【摘 要】
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为了解决基于Rao—Blackwellized粒子滤波器的同时定位与地图创建算法需要大量的采样粒子，而且频繁重采样可能导致粒子耗尽的问题，提出了融合遗传优化的粒子滤波器算法。设计了
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为了解决基于Rao—Blackwellized粒子滤波器的同时定位与地图创建算法需要大量的采样粒子，而且频繁重采样可能导致粒子耗尽的问题，提出了融合遗传优化的粒子滤波器算法。设计了一种变异的遗传算法来兼顾粒子的权值和粒子集的多样性，取代原有的重采样步骤。在计算采样的提议分布时考虑了里程计信息和距离传感器信息，并且通过遗传算法来维持粒子集的多样性。实验结果表明，融合遗传优化的粒子滤波器算法在估计精度和一致性方面都具有较好的性能，所创建的地图具有更高的精度。
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