基于自适应多提议分布粒子滤波的蒙特卡洛定位算法

针对基于Cubature粒子滤波的蒙特卡罗定位(CMCL)算法存在的计算量大、实时处理能力较差的问题,提出一种基于自适应多提议分布粒子滤波的蒙特卡罗定位(AMPD-MCL)算法。该算法利用Cubature卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波改进提议分布,融入当前观测信息,减弱粒子退化现象;重采样部分采用Kullback-Leibler距离(KLD)采样,根据粒子在状态空间的分布状况,在线调整下一次滤波迭代所需粒子数,从而减小计算量。仿真实验验证了自适应多提议分布粒子滤波(AMPD-PF)的有效性;同时在机器人操作系统(ROS)上进行实验,结果表明改进算法的平均定位精度达到19.891 cm,定位所需粒子数稳定在60,定位时间为45.543 s,较CMCL算法在定位精度上提高了71.03%,时间缩短了63.10%。实验结果表明,AMPD-MCL算法减小了定位误差,能实时在线调整粒子数,有效减少了算法计算量,提高了实时处理能力。

基于高斯分布重采样的Rao-Blackwellized粒子滤波SLAM算法

针对移动机器人同时定位与地图构建中RBPF-SLAM算法因粒子匮乏而导致栅格地图估计不精确问题,提出一种基于高斯分布重采样的RBPF-SLAM算法.首先,根据粒子权重大小对重采样粒子进行排序;然后,在重采样中利用高斯分布分散高权重粒子得到新粒子,从而保证粒子多样性,避免粒子匮乏,保证栅格地图的精确构建.实验结果表明了所提出算法的有效性,同时也证明该算法能在粒子数减少的条件下保持可靠的估计,有效地减少了计算量.

东北地区龙牙楤木设施栽培技术

龙牙□木（AraliaelatamandshuricaRupretMaxim）又名辽东□木、刺老芽、刺嫩芽、老虎刺等，系五加科□木属植物。