基于AF和AS算法优化的slam_gmapping研究

颜韩; 汪伟; 崔金华; 代迪迪; 王汝佳

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基于AF和AS算法优化的slam_gmapping研究

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摘要

针对传统Gmapping算法粒子数恒定导致在简单环境中运行速度缓慢,而在复杂环境中无法精确定位和建图的问题,提出了一种自适应采样算法(Adaptive Sampling,简称AS)。当二维激光点云波动量大于某个阀值时,增加采样粒子数,反之适当减少采样数。实验结果表明:该算法能够合理利用系统资源,有效改善由恒定粒子数导致的一系列问题。此外,为了增强系统在复杂环境中的建图效果,将萤火虫算法(AF)与之相融合,利用AF的高聚集能力改善采样粒子的分布,进而提高滤波器的估计能力。在ROS平台下的仿真结果表明,优化后的算法显著提高了系统的定位建图效果,同时也有效缩短了其平均建图时间。

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来源
《江苏技术师范学院学报：自然科学版》 |2022年第2期|93-101|共9页
作者
颜韩; 汪伟; 崔金华; 代迪迪; 王汝佳;
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作者单位

江苏理工学院汽车与交通工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器人;机械仪表工业研究方法、工作方法;
关键词
萤火虫算法; slam_gmapping算法; 自适应采样; 粒子滤波;

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