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一种基于AMPF和FastSLAM的复合SLAM算法 被引量：3
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作者 周武 赵春霞 张浩峰 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期718-725,共8页
为了改进快速同时定位和地图创建(FastSLAM)算法的粒子集性能、提高估计精度,提出基于AMPF和FastSLAM的复合SLAM算法.将辅助边缘粒子滤波器(AMPF)与FastSLAM架构相结合,用AMPF估计机器人位姿,单个粒子的位姿提议分布用无轨迹卡尔曼滤波... 为了改进快速同时定位和地图创建(FastSLAM)算法的粒子集性能、提高估计精度,提出基于AMPF和FastSLAM的复合SLAM算法.将辅助边缘粒子滤波器(AMPF)与FastSLAM架构相结合,用AMPF估计机器人位姿,单个粒子的位姿提议分布用无轨迹卡尔曼滤波估计.设计与AMPF和FastSLAM架构均兼容的采样方法和粒子数据结构,在FastSLAM框架下用扩展卡尔曼滤波递归估计地图.实验表明,该算法的粒子集性能比FastSLAM2.0算法好,并且它的位姿估计精度高于FastSLAM2.0算法.此外,粒子数较少时,该算法的估计精度较高,从而可适当减少粒子数目来提高算法的计算效率. 展开更多
关键词 同时定位与地图创建(SLAM) 辅助边缘粒子滤波器(ampf) 快速同时定位和地图创建(FastSLAM) 无轨迹卡尔曼滤波器(UKF) 扩展卡尔曼滤波器(EKF)
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