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稀疏扩展信息滤波SLAM算法的稀疏规则研究 被引量:5
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作者 郭剑辉 赵春霞 石杏喜 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第24期6673-6677,6682,共6页
稀疏规则是扩展信息滤波性能的关键。在现有的稀疏规则中,精确稀疏扩展信息滤波(ESEIF)的稀疏规则有较优的性能,但有其适用上的缺陷。通过将稀疏扩展信息滤波(SEIF)与精确稀疏扩展信息滤波(ESEIF)的稀疏规则结合起来,提出了一种组合的... 稀疏规则是扩展信息滤波性能的关键。在现有的稀疏规则中,精确稀疏扩展信息滤波(ESEIF)的稀疏规则有较优的性能,但有其适用上的缺陷。通过将稀疏扩展信息滤波(SEIF)与精确稀疏扩展信息滤波(ESEIF)的稀疏规则结合起来,提出了一种组合的稀疏规则。该组合规则能适用于任何的探索环境,还充分利用了ESEIF稀疏规则的性能优势。最后,通过大量的Monte-Carlo仿真实验,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 稀疏规则 同时定位与地图创建(SLAM) 稀疏扩展信息滤波(seif) 精确稀疏扩展信息滤波(Eseif)
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基于稀疏扩展信息滤波和粒子滤波的SLAM算法 被引量:4
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作者 朱代先 王晓华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第5期1325-1328,共4页
针对传统粒子滤波算法单次迭代过程中仅应用到当前的信息,且小权值粒子代表的信息在重采样中被删除而导致信息不能充分利用的问题,提出了稀疏扩展信息滤波和粒子滤波相结合的同时定位与地图创建(SLAM)算法,信息矩阵记忆了机器人位姿的... 针对传统粒子滤波算法单次迭代过程中仅应用到当前的信息,且小权值粒子代表的信息在重采样中被删除而导致信息不能充分利用的问题,提出了稀疏扩展信息滤波和粒子滤波相结合的同时定位与地图创建(SLAM)算法,信息矩阵记忆了机器人位姿的历史信息,应用Gibbs采样重新获得粒子集,使粒子集能够更好地描述后验分布,提高算法的状态估计精度。大量的Monte-Carlo仿真实验验证了该算法中机器人定位精度较FastSLAM2.0算法提高80%左右。 展开更多
关键词 同时定位与地图创建 稀疏扩展信息滤波 粒子滤波 GIBBS采样
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基于精确稀疏扩展信息滤波的粒子滤波SLAM算法研究 被引量:4
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作者 朱代先 王晓华 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2012年第7期140-145,共6页
传统粒子滤波算法的单次迭代过程以及小权值粒子在重采样中被删除都使得机器人位姿的历史信息不能充分利用,因而会出现粒子的退化现象,从而导致滤波算法的估计精度较低。本文提出基于精确稀疏扩展信息滤波的粒子滤波SLAM算法,利用精确... 传统粒子滤波算法的单次迭代过程以及小权值粒子在重采样中被删除都使得机器人位姿的历史信息不能充分利用,因而会出现粒子的退化现象,从而导致滤波算法的估计精度较低。本文提出基于精确稀疏扩展信息滤波的粒子滤波SLAM算法,利用精确稀疏扩展信息滤波的信息矩阵反映机器人位姿相对变化的同时,也对应于状态后验概率的条件概率的性质,应用Gibbs采样直接从SLAM完全后验分布产生样本,充分利用了信息矩阵包含的不确定信息,粒子分布均匀,且保持了多样性,缓解了粒子退化现象。实验结果表明所提算法的粒子集能够更好地描述真实后验分布,显著提高了SLAM算法的估计精度。 展开更多
关键词 同时定位与地图创建 精确稀疏扩展信息滤波 粒子滤波 GIBBS采样
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基于稀疏扩展混合滤波的信标辅助月面着陆导航方法
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作者 李云天 穆荣军 +1 位作者 单永志 崔乃刚 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期748-754,共7页
针对月面着陆信标辅助导航中存在的信标位置不确定问题,提出了一种基于稀疏扩展混合滤波(SEHF)的信标辅助导航方法。首先采用稀疏扩展信息滤波(SEIF)进行量测更新过程,实现对着陆器当前位置、速度及月面信标位置的联合估计。在此基础上... 针对月面着陆信标辅助导航中存在的信标位置不确定问题,提出了一种基于稀疏扩展混合滤波(SEHF)的信标辅助导航方法。首先采用稀疏扩展信息滤波(SEIF)进行量测更新过程,实现对着陆器当前位置、速度及月面信标位置的联合估计。在此基础上,进一步采用"均值矢量+信息矩阵"的混合形式进行状态预测过程,以提高算法在异步量测下的计算效率。仿真结果表明,所提出方法的收敛速度和估计精度均优于传统扩展卡尔曼滤波(EKF),且相较于原始SEIF可缩短16%左右的计算耗时;此外,当信标位置存在150 m (1σ)初始误差时,所提出方法的着陆点位置估计优于50 m (CEP)。 展开更多
关键词 无线电信标 稀疏扩展信息滤波 组合导航 月面着陆
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基于混合信息滤波的粒子滤波SLAM算法 被引量:3
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作者 王晓华 杨幸芳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第7期1988-1990,1994,共4页
为解决粒子滤波SLAM中存在的计算效率高及粒子退化造成的估计精度低等问题,结合精确稀疏滞后状态信息滤波估计精度高以及精确稀疏扩展信息滤波计算效率高的优点,将两者混合应用于粒子滤波SLAM算法中,不但在保证计算效率的条件下提高了... 为解决粒子滤波SLAM中存在的计算效率高及粒子退化造成的估计精度低等问题,结合精确稀疏滞后状态信息滤波估计精度高以及精确稀疏扩展信息滤波计算效率高的优点,将两者混合应用于粒子滤波SLAM算法中,不但在保证计算效率的条件下提高了状态估计精度,并且还克服了机器人转动状态以及环境特征疏密带来的应用缺陷。实验结果表明了该方法的有效性与可行性。 展开更多
关键词 同时定位与地图创建 精确稀疏滞后状态滤波 精确稀疏扩展信息滤波 粒子滤波 历史信息
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