)
Keywords
simultaneous localization and mapping
mobile robot
box particle filter(BPF)
firefly algorithm(FA)
extended interval Kalman filter(
eikf
)
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TB553 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于智能优化箱粒子滤波的移动机器人FastSLAM
罗景文
秦世引
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
9
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职称材料
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