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基于RBPF的激光SLAM算法优化设计
被引量:
8
1
作者
吴正越
张超
林岩
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期294-299,共6页
针对基于RBPF的激光SLAM算法在重采样过程中出现的样本贫化和激光测量模型不准确的问题,提出一种优化的激光SLAM算法。为缓解重采样过程中的样本贫化问题,采用最小采样方差重采样方法改进原重采样方法,使重采样后的粒子保持多样性。结...
针对基于RBPF的激光SLAM算法在重采样过程中出现的样本贫化和激光测量模型不准确的问题,提出一种优化的激光SLAM算法。为缓解重采样过程中的样本贫化问题,采用最小采样方差重采样方法改进原重采样方法,使重采样后的粒子保持多样性。结合似然域模型与意外对象观测概率,使激光测量模型更好地反映真实环境。实验结果表明,改进的重采样方法定位效果较好,相对原激光SLAM算法,改进的激光SLAM算法在动态环境中的建图和定位精度更高。
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关键词
激光SLAM算法
样本贫化问题
最小采样方差
激光测量模型
似然域模型
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职称材料
题名
基于RBPF的激光SLAM算法优化设计
被引量:
8
1
作者
吴正越
张超
林岩
机构
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期294-299,共6页
基金
国家自然科学基金(61673038)。
文摘
针对基于RBPF的激光SLAM算法在重采样过程中出现的样本贫化和激光测量模型不准确的问题,提出一种优化的激光SLAM算法。为缓解重采样过程中的样本贫化问题,采用最小采样方差重采样方法改进原重采样方法,使重采样后的粒子保持多样性。结合似然域模型与意外对象观测概率,使激光测量模型更好地反映真实环境。实验结果表明,改进的重采样方法定位效果较好,相对原激光SLAM算法,改进的激光SLAM算法在动态环境中的建图和定位精度更高。
关键词
激光SLAM算法
样本贫化问题
最小采样方差
激光测量模型
似然域模型
Keywords
laser SLAM algorithm
sample dilution problem
Minimum Sampling Variance(MSV)
laser measurement model
likelihood field model
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
操作
1
基于RBPF的激光SLAM算法优化设计
吴正越
张超
林岩
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020
8
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职称材料
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