【摘 要】
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基于粒子滤波器同时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping, Slam)证明移动机器的根据周围环境自我定位在理论上可行,但存在着两个不足之处:一是运算过程中涉及到矩阵求逆,粒子数越多计算量指数倍增大;二是不可以频繁的采样。文章针对粒子滤波理论这两处缺陷,引入GMapping算法,提出了有效的解决办法:(1)改善粒子采样选择;(2)改进选择性重采样。
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金项目“非时齐马尔科夫系统的有限频故障检测方法”(2019-MS-150).
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基于粒子滤波器同时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping, Slam)证明移动机器的根据周围环境自我定位在理论上可行,但存在着两个不足之处:一是运算过程中涉及到矩阵求逆,粒子数越多计算量指数倍增大;二是不可以频繁的采样。文章针对粒子滤波理论这两处缺陷,引入GMapping算法,提出了有效的解决办法:(1)改善粒子采样选择;(2)改进选择性重采样。实验验证了算法的有效性。
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