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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。
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关键词
同时定位与地图创建
稀疏扩展信息滤波器
粒子
滤波器
GIBBS采样
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职称材料
题名
基于稀疏扩展信息滤波和粒子滤波的SLAM算法
被引量：
4
1
作者
朱代先
王晓华
机构
西安科技大学通信与信息工程学院
西安工程大学电子信息学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第5期1325-1328,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61101146)
陕西省教育厅自然科学专项(2010JK666)
文摘
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。
关键词
同时定位与地图创建
稀疏扩展信息滤波器
粒子
滤波器
GIBBS采样
Keywords
Simultaneous Localization And Mapping （SALM）
sparse extended information filter
particle filter
Gibbssampling
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
基于稀疏扩展信息滤波和粒子滤波的SLAM算法
朱代先
王晓华
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012
4
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