針對(duì)基于RBPF的激光SLAM算法在重采樣過(guò)程中出現(xiàn)的樣本貧化和激光測(cè)量模型不準(zhǔn)確的問(wèn)題,提出一種優(yōu)化的激光SLAM算法。為緩解重采樣過(guò)程中的樣本貧化問(wèn)題,采用最小采樣方差重采樣方法改進(jìn)原重采樣方法,使重采樣后的粒子保持多樣性。結(jié)合似然域模型與意外對(duì)象觀測(cè)概率,使激光測(cè)量模型更好地反映真實(shí)環(huán)境。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的重采樣方法定位效果較好,相對(duì)原激光SLAM算法,改進(jìn)的激光SLAM算法在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的建圖和定位精度更高。

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【文章目錄】：
0 概述
1 RBPF-SLAM算法
2 RBPF-SLAM算法重采樣策略改進(jìn)
    2.1 MSV重采樣算法
    2.2 仿真驗(yàn)證
3 激光SLAM算法測(cè)量模型優(yōu)化
    3.1 基于RBPF的激光SLAM算法
    3.2 似然域模型改進(jìn)
4 機(jī)器人平臺(tái)激光SLAM實(shí)驗(yàn)
5 結(jié)束語(yǔ)



本文編號(hào)：3907665