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基于混沌优化MPSO的移动机器人FastSLAM算法研究
被引量：
1
1
作者
朱奇光
夏翠萍
+1 位作者
陈卫东
陈颖
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期587-591,597,共6页
针对移动机器人快速同时定位和地图创建(FastSLAM)中粒子退化问题,提出一种基于混沌优化的中值导向粒子群优化(MPSO)算法。该算法在粒子估计过程中引入观测信息,调整粒子的提议分布,提高位置预测的准测性。混沌优化MPSO算法采用两步优...
针对移动机器人快速同时定位和地图创建(FastSLAM)中粒子退化问题,提出一种基于混沌优化的中值导向粒子群优化(MPSO)算法。该算法在粒子估计过程中引入观测信息,调整粒子的提议分布,提高位置预测的准测性。混沌优化MPSO算法采用两步优化策略,首先通过中值导向加速度来改进粒子的进化速度,有效地克服粒子退化问题,改善算法的收敛性;然后针对粒子耗尽问题,在MPSO优化算法中引入混沌搜索算法来寻找全局最优位置,驱散聚集在局部最优的粒子群,使其向全局最优位置靠近,扩大解空间的范围,从而保持种群的多样性。仿真和实时数据证明了该方法正确、可行。
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关键词
快速同时定位和地图创建
提议分布
中值导向粒子群优化
中值导向加速度
混沌
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职称材料
一种基于SR-UKF的FastSLAM算法
被引量：
3
2
作者
吕太之
赵春霞
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第10期3725-3727,3735,共4页
标准FastSLAM算法存在着粒子集退化和线性化误差累积的缺陷。针对上述问题,提出了基于平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)的FastSLAM算法。SR-UKF选取一组能够代表状态向量统计特性的代表点带入非线性函数处理后重新构建出新的统计特性;使用S...
标准FastSLAM算法存在着粒子集退化和线性化误差累积的缺陷。针对上述问题,提出了基于平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)的FastSLAM算法。SR-UKF选取一组能够代表状态向量统计特性的代表点带入非线性函数处理后重新构建出新的统计特性;使用SR-UFK取代EKF来估计每个粒子的后验位姿提议分布,可以提高粒子采样精度,减缓粒子集的退化;同时SR-UKF可以确保协方差矩阵的非负定,保证了SLAM算法的稳定性。仿真实验结果表明,基于SR-UKF的FastSLAM算法在估计精度和鲁棒性两方面均优于FastSLAM 2.0算法。
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关键词
同时定位与地图创建
基于平方根的无迹卡尔曼滤波
快速同时定位与地图创建
扩展卡尔曼滤波
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职称材料
题名
基于混沌优化MPSO的移动机器人FastSLAM算法研究
被引量：
1
1
作者
朱奇光
夏翠萍
陈卫东
陈颖
机构
燕山大学
河北省特种光纤与光纤传感重点实验室
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期587-591,597,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61201112
61172044)
+3 种基金
河北省自然科学基金资助项目(F2013203250
F2012203169)
河北省普通高等学校青年拔尖人才计划资助项目(BJ2014056)
燕山大学青年教师自主研究计划资助项目(14LGA013)
文摘
针对移动机器人快速同时定位和地图创建(FastSLAM)中粒子退化问题,提出一种基于混沌优化的中值导向粒子群优化(MPSO)算法。该算法在粒子估计过程中引入观测信息,调整粒子的提议分布,提高位置预测的准测性。混沌优化MPSO算法采用两步优化策略,首先通过中值导向加速度来改进粒子的进化速度,有效地克服粒子退化问题,改善算法的收敛性;然后针对粒子耗尽问题,在MPSO优化算法中引入混沌搜索算法来寻找全局最优位置,驱散聚集在局部最优的粒子群,使其向全局最优位置靠近,扩大解空间的范围,从而保持种群的多样性。仿真和实时数据证明了该方法正确、可行。
关键词
快速同时定位和地图创建
提议分布
中值导向粒子群优化
中值导向加速度
混沌
Keywords
fast
simultaneous
location
and
mapping
（fastslam
）
proposal distribution
media-oriented particle swarm optimization（MPSO）
median-oriented acceleration
chaos
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种基于SR-UKF的FastSLAM算法
被引量：
3
2
作者
吕太之
赵春霞
机构
南京理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第10期3725-3727,3735,共4页
基金
高等学校博士点专项基金资助项目(20093219120025)
国家自然科学基金资助项目(61101197)
文摘
标准FastSLAM算法存在着粒子集退化和线性化误差累积的缺陷。针对上述问题,提出了基于平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)的FastSLAM算法。SR-UKF选取一组能够代表状态向量统计特性的代表点带入非线性函数处理后重新构建出新的统计特性;使用SR-UFK取代EKF来估计每个粒子的后验位姿提议分布,可以提高粒子采样精度,减缓粒子集的退化;同时SR-UKF可以确保协方差矩阵的非负定,保证了SLAM算法的稳定性。仿真实验结果表明,基于SR-UKF的FastSLAM算法在估计精度和鲁棒性两方面均优于FastSLAM 2.0算法。
关键词
同时定位与地图创建
基于平方根的无迹卡尔曼滤波
快速同时定位与地图创建
扩展卡尔曼滤波
Keywords
simultaneous localization and
mapping（
SLAM）
square root unscented Kalman filter（SR-UKF）
fast simulta-neous location and mapping（fastslam）
extended Kalman filter（EKF）
分类号
TP24 [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
基于混沌优化MPSO的移动机器人FastSLAM算法研究
朱奇光
夏翠萍
陈卫东
陈颖
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种基于SR-UKF的FastSLAM算法
吕太之
赵春霞
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
3
在线阅读
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职称材料
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