【摘 要】
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为了实现在复杂环境中移动机器人精确高效的同时定位与地图构建(SLAM),提出了一种改进重采样Rao-Blackwellized粒子滤波的同步定位与地图构建(RBPF-SLAM)算法。该算法在重采
【基金项目】
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浙江省自然科学基金(LY14F030004);浙江省科技计划项目(2015C31017);宁波市自然科学基金(2016A610092)
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为了实现在复杂环境中移动机器人精确高效的同时定位与地图构建(SLAM),提出了一种改进重采样Rao-Blackwellized粒子滤波的同步定位与地图构建(RBPF-SLAM)算法。该算法在重采样过程中引入粒子权重平衡策略改善粒子权重退化和粒子匮乏造成栅格地图构建不精确的问题,然后将所提算法与基本RBPF-SLAM算法分别在仿真环境和实体环境下进行实验对比,实验结果表明了改进的RBPF-SLAM算法的可行性和有效性。
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