本文關(guān)鍵詞：基于粒子群優(yōu)化的小型無人機(jī)FastSLAM算法研究

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【摘要】：針對在無GPS環(huán)境下的小型無人機(jī)自主飛行問題,提出了一種基于改進(jìn)的粒子群優(yōu)化(IPSO)的快速同步定位和地圖創(chuàng)建(FastSLAM)方法—IPSO FastSLAM算法。IPSO算法通過引入自適應(yīng)重采樣方法,有效克服了粒子退化問題,又減少了過頻重采樣帶來的計算負(fù)擔(dān)。提出了以粒子集多樣性測度作為啟發(fā)因子,引導(dǎo)重采樣后的粒子優(yōu)化搜索過程,克服重采樣過程造成的樣本枯竭問題,保證粒子集多樣性水平最優(yōu)。最后,應(yīng)用該算法對一種小型無人機(jī)模型進(jìn)行仿真實驗,結(jié)果驗證了該算法正確、可行。
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué);
【分類號】：V279
【正文快照】： 0引言小型無人機(jī)(Small Unmanned Aerial Vehicle,SUAV)是一種能夠通過無線遙控或程序來操縱的無人駕駛飛行器。近年來,SUAV在軍事及民用等多領(lǐng)域的應(yīng)用引起了人們的廣泛關(guān)注。準(zhǔn)確的位姿估計是實現(xiàn)SUAV自主飛行、目標(biāo)跟蹤等復(fù)雜飛行任務(wù)的前提和基礎(chǔ)[1-2]。傳統(tǒng)的導(dǎo)航系統(tǒng)都

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