研究了同步定位与地图创建(SLAM)中的数据关联问题。针对环境特征数未知时,数据关联的误关联率增加,导致SLAM的定位精度偏低的问题,提出了高斯混合概率假设密度SLAM算法。首先采用UFastSLAM解决SLAM中的粒子退化和耗尽问题,其次针对地...研究了同步定位与地图创建(SLAM)中的数据关联问题。针对环境特征数未知时,数据关联的误关联率增加,导致SLAM的定位精度偏低的问题,提出了高斯混合概率假设密度SLAM算法。首先采用UFastSLAM解决SLAM中的粒子退化和耗尽问题,其次针对地图特征数未知的情况,将UFastSLAM算法中的数据关联问题转换成有限集统计理论跟踪算法的高斯混合问题,利用高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density,GMPHD)算法解决UFastSLAM中数据关联问题。仿真实验结果表明本文提出的GMPHD-UFastSLAM算法在地图特征个数未知的情况下,数据关联准确率和定位精度都得到了提高。展开更多
基于概率假设密度滤波(Probability Hypothesis Density,PHD)的检测前跟踪(Track before detect,TBD)技术可以有效解决未知目标数的弱小点目标检测前跟踪问题.文章针对现有PHD-TBD算法存在目标数估计不准、目标发现延时较久的问题进行研...基于概率假设密度滤波(Probability Hypothesis Density,PHD)的检测前跟踪(Track before detect,TBD)技术可以有效解决未知目标数的弱小点目标检测前跟踪问题.文章针对现有PHD-TBD算法存在目标数估计不准、目标发现延时较久的问题进行研究.从标准PHD滤波出发,更为合理地推导出PHD-TBD算法的粒子权重更新计算表达式,实现对目标数的准确估计;同时利用贝叶斯滤波理论,推导出基于量测的新生粒子概率密度采样函数,完成对目标的快速发现.仿真实验表明,与现有的PHD-TBD相比,改进算法能够适应目标扩散情况,准确估计目标数目,并实现对目标的快速发现和位置准确估计.展开更多
文摘研究了同步定位与地图创建(SLAM)中的数据关联问题。针对环境特征数未知时,数据关联的误关联率增加,导致SLAM的定位精度偏低的问题,提出了高斯混合概率假设密度SLAM算法。首先采用UFastSLAM解决SLAM中的粒子退化和耗尽问题,其次针对地图特征数未知的情况,将UFastSLAM算法中的数据关联问题转换成有限集统计理论跟踪算法的高斯混合问题,利用高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density,GMPHD)算法解决UFastSLAM中数据关联问题。仿真实验结果表明本文提出的GMPHD-UFastSLAM算法在地图特征个数未知的情况下,数据关联准确率和定位精度都得到了提高。
文摘基于概率假设密度滤波(Probability Hypothesis Density,PHD)的检测前跟踪(Track before detect,TBD)技术可以有效解决未知目标数的弱小点目标检测前跟踪问题.文章针对现有PHD-TBD算法存在目标数估计不准、目标发现延时较久的问题进行研究.从标准PHD滤波出发,更为合理地推导出PHD-TBD算法的粒子权重更新计算表达式,实现对目标数的准确估计;同时利用贝叶斯滤波理论,推导出基于量测的新生粒子概率密度采样函数,完成对目标的快速发现.仿真实验表明,与现有的PHD-TBD相比,改进算法能够适应目标扩散情况,准确估计目标数目,并实现对目标的快速发现和位置准确估计.
